Curso de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) | Ejercicio de Tokenización en Python | E08 скачать в хорошем качестве

Curso de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) | Ejercicio de Tokenización en Python | E08

Bienvenidos a esta nueva entrega en nuestra serie de tutoriales de Python, donde nos centramos en técnicas avanzadas de procesamiento de texto. En este episodio, exploraremos la tokenización, el stemming y la lematización, herramientas esenciales en el campo del Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP). Drive del Ejercicio: https://drive.google.com/drive/folder... ¿Regalame un Café?: https://ko-fi.com/ivespino Curso de Python desde cero 2023:    • 👉 Curso de Python Gratis desde Cero 2025 🐍...   ✈ Unete a nuestra comunidad de Telegram: https://t.me/+F9c-RdxQYRk4YTdh 💎Únete a nuestra comunidad de Discord:   / discord   📥Correo de Contacto: [email protected] Comenzamos este tutorial instalando y utilizando la biblioteca scikit-learn, una de las bibliotecas de machine learning más utilizadas en Python. A través de ella, exploramos la tokenización, que es el proceso de dividir el texto en palabras, frases, símbolos y otros elementos significativos llamados tokens. En nuestra exploración, utilizamos un dataset de noticias para ilustrar cómo se puede implementar este proceso. Separamos nuestros datos en variables de entrada y etiquetas, y empleamos el CountVectorizer de scikit-learn para transformar el texto en una matriz de conteos de tokens. Continuamos con la aplicación de un modelo de clasificación Multinomial Naive Bayes a nuestros datos, para medir su rendimiento y obtener un puntaje de precisión. A lo largo del camino, te mostraremos cómo convertir una matriz dispersa en una matriz densa, y cómo interpretar los resultados obtenidos. Luego, nos adentramos en el proceso de stemming, que es el proceso de reducir las palabras inflexionadas (o a veces derivadas) a su raíz o base. Utilizamos el SnowballStemmer de la biblioteca NLTK y aplicamos este proceso a nuestro conjunto de datos. Después, exploramos la lematización, que es el proceso de agrupar juntas las diferentes formas inflexionadas de una palabra para que puedan analizarse como un solo ítem. Utilizamos la biblioteca de NLP de spaCy para este proceso, que es una de las más potentes y versátiles en el campo de NLP. A lo largo de este tutorial, esperamos que obtengas una comprensión más profunda de estas técnicas y cómo se pueden implementar en Python. Ya seas un principiante en NLP o un practicante experimentado, este tutorial tiene algo para ti. Recuerda darle 'me gusta' si te ha sido útil, y suscríbete para más tutoriales de Python y NLP. Tu apoyo nos permite seguir compartiendo y expandiendo nuestro conocimiento con esta increíble comunidad. #Python #NLP #ProcesamientoDeTexto #Tokenización #Stemming #Lemmatización #scikitlearn #NLTK #spaCy