¿Alguna vez te has preguntado cómo se construye un modelo de Procesamiento de Lenguaje Natural?
En esta charla, a medias entre una lingüista computacional y una data scientist, te contaremos todo el proceso desde el diseño del corpus inicial hasta la construcción del modelo.
En la parte lingüística hablaremos de la metodología de anotación por pares y del criterio lingüístico necesario cuando trabajamos con Machine Learning.
En la parte de ingeniería, veremos qué son los word embeddings y sus distintas formas de creación, desde las técnicas más conocidas y sencillas (Bag-of-words, TF-IDF) hasta técnicas más novedosas y que ahora están en el top del NLP: los modelos Transformers y su particular manera de crear los word embeddings.
Además, te recomendaremos distintas fuentes para obtener corpus y datasets anotados, y algunas librerías python de fácil uso para poner en práctica lo aprendido, implementar tu propio modelo y poder llegar a ser un@ expert@ en creación de modelos de NLP.
¿Estás preparad@?
