Minería de Textos, Procesamiento del Lenguaje Natural y Large Language Models (LLMs): nociones generales

Autores
Nusch, Carlos Javier
Año de publicación
2025
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Este curso introductorio forma parte del Ciclo de Inteligencia Artificial y Salud de la Agremiación Médica Platense. Está orientado a profesionales de la salud interesados en conocer los fundamentos del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) y sus aplicaciones en medicina. Se presentan nociones generales sobre minería de textos, lingüística de corpus, modelos de lenguaje y aprendizaje automático, acompañadas de ejemplos prácticos con textos médicos reales. A través de herramientas como nubes de palabras, conteo de frecuencias, reconocimiento de entidades médicas (NER), clustering de diagnósticos y modelado de tópicos, el curso ofrece un recorrido por distintas técnicas de análisis textual automatizado. Además, se abordan de manera crítica las posibilidades y limitaciones de los modelos generativos actuales (LLMs), con ejemplos ilustrativos. El curso promueve una comprensión crítica y práctica de las tecnologías aplicadas, combinando teoría, historia y ejercicios sobre datos reales.
Dirección PREBI-SEDICI
Materia
Informática
Medicina
Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)
Minería de Textos
Modelos de Lenguaje
Inteligencia Artificial en Medicina
diagnósticos médicos
clustering
Reconocimiento de Entidades Nombradas
Latent Dirichlet Allocation
Aprendizaje Automático
ChatGPT
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/181031
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description Este curso introductorio forma parte del Ciclo de Inteligencia Artificial y Salud de la Agremiación Médica Platense. Está orientado a profesionales de la salud interesados en conocer los fundamentos del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) y sus aplicaciones en medicina. Se presentan nociones generales sobre minería de textos, lingüística de corpus, modelos de lenguaje y aprendizaje automático, acompañadas de ejemplos prácticos con textos médicos reales. A través de herramientas como nubes de palabras, conteo de frecuencias, reconocimiento de entidades médicas (NER), clustering de diagnósticos y modelado de tópicos, el curso ofrece un recorrido por distintas técnicas de análisis textual automatizado. Además, se abordan de manera crítica las posibilidades y limitaciones de los modelos generativos actuales (LLMs), con ejemplos ilustrativos. El curso promueve una comprensión crítica y práctica de las tecnologías aplicadas, combinando teoría, historia y ejercicios sobre datos reales.
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