Procesamiento del lenguaje natural

Algunas librerías necesarias:

- nltk
- gensim
- matplotlib
- seaborn
- pandas
- numpy
- sklearn

Files

• Procesamiento y análisis textual - (Jupyter Notebook)

  Content:

  • Obtención de datos a partir de información textual: Búsqueda de términos unipalabra, colocaciones y vectorizaciones de términos.
  • Obtención de datos a partir de recursos externos al texto: Similitud de significado con Wordnet y ConceptNet.
  • Interpretación de los datos: Detectar temas.
  • Predicción: Clasificación de textos.

• Análisis de sentimientos - (Jupyter Notebook)

  Content:

  • Detección de elementos de opiniones: Identificación de targets, aspectos y opinion words.
  • Detección de polaridad: Extracción de polaridades de las opiniones.
  • Clasificación: clasificación de opiniones.
  • Evaluación: comparación de modelos.

• Deep Learning para el análisis de textos y sentimientos - (Jupyter Notebook)

  Content:

  • Traducción automática: con custom embeddings y con embeddings preentrenados.
  • Clasificación de frases: Aplicación de los conceptos trabajados para la reutilización de la arquitectura de dos modelos.
  • Análisis de sentimientos: análisis de sentimientos de textos.
  • Análisis de sentimientos por aspectos (AbSA): análisis de aspectos en comentarios.

Author

• Adonis González Godoy (Email - Github)