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| * **Etiquetado de secuencias:** Etiquetado morfosintáctico (PoS tagging) y Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER). Aprendizaje supervisado. Clasificadores: árboles de decision, regresiones logísticas y SVMs. Modelos Ocultos de Markov (HMMs), de Máxima Entropía (MEMMs) y Conditional Random Fields (CRFs). Algoritmo de Viterbi y beam search. Ingeniería de features, evaluación y análisis de error. | * **Etiquetado de secuencias:** Etiquetado morfosintáctico (PoS tagging) y Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER). Aprendizaje supervisado. Clasificadores: árboles de decision, regresiones logísticas y SVMs. Modelos Ocultos de Markov (HMMs), de Máxima Entropía (MEMMs) y Conditional Random Fields (CRFs). Algoritmo de Viterbi y beam search. Ingeniería de features, evaluación y análisis de error. |
| * **Representación de palabras y modelos neuronales:** Representación vectorial de palabras (word embeddings): word2vec, fasttext y GloVe. Aprendizaje y evaluación. Representación de oraciones y documentos. Modelos de lenguaje neuronales: ULMFiT, OpenAI, ELMo, BERT. | * **Representación de palabras y modelos neuronales:** Representación vectorial de palabras (word embeddings): word2vec, fasttext y GloVe. Aprendizaje y evaluación. Representación de oraciones y documentos. Modelos de lenguaje neuronales: ULMFiT, OpenAI, ELMo, BERT. |
| * **Temas complementarios:** Análisis de sentimiento (sentiment analysis), análisis sintáctico (parsing), extracción de información (information extraction), traducción automática (machine translation), recuperación de información (information retrieval) y búsqueda de respuestas (question | * **Temas complementarios:** Análisis de sentimiento (sentiment analysis), análisis sintáctico (parsing), extracción de información (information extraction), traducción automática (machine translation), recuperación de información (information retrieval) y búsqueda de respuestas (question answering). |
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