Curso de Introducción al Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)

Este repositorio contiene una colección de notebooks y recursos para el curso de Introducción al Procesamiento del Lenguaje Natural. El curso está diseñado para estudiantes y profesionales que desean adentrarse en el mundo del PLN, comenzando desde conceptos básicos hasta técnicas más avanzadas.

🎯 Objetivos del Curso

• Comprender los fundamentos del Procesamiento del Lenguaje Natural
• Aprender a trabajar con diferentes tipos de corpus lingüísticos
• Desarrollar habilidades prácticas en el preprocesamiento de texto
• Implementar modelos básicos de PLN
• Familiarizarse con las principales bibliotecas y herramientas del ecosistema PLN

📚 Contenido

Módulo 1: Fundamentos

• Expresiones Regulares
• Análisis de Valoraciones
• Modelos N-gramas - Implementación de modelos de lenguaje basados en n-gramas utilizando el corpus Reuters

📊 Datasets Incluidos

• Valoraciones de Restaurantes - Este dataset contiene reseñas de restaurantes en español, ideal para practicar análisis de texto y expresiones regulares.

🛠️ Requisitos Técnicos

• Python 3.7+
• Jupyter Notebook o JupyterLab
• Bibliotecas principales:
  • nltk
  • pandas
  • numpy
  • matplotlib
  • scikit-learn

🚀 Comenzando

1. Clona este repositorio:

git clone https://github.com/cbadenes/curso-pln.git

2. Instala las dependencias necesarias:

pip install -r requirements.txt

3. Descarga los recursos necesarios de NLTK:

import nltk
nltk.download('reuters')
nltk.download('punkt')

4. Abre los notebooks en Jupyter:

jupyter notebook

📖 Estructura de los Notebooks

Cada notebook sigue una estructura similar:

1. Introducción teórica al concepto
2. Implementación práctica
3. Ejercicios y ejemplos
4. Referencias adicionales

👥 Contribuciones

Las contribuciones son bienvenidas. Si deseas contribuir:

1. Haz fork del repositorio
2. Crea una nueva rama para tu funcionalidad
3. Envía un pull request

📄 Licencia

Este proyecto está bajo la Licencia MIT - ver el archivo LICENSE para más detalles.

📬 Contacto

Para dudas, sugerencias o colaboraciones, no dudes en:

• Abrir un issue en este repositorio
• Contactar a través de carlos.badenes

🙏 Agradecimientos

• A la comunidad NLTK por sus excelentes recursos y documentación
• A todos los contribuidores y estudiantes que ayudan a mejorar este material

⭐️ Si este curso te resulta útil, no dudes en darle una estrella al repositorio.