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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

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 atualização

02/01/2023

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162

Minutos de video

141

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9.5

Note del curso

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Formación con este curso

Instructores

  • Christian Velasco

    linkedin Linkedin github Github

    Christian es Ingeniero Industrial con Especialidad en Ciencia de Datos, cuenta con una vasta experiencia desarrollando proyectos de Business Intelligence, Analytics y Machine Learning. En Alura lo encontrarán como instructor en cursos de Data Science, Lógica de Programación y Front-End.

Contenido Detallado

  1. Explorando un Proyecto de PLN

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

  2. Utilizando NLTK para tokenizar un texto

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

  3. Desarrollando y probando el corrector

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

  4. Evaluando la calidad del corrector

    • Preparando datos de preuba
    • Evaluando el corrector

  5. Incrementado el corrector

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

  6. Corrigiendo los principales errores de digitación

    • Alterando las letras
    • Implementando la alteración de letras

  7. Mejorando nuestro corrector

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

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