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Recursos principales:

• Natural Language Processing (Dan Jurafsky & Christopher Manning, Stanford, 2014)
  • Lecture Slides
  • Video Lectures
  • Torrent
• Natural Language Processing with Deep Learning (Chris Manning, Stanford, 2019) (Winter 2018, Winter 2017)
  • Video Lectures (2017)
  • Video Lectures (2019)
• Andrew Ng. “Machine Learning Yearning”. Draft, 2018.

• Presentación de la materia
• Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural
• Introducción al PLN con Deep Learning (1ras 17 slides)
• Procesamiento básico de texto:
  • Expresiones regulares
  • Expresiones regulares aplicadas al PLN
  • Tokenización de palabras
  • Normalización, lematización y stemming
  • Segmentación de oraciones

• Modelado de Lenguaje:
  • Introducción a n-gramas
  • Estimando probabilidades de n-gramas
  • Evaluación y perplejidad
  • Generalización y ceros
  • Suavizado "add one"
  • Interpolación

• Material complementario:
  • Language Modeling (Course notes for NLP by Michael Collins, Columbia University)
  • Modelado de Lenguaje: Notas Complementarias