Introducción El procesamiento del lenguaje natural es una rama de la informática que se centra en la comprensión y el procesamiento del lenguaje humano por parte de las máquinas. A través del uso de técnicas y algoritmos especializados, el procesamiento del lenguaje natural nos permite interactuar con las máquinas a través del lenguaje natural, como lo hacemos con otras personas. El procesamiento del lenguaje natural tiene una amplia gama de aplicaciones, desde el análisis de sentimiento en redes sociales hasta la traducción automática y el procesamiento de consultas de búsqueda. Esta tecnología ha revolucionado la forma en que nos comunicamos y accedemos a la información, y su importancia solo ha ido en aumento con el tiempo. A lo largo de los años, el procesamiento del lenguaje natural ha evolucionado gracias a avances en técnicas y algoritmos. En este artículo, exploraremos las técnicas y algoritmos clave que se utilizan en el procesamiento del lenguaje natural y cómo juegan un pape
"Vive el momento", "El tiempo pasa irremediablemente", o "El viaje de la vida"... son algunos de los tópicos literarios más extendidos, es decir, expresiones o lugares que por su uso repetitivo se convierten en comunes. Sin embargo, cuando hablamos de tópicos en PLN su significado es bien distinto... o no?
El miércoles 20 de octubre a las 18.00h tendremos una charla donde conoceremos, e incluso jugaremos, con modelos probabilísticos de tópicos y los usaremos para hacer búsquedas documentales a gran escala. ¿Cuáles son sus beneficios? ¿Cómo se pueden crear? ¿Qué necesitamos?
No hacen falta conocimientos previos. Tan solo ganas y un entorno donde llevar a la práctica lo que veremos. "Los tópicos son sencillos".
La charla será impartida por Carlos Badenes-Olmedo, investigador del Grupo de Ingeniería Ontológica (OEG) de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), y co-fundador de librairy.eu una spin-off con base tecnológica que facilita la exploración de grandes corpus documentales. Combina la docencia en Aprendizaje Automático, Procesamiento de Lenguaje Natural y Codificación en Python, con la investigación de técnicas avanzadas para extracción de conocimiento sobre datos no estructurados. Es Ingeniero Informático y doctor en Inteligencia Artificial por la UPM. Fue galardonado con el tercer premio ActuaUPM de Innovación Tecnológica en 2020 y es miembro de uno de los 4 grupos de investigación que recibieron la prestigiosa ayuda de la Fundación BBVA en 2020 a Equipos de Investigación Científica sobre SARS-CoV-2 y COVID-19 en Big Data e Inteligencia Artificial.
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