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Este curso ofrece una panorámica de las librerías de PLN y presenta en detalle spaCy, la librería de NLP más importante en el campo y la más demandada por las empresas del sector.

El principal objetivo del curso es practicar con los diferentes procesadores de los que dispone, así como con las diversas aplicaciones para el procesamiento de texto. Para ello, también se ofrecerá una breve introducción práctica al lenguaje de programación Python, el más indicado para proyectos de NLP debido a su versatilidad.

De este modo, el curso cubrirá los aspectos básicos de procesamiento de texto con Python, así como los procesos básicos de PLN de tokenización, lematización, stop words, etiquetado de partes de oración (Part Of Speech tagging o POS tagging), reconocimiento de entidades (Named Entity Recognition o NER) y segmentación de oraciones.

También se hará una introducción práctica a clasificación de textos, semántica y análisis de sentimiento, algoritmos de modelado de temas y aprendizaje profundo y redes neuronales. Con un enfoque práctico y materiales disponibles en github y Google colab, el estudiante podrá aprender a aplicar las herramientas de las que dispone spaCy para el procesamiento de textos en cualquiera de los numerosos idiomas que soporta. No es necesario contar con conocimientos previos de programación.