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Inteligencia Artificial Aplicada a Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) con Python y Machine Learning

Contributor(s): Resource type: Ressourcentyp: Buch (Online)Book (Online)Language: Spanish Publisher: Ecuador : Editorial Grupo AEA, 2024Description: 1 Online-Ressource (1 electronic resource 129 p.)ISBN:
  • 9789942651433
Subject(s): Online resources: Summary: This book reflects the work done under research between teachers and researchers with the aim of being useful to the reader, the use of predictions when training a classified text algorithm in natural language processing (NLP) based on machine learning. Conformed of 4 chapters with the usefulness for the beginning to the world of the AI of the branch of natural language processing with Python in machine learning. Chapter 1 mentions concepts and the evolution of the different branches of knowledge that encompasses artificial intelligence (AI), the understanding of NLP, machine learning, types of learning to solve problems such as supervised, unsupervised and reinforcement. Chapter 2 deepens the NLP knowing the basic classification contents such as: LSTM techniques and design, tokeization, stopword, lemmatization, bag of Word (part of speech tagging). Chapter 3 is the structuring of this chapter to know the definitions of supervised learning models that are useful in NLP oriented to text classification. Chapter 4 is a case of prediction or degree of assertiveness of an algorithm modeling, the intention is to demonstrate the use of a model and several techniques applying NLP based on machine learningSummary: Este libro refleja el trabajo realizado bajo investigación entre docentes investigadores con el afán de que sea útil al lector, el uso de predicciones al momento de entrenar un algoritmo clasificado de texto en procesamiento de lenguaje natural (PLN) basado en machine learning. Conformado de 4 capítulos con la utilidad para el inicio al mundo de la IA de la rama de procesamiento de lenguaje natural con Python en machine learning. El Capítulo 1 menciona conceptos y la evolución de las diferentes ramas de conocimiento que abarca la inteligencia artificial (AI), el entendimiento del NLP, machine learning, tipos de aprendizaje para resolver problemas como el supervisado, no supervisado y refuerzo. Capítulo 2 se profundiza el NLP conociendo los contenidos básicos de clasificación como: Las técnicas y diseño de LSTM, tokeización, stopword, lematización, bag of Word (part of speech tagging). Capítulo 3 es la estructuración de este capítulo el conocer las definiciones de los modelos de aprendizaje supervisado que son útiles en NLP orientado a la clasificación de texto. Capítulo 4 un caso de predicción o grado de asertividad del modelamiento de un algoritmo, la intención es demostrar la utilización de un modelo y varias técnicas aplicando NLP basado en machine learningPPN: PPN: 1983976903Package identifier: Produktsigel: ZDB-94-OAB
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