Normalización de datos con lógica difusa
Channel: KeepCoding - Tech School
Date: 25/03/2020

¡ABRE ESTA CAJA!

¿SABIAS QUE???... La teoría de la lógica difusa proporciona un marco matemático que permite modelar la incertidumbre de los procesos cognitivos humanos de forma que pueda ser tratable por un computador.

En este Webinar, Benjamín, nos muestra la aplicación de lógica difusa a tareas de corrección y normalización de datos y texto. En concreto se utiliza "fuzzy string matching" para la normalización de nombres propios en español. Se implementa un normalizador de este tipo en python. Aquí os dejamos el enlace a github donde podéis descargaros el fichero a ejecutar en Jupyter: https://github.com/benjaminramirezg/person-names-normalization/

Nuestro ponente, Benjamín Ramírez González, Doctor en Lingüística Computacional por la Universidad Complutense de Madrid. Comenzó su carrera profesional en el Departamento de Lingüística Computacional de la Real Academia Española. Después desarrolló su tesis doctoral, y ha trabajado como programador y experto en NLP en el departamento técnico de diversas empresas, fundamentalmente en el desarrollo de recursos y productos lingüísticos, sentiment analysis, chatbots y NER. Actualmente es el responsable de NLP en el producto Onesait Language, en Minsait. 

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