Introducción y Fundamentos del NLP
Creación de nubes de palabras con stemming y lematización
Clase 5 de 16 • Curso de NLP con Python
Contenido del curso
Técnicas Tradicionales de NLP para Documentos Empresariales
- 4
Tokenización de texto: división en unidades procesables para IA
06:52 - 5
Creación de nubes de palabras con stemming y lematización
05:08 - 6
Bag of Words y TF-IDF para representación vectorial de texto
05:32 - 7
Análisis LDA para detectar temas ocultos en reseñas de texto
03:08 - 8
Entrenamiento de clasificador Naive Bayes para reseñas de productos
07:42 quiz de Técnicas Tradicionales de NLP para Documentos Empresariales
Introducción y Profundización en Transformers para Aplicaciones Empresariales
- 9
Arquitectura Transformers en procesamiento de lenguaje natural
07:16 - 10
Tokenización avanzada con Hugging Face y Transformers
04:22 - 11
Análisis de sentimiento con modelos preentrenados de Hugging Face
04:00 - 12
Reconocimiento de entidades con BERT y Transformers en español
05:46 - 13
Fine tuning de modelos Transformer para análisis de sentimientos
10:18 quiz de Introducción y Profundización en Transformers para Aplicaciones Empresariales
Proyecto Final y Estrategia Comercial B2B
Resumen
Las nubes de palabras son herramientas clave para visualizar la frecuencia y relevancia de ciertos términos en textos y reseñas. Usando el método WordCloud y Matplotlib, es posible generarlas con facilidad.
¿Qué es necesario para crear nubes de palabras?
Para generar estas visualizaciones, debes proporcionar el texto procesado a través de técnicas como remoción de stopwords, construcción de raíces (stemming) o lematización:
- Stopwords: palabras que no aportan significado relevante.
- Stemming: técnica ágil que reduce palabras a sus raíces sin atención profunda al significado.
¿Qué ventajas tiene el Stemming?
El stemming es ágil, rápido y útil cuando el hardware es limitado o el tiempo de procesamiento debe ser mínimo. Aquí los términos son reducidos rápidamente, aunque pueden perder sentido semántico (por ejemplo, "buen" por "bueno"). En el ejercicio práctico, esta técnica demoró solo un minuto con seis segundos.
¿Por qué considerar la lematización como alternativa?
La lematización toma más tiempo (treinta y ocho minutos con treinta y dos segundos en el ejercicio) pero preserva el sentido semántico de las palabras ("buena calidad", "gustar"). Utilizando SpaCy, permite un entendimiento más preciso del contenido textual.
¿Qué ventajas ofrece una nube de palabras con sentido semántico?
- Mayor precisión en el análisis de sentimientos.
- Más claridad en las opiniones de los usuarios.
¿Cómo elegir entre Stemming o lematización?
Selecciona el método según tus recursos y objetivos:
- Si buscas rapidez y tienes equipos limitados: stemming.
- Si tienes hardware adecuado y buscas fidelidad en las palabras: lematización.
La elección dependerá de tu contexto específico. Podrás observar cómo difiere cada método respecto al procesamiento y la visualización de resultados.
Te animo a explorar datasets propios y compartir tus nubes de palabras generadas en los comentarios, aprendiendo y compartiendo con toda nuestra comunidad.