Comprender los conceptos fundamentales del procesamiento del lenguaje natural (NLP).
Identificar y explicar las tareas comunes de NLP, como tokenización, análisis sintáctico y semántico.
Analizar el funcionamiento interno de los sistemas de NLP.
Explorar las aplicaciones prácticas del NLP en diferentes dominios, como la atención al cliente, análisis de sentimientos, y chatbots.
Desarrollar habilidades para clasificar documentos en múltiples idiomas.
Examinar casos de éxito en la clasificación de documentos multilingües.
Aplicar métricas de evaluación para medir la efectividad de los modelos de clasificación de documentos.
Utilizar bibliotecas y herramientas específicas para la clasificación de documentos multilingües, como NLTK, SpaCy, y scikit-learn.
Comprender el concepto y la importancia del etiquetado secuencial en NLP.
Diferenciar entre los tipos de etiquetado secuencial, como etiquetado de partes del habla (POS) y reconocimiento de entidades nombradas (NER).
Implementar y evaluar modelos de etiquetado secuencial utilizando técnicas avanzadas como HMM (Hidden Markov Models) y CRF (Conditional Random Fields).
Reformular tareas de etiquetado secuencial para mejorar la precisión y eficiencia.
Clasificar las categorías de reformulación en tareas de etiquetado secuencial.
Aplicar modelos y técnicas avanzadas para la reformulación de tareas, mejorando los resultados de etiquetado en diferentes contextos.
Evaluar el impacto de las técnicas de reformulación en la precisión y eficiencia de los modelos de etiquetado secuencial.