Diseña un parser sintáctico para una editorial jurídica de Buenos Aires
Visión general
De qué trata este proyecto.
Compara parsers sintácticos (spaCy, Stanza, BETO) sobre sentencias judiciales y obtén un certificado verificable.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Comparar 3 parsers sintácticos sobre sentencias jurídicas en español y proponer el camino a producción al equipo editorial.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Aplicar y comparar parsers sintácticos modernos en español
- Evaluar parsing con métricas estándar (LAS, UAS)
- Investigar el ajuste fino de un parser custom sobre BETO
- Comunicar trade-offs de research a un equipo editorial no técnico
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Natural Language Processing
Master · Ai Ml
Fit score: 1
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Trayectorias profesionales que esto construye
Roles canónicosInvestigador/a en ML
Comparar parsers con rigor experimental y reportar trade-offs es trabajo nuclear del ML researcher en NLP aplicado.
Este proyecto afina
- syntactic-parsing
- evaluation
- transformers
Ingeniero/a de PLN
Implementar y comparar parsers en producción para texto jurídico es competencia del NLP engineer en LegalTech.
Este proyecto afina
- syntactic-parsing
- nlp-spanish
- python
Científico/a Aplicado/a de IA
Traducir resultados de research en una propuesta de producción accionable es el corazón del applied AI scientist.
Este proyecto afina
- transformers
- evaluation
- treebanks