Curso de Tecnologías del Lenguaje para la Extracción de Información

Curso
On-line
3 meses
300 €

Descripción

El objetivo del curso es profundizar en los fundamentos y técnicas básicas de las tecnologías del lenguaje relacionadas con la extracción de información. Concretamente, el curso se centra en las aplicaciones que incluyen las tareas típicas en este ámbito como son:
  • el reconocimiento de entidades y conceptos
  • la extracción de insights
  • la clasificación automática (con modelos clásicos o con técnicas de aprendizaje computacional y/o deep learning)
  • el análisis de sentimientos, emoción y opinión
  • las técnicas de recuperación de información, respuesta a preguntas y extracción de resúmenes.

Temario

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN
  • Objetivos de la unidad
  • Introducción
    • Orígenes de la extracción de información
    • Información estructurada vs. información no estructurada
  • Tareas de extracción de información
    • Reconocimiento de entidades
    • Clasificación automática 
    • Extracción de información elaborada
    • Recuperación de información
    • Respuesta a preguntas
    • Extracción de resúmenes
  • Generación automática de texto
    • Fundamentos
    • Modelos GPT
  • Métricas de evaluación
  • Aprendizaje automático y deep learning
    • Aprendizaje automático
    • Redes neuronales y deep learning
    • Vectores de embeddings
UNIDAD DIDÁCTICA 2. RECONOCIMIENTO DE ENTIDADES
  • Objetivos de la unidad
  • Introducción
    • Fundamentos y conceptos básicos
    • Proceso de reconocimiento de entidades
    • Representación del texto como secuencias
    • Entity linking
    • Aplicaciones
  • Métricas de evaluación
  • Técnicas de reconocimiento de entidades
    • Modelos clásicos de procesamiento del lenguaje natural
    • Técnicas de aprendizaje automático
  • Ejercicio 1: Reconocimiento de entidades con un sistema real
    • Introducción
    • IBM Watson Natural Language Understanding
    • Google Cloud Natural Language
  • Ejercicio 2: Funcionalidades para la tarea de reconocimiento de entidades 
    • Introducción
    • Google Colaboratory
    • Creación de un cuaderno nuevo
    • Reconocimiento de entidades con NLTK
    • Reconocimiento de entidades con spaCy
UNIDAD DIDÁCTICA 3. CLASIFICACIÓN AUTOMÁTICA
  • Objetivos de la unidad
  • Introducción
    • Fundamentos y conceptos básicos
    • Tipos de clasificación
    • Aplicaciones
  • Métricas de evaluación
    • Escenarios single-label
    • Escenarios multi-label
  • Técnicas de clasificación automática
    • Modelos basados en reglas
    • Técnicas de aprendizaje automático
    • Modelos híbridos
  • Tipos específicos de clasificación
    • Análisis de sentimientos
    • Análisis de emoción
    • Análisis de reputación
    • Detección de idioma
    • Detección de intenciones
  • Ejercicio 3: Clasificación de textos con un sistema real
    • Introducción
    • IBM Watson Natural Language Understanding
    • Google Cloud Natural Language
  • Ejercicio 4: Entrenamiento de un modelo de clasificación
    • Introducción
    • Modelo de clasificación de intenciones
    • Entrenamiento
    • Ejecución
UNIDAD DIDÁCTICA 4. EXTRACCIÓN DE INFORMACIÓN COMPLEJA
  • Objetivos de la unidad
  • Introducción
  • Modelo de grafo semántico
  • Tarea de extracción de información
    • Modelos de reglas de extracción
    • Técnicas de aprendizaje automático
    • Tarea del lingüista
UNIDAD DIDÁCTICA 5. RECUPERACIÓN DE INFORMACIÓN
  • Objetivos de la unidad
  • Fundamentos y conceptos
  • Modelos de recuperación de información
    • Modelo booleano
    • Modelo de espacio vectorial
    • Modelo probabilístico
  • Similitud semántica
    • Conceptos
    • Búsqueda semántica
  • Métricas de evaluación
  • Tarea del lingüista
  • Ejercicio 5: Similitud semántica y búsqueda semántica
    • Búsqueda semántica
    • Búsqueda de duplicados
UNIDAD DIDÁCTICA 6. RESPUESTA A PREGUNTAS
  • Objetivos de la unidad
  • Introducción
    • Conceptos y fundamentos
    • Historia
  • Proceso de respuesta a preguntas
    • Fundamentos
    • Análisis de la pregunta
    • Recuperación de contextos
    • Extracción de la respuesta
    • Ejemplo
  • Extractive question answering
  • Tarea del lingüista
UNIDAD DIDÁCTICA 7. EXTRACCIÓN DE RESÚMENES
  • Objetivos de la unidad
  • Introducción
  • Resúmenes extractivos
    • Conceptos
    • Proceso clásico
    • Modelos basados en aprendizaje automático
    • Escenarios específicos
    • Tarea del lingüista
  • Resúmenes abstractivos
    • Conceptos
    • Modelos
    • Tarea del lingüista
  • Ejercicio 6: Extracción de resúmenes extractivos y abstractivos
    • Resúmenes extractivos
    • Resúmenes abstractivos
UNIDAD DIDÁCTICA 8. PRÁCTICA FINAL
  • Objetivos
  • Desarrollo del ejercicio
    • Diseño del escenario
    • Desarrollo del escenario
  • Informe de resultados
  • Rúbrica de evaluación

Destinatarios

Esta formación se dirige a filólogos, correctores, traductores, expertos en comunicación, especialistas en lenguaje claro u otros profesionales con formación filológica o conocimientos avanzados en el área de Humanidades y Letras que quieran desarrollar sus roles profesionales en el ámbito de las tecnologías del lenguaje, independientemente de su nivel computacional.

Metodología

En la modalidad online puedes empezar el curso cuando quieras. Te daremos de alta en la plataforma cuando recibamos tu inscripción. Selecciona la forma de pago que prefieras.

Objetivos

La finalidad última es proporcionar al lingüista los conocimientos y habilidades necesarios para desempeñar roles profesionales significativos en las distintas áreas de la extracción de información para PLN. Para ello, además de explicar su papel y sus tareas más habituales en cada tipo de proyecto, el curso se desarrolla con un enfoque teórico-práctico y numerosos ejercicios de casos reales de aplicación empleando plataformas en la nube y ejemplos de código en Python.

Precio

300 €
Gastos de matriculación, no incluidos en el precio: 30 euros. Descuento 30 euros: estudiantes, antiguos alumnos, desempleados, menores de 26, miembros de asociaciones relacionadas con el sector editorial o la traducción. Este descuento no es aplicable cuando el curso lo abona una empresa o entidad jurídica.
Curso de Tecnologías del Lenguaje para la Extracción de Información
Cálamo&Cran (online)
Campus y sedes: Cálamo&Cran (online)
Cálamo&Cran (on line)
C/ San Marcos, 39-41 28004 Madrid
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