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Corrector ortográfico en Python: Aplicación de técnicas de PLN

Es parte de los cursos de Machine Learning en Data Science.
Discusiones sobre este curso

Corrector ortográfico en Python: Aplicación de técnicas de PLN

Resumen del curso

  • Aprenda conceptos fundamentales de Procesamiento de Lenguaje Natural
  • Entienda como funcionan los correctores ortográficos (spell checker)
  • Cree un corrector de palabra desde cero, utilizando Python
  • Utilice NLTK, una de las principales bibliotecas en Python para NLP
  • Aprenda lo que son tokens y como utilizar NLTK para realizar fragmentaciones del texto

Público Objetivo

Personas con interés en crear aplicaciones que involucran interpretación de lenguaje humana, utilizano técnicas de machine learning e inteligencia artificial.

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Última actualización

1/2/2023

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61

Actividades

162

Minutos de video

202

Alumnos en este curso

9.5

Nota del curso

Certificado de participación

Formación con este curso

Instructores

Contenido Detallado

  1. 1. Explorando un Proyecto de PLN

    • Introducción
    • Explorando el Problema
    • Importando un corpus textual
    • Separando el texto en palabras

  2. 2. Utilizando NLTK para tokenizar un texto

    • Tokenización
    • Excluyendo caracteres y puntuaciones
    • Contando palabras en el Corpus
    • Normalizando y eliminando duplicados

  3. 3. Desarrollando y probando el corrector

    • Detallando el corrector
    • Generando las partes
    • Adicionando letras
    • Construyendo el corrector
    • Probabilidades de palabras generadas

  4. 4. Evaluando la calidad del corrector

    • Preparando datos de preuba
    • Evaluando el corrector

  5. 5. Incrementado el corrector

    • Operación de eliminación
    • Implementando la eliminación
    • Evaluando el nuevo corrector

  6. 6. Corrigiendo los principales errores de digitación

    • Alterando las letras
    • Implementando la alteración de letras

  7. 7. Mejorando nuestro corrector

    • Invirtiendo las letras
    • Implementando la inversión
    • Limitaciones del modelo
    • Conclusión

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