NLP Data Science

Con qué trabajamos en NLP?

• Datos estructurados

• Datos no estructurados

A qué le llamamos NLP?

• A una rama de la inteligencia artificial

• A una librería de Python

• A una técnica para estructurar datos

• A una herramienta para procesar imágenes y videos

Cuál es el primer paso para empezar el preprocesamiento usando NLP?

• Tokenización

• Vectorizar

• Normalización

Qué técnica NO se usa en normalización?

• Llevar todo a minúsculas

• Limpiar caracteres especiales y "stop words"

• Eliminar los espacios

• Llevar la palabra a su raíz

A qué le llamamos tokenización?

• Agregar palabras o signos claves llamdos "tokens"

• Eliminar palabras consideradas "tokens"

• Encodear el texto en caracteres llamados "tokens"

• Proceso de separar el texto original en partes llamadas "tokens"

El objetivo de la vectorización es representar a cada texto como un vector de features.

• Verdadero

• Falso

Qué problema tiene Bag of Words?

• Agrega palabras que no necesitamos

• Genera muchas features

• Elimina info importante

• No genera las features suficientes para una buena performance del modelo

Para qué utilizamos TF (Term Frequency)?

• Para medir la frecuencia de la palabra en el corpus

• Para modificar la frecuencia de la palabra en el corpus

• Para obtener mayores frecuencias de la palabra en el corpus

• Para elimianar la aparición de esa palabra en el corpus

TF-IDF no nos ayuda a distinguir categorías a lo largo del corpus.

• Verdadero

• Falso

Cómo vienen con el curso?

• Bien :)

• Mal :(

• Me cuesta pero le meto onda

• Pienso en el futuro sueldo y home office nomas