Curso de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) | Stop words o Palabras de Parada | E06
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12 ماه پیش
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Descubre cómo mejorar tus habilidades
Descubre cómo mejorar tus habilidades en el análisis de texto y procesamiento del lenguaje natural con este tutorial completo y fácil de entender. En este video, te enseñaremos cómo trabajar con texto en Python, incluyendo cómo tokenizar cadenas de texto y convertirlas en vectores. Conocerás la importancia de las "palabras de parada", palabras comunes que se consideran menos relevantes en el análisis de texto debido a su alta frecuencia, y cómo afectan la dimensionalidad de tus vectores de texto. Aprenderás cómo estas palabras pueden llevar a vectores de alta dimensionalidad que pueden ser difíciles de manejar y proporcionar menos valor en el análisis de texto.
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Más importante aún, te mostraremos cómo manejar las palabras de parada en bibliotecas de procesamiento de lenguaje natural, como el Natural Language Toolkit (NLTK) en Python. A través de ejemplos prácticos, aprenderás a eliminar estas palabras de parada de tu texto automáticamente. Comprenderás cómo esta técnica te permite reducir la dimensionalidad de tus vectores de texto, haciendo tu análisis más eficiente y preciso.
Este tutorial también aborda cómo personalizar las palabras de parada para idiomas y dominios específicos. Aprenderás que, dependiendo del dominio en el que estés trabajando, podrías necesitar añadir o quitar ciertas palabras a tu lista de palabras de parada. Te mostraremos cómo hacerlo con NLTK en Python, dándote una mayor flexibilidad y control sobre tu análisis de texto.
Además, exploramos cómo trabajar con palabras de parada en varios idiomas con NLTK, incluido el español. Conocerás cómo acceder a las listas de palabras de parada en varios idiomas y qué hacer si el idioma que necesitas no está disponible en NLTK.
Al final del video, habrás adquirido una comprensión sólida del papel de las palabras de parada en el análisis de texto y cómo manejarlas eficazmente. También te habrás familiarizado con el uso de NLTK para el procesamiento del lenguaje natural en Python, y estarás mejor equipado para manejar textos en varios idiomas y dominios. Independientemente de si eres nuevo en el análisis de texto o buscas mejorar tus habilidades existentes, este tutorial te proporcionará el conocimiento y las técnicas que necesitas para avanzar en tu aprendizaje. Así que no esperes más, ¡dale play al video y comienza tu viaje hacia el dominio del análisis de texto con Python hoy mismo!
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Este tutorial también aborda cómo personalizar las palabras de parada para idiomas y dominios específicos. Aprenderás que, dependiendo del dominio en el que estés trabajando, podrías necesitar añadir o quitar ciertas palabras a tu lista de palabras de parada. Te mostraremos cómo hacerlo con NLTK en Python, dándote una mayor flexibilidad y control sobre tu análisis de texto.
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Al final del video, habrás adquirido una comprensión sólida del papel de las palabras de parada en el análisis de texto y cómo manejarlas eficazmente. También te habrás familiarizado con el uso de NLTK para el procesamiento del lenguaje natural en Python, y estarás mejor equipado para manejar textos en varios idiomas y dominios. Independientemente de si eres nuevo en el análisis de texto o buscas mejorar tus habilidades existentes, este tutorial te proporcionará el conocimiento y las técnicas que necesitas para avanzar en tu aprendizaje. Así que no esperes más, ¡dale play al video y comienza tu viaje hacia el dominio del análisis de texto con Python hoy mismo!
12 ماه پیش
در تاریخ 1402/05/07 منتشر شده
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