Clasificación de Texto con Machine Learning

¿Qué aprenderás en este curso de procesamiento de lenguaje natural?

Adéntrate en el apasionante mundo del procesamiento de lenguaje natural (PLN) con este curso práctico y educativo. Dirigido por Francisco Camacho, exploraremos la aplicación de técnicas de machine learning al procesamiento de textos. A lo largo de este curso, aprenderás a usar modelos para tareas de clasificación de texto, abordando problemas complejos como la ambigüedad del lenguaje. ¿Sabías que las máquinas encuentran desafíos al interpretar el contexto que nosotros procesamos fácilmente? Este curso te brindará las herramientas para superar estos obstáculos.

¿Por qué el lenguaje humano es ambiguo para las máquinas?

El lenguaje humano es intrínsecamente ambiguo y, para las máquinas, esto representa un reto. Existen múltiples razones y tipos de ambigüedades. Por ejemplo, una misma palabra puede adquirir significados diferentes en función del contexto, como en las frases: "debo ir al banco para retirar dinero" y "¿te puedes sentar en ese banco para descansar?" Aquí, la palabra "banco" tiene dos acepciones distintas. Algunas categorías de ambigüedad que exploraremos son:

• Por agrupamiento: Dependen de la puntuación o la estructura de la frase.
• Funcionales: No se pueden resolver solo con análisis de texto, ya que dependen de la situación contextual.
• Léxicas: Relacionadas con la categoría gramatical que puede asumir una palabra según su contexto.

¿Cómo se aborda la resolución de ambigüedades gramaticales?

Para resolver ambigüedades gramaticales, aprenderemos a asignar etiquetas correctas a las palabras según su contexto. Analizaremos ejemplos utilizando la API de Google para el procesamiento de lenguaje natural, que nos permite realizar un análisis profundo del texto. Esta API ofrece funciones avanzadas, aunque comenzaremos con algoritmos que no requieren redes neuronales, para sentar las bases antes de explorar el deep learning.

Uso de la API de Google para entender las categorías gramaticales

La API de Google te ayuda a identificar las categorías gramaticales de las palabras en un texto. En un ejemplo sencillo, veremos cómo esta herramienta asigna etiquetas como "determinante", "sustantivo", entre otras, utilizando una convención universal. Conocer cómo opera esta tecnología nos servirá para desarrollar aplicaciones específicas en Python, empleando algoritmos poderosos de inteligencia artificial.

¿Cuáles son las aplicaciones prácticas del etiquetado de texto?

El etiquetado o clasificación de texto tiene múltiples aplicaciones valiosas que mejoran procesos y productos en diversas industrias. Algunas de sus aplicaciones incluyen:

• Motores de búsqueda: Mejora la precisión en los resultados.
• eCommerce: Permite recomendaciones más precisas basadas en el comportamiento del usuario.
• CRMs: Automatiza procesos de atención al cliente.
• Censura en redes sociales: Identifica y regula contenido inapropiado automáticamente.
• Organización de datos no estructurados: Facilita el análisis y la interpretación de grandes volúmenes de información.

Estos ejemplos demuestran el potencial del PLN en la vida real y su capacidad para transformar la manera en que interactuamos con la tecnología.

Con conceptos sólidos y práctica constante, te capacitarás para enfrentar desafíos en el campo del procesamiento de lenguaje natural, utilizando tecnología de punta. ¡Prepárate para sumergirte más profundamente en la próxima clase!