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NLP: aplicando el procesamiento del lenguaje natural para el análisis de sentimientos

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

NLP: aplicando el procesamiento del lenguaje natural para el análisis de sentimientos

Resumen del curso

  • Visualiza y analiza la frecuencia de palabras en textos
  • Aprende a preprocesar y normalizar datos textuales
  • Utiliza la técnica de stemming para simplificar palabras
  • Convierte textos en representaciones numéricas
  • Aplica modelos de machine learning para clasificar sentimientos
  • Usa la técnica de TF-IDF para evaluar la relevancia de términos en textos
  • Implementa la técnica de n-grams para capturar contextos
  • Utiliza tu modelo de clasificación de sentimientos con nuevos datos

Público Objetivo

Este curso está dirigido a personas interesadas en ciencia de datos, inteligencia artificial y análisis de texto. Ideal para estudiantes, profesionales del área de tecnología, analistas de datos y programadores que deseen aplicar técnicas de NLP en sus proyectos.

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Última actualización

5/22/2025

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149

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8

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Formación con este curso

Instructores

Contenido Detallado

  1. 1. Explorando y vectorizando datos textuales

    • Conociendo los datos
    • Transformando textos en datos numéricos
    • Clasificando los sentimientos

  2. 2. Explorando la frecuencia y el sentimiento de las palabras

    • Visualizando las palabras más frecuentes en las evaluaciones
    • Analizando palabras por sentimiento
    • Dividiendo el texto en unidades menores
    • Analizando la frecuencia de las palabras

  3. 3. Limpiando y normalizando datos textuales

    • Eliminando stopwords
    • Eliminando puntuaciones
    • Removiendo acentuacion
    • Uniformizando el texto

  4. 4. Utilizando otras técnicas de procesamiento de texto

    • Simplificando las palabras
    • Determinando la importancia de las palabras
    • Capturando contextos
    • Explorando la cantidad de características en la vectorización

  5. 5. Probando el modelo de clasificación

    • Guardando y cargando el modelo
    • Creando una función para procesar nuevos datos
    • Clasificando nuevas evaluaciones

Conocimiento real para el mundo digital.

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