Procesamient o de Lenguaje Natural con Python (COMPUTADORAS) (eBook, ePUB)
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Este libro tiene como objetivo presentar las técnicas fundamentales del procesamiento del lenguaje natural, desarrollar una comprensión de los límites de esas técnicas y de los temas de investigación actuales, y evaluar algunas aplicaciones actuales y potenciales.● 1. Introducción. Breve historia de la investigación de la PNL, aplicaciones actuales, arquitectura genérica del sistema de la PNL, enfoques basados en el conocimiento versus enfoques probabilísticos.●2. Técnicas de estados finitos. En morfología seccional y derivacional, autómatas de estado fini...
Este libro tiene como objetivo presentar las técnicas fundamentales del procesamiento del lenguaje natural, desarrollar una comprensión de los límites de esas técnicas y de los temas de investigación actuales, y evaluar algunas aplicaciones actuales y potenciales.
● 1. Introducción. Breve historia de la investigación de la PNL, aplicaciones actuales, arquitectura genérica del sistema de la PNL, enfoques basados en el conocimiento versus enfoques probabilísticos.
●2. Técnicas de estados finitos. En morfología seccional y derivacional, autómatas de estado finito en PNL, transductores de estado finito.
●3. Predicción y etiquetado de partes del discurso. Corpora, DIY Corpus, Corpus Análisis, N-gramas simples, predicción de palabras, etiquetado estocástico y evaluación del rendimiento del sistema.
●4. Análisis y generación. Gramática generativa, gramáticas libres de contexto, parsing y generación con gramáticas libres de contexto, pesos y probabilidades. Gramática basada en restricciones, unificación, semántica compositiva simple. Relaciones semánticas.
●5. PNL con Python
● 1. Introducción. Breve historia de la investigación de la PNL, aplicaciones actuales, arquitectura genérica del sistema de la PNL, enfoques basados en el conocimiento versus enfoques probabilísticos.
●2. Técnicas de estados finitos. En morfología seccional y derivacional, autómatas de estado finito en PNL, transductores de estado finito.
●3. Predicción y etiquetado de partes del discurso. Corpora, DIY Corpus, Corpus Análisis, N-gramas simples, predicción de palabras, etiquetado estocástico y evaluación del rendimiento del sistema.
●4. Análisis y generación. Gramática generativa, gramáticas libres de contexto, parsing y generación con gramáticas libres de contexto, pesos y probabilidades. Gramática basada en restricciones, unificación, semántica compositiva simple. Relaciones semánticas.
●5. PNL con Python
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