Empresas
NLP en las empresas
Conferenciante:
Javier Santos Alonso
Data Scientist at Pragsis Bidoop
Título: NLP en las empresas
Día: 18/08/2020
Horario:
19.00 (hora de España)
*Cerciórate bien de la hora en tu país.
Temática:
Durante la conferencia denominada NLP en las empresas se tratarán los diversos puntos y avances relacionados con el procesamiento del lenguaje natural que ahora mismo se está utilizando. El uso de NLP en las empresas cada vez va tomando más peso ya que actualmente les permite analizar información de los consumidores de los productos en el caso del sector de retail, o analizar los comentarios que están recibiendo con respectos a los productos.
Este ámbito de tratamiento de la información es muy novedoso y con la charla se les permitirá a los alumnos aclarar un poco todo este punto.
- Se tratará que es el NLP y cuales son las principales utilidades que tiene el mismo sobretodo enfocado a temas empresariales.
- El análisis morfológico, sintáctico y semántico de las oraciones. Este punto es muy importante porque aunque ya se ha visto a lo largo de los años de formación se debe conocer cómo se estructuran las oraciones y cómo podemos trasmitir al ordenador toda la información conocida. También se introducirán conceptos como lo que es el corpus del lenguaje y cómo generar tu propio corpus.
- Se verán los distintos pasos que se deben realizar a nivel morfológico, sintáctico y semántico. Como los bigramas y n-gramas, tf-idf, tokenización, lematización, Bag of words, word2vec seq2seq...
- Modelos secuenciales LSTM y GRU. Cómo funcionan los dos tipos de redes neuronales y porqué son importantes en los modelos de NLP. Cómo generar estas redes neuronales para poder realizar el procesamiento y cómo entrenar el modelo. Adicionalmente se mostrará cuánto tarda en entrenar este tipo de redes neuronales. Además también se mostrará cómo elegir la función de pérdida y los hiperparametros de la misma.
- Ejemplo práctico de cómo utilizar la librería NLTK para realizar NLP.
Con estos puntos quedarán tratados como abordar los distintos problemas que se tienen en NLP.
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