• El Procesamiento del Lenguaje Natural es una rama de la ciencia de datos que se centra en entrenar a las computadoras para procesar e interpretar conversaciones en formato de texto de una manera en que los humanos lo hacen al escuchar.
  • Las aplicaciones de NLP son difíciles y desafiantes durante el desarrollo, ya que las computadoras requieren que los humanos interactúen con ellas usando lenguajes de programación como Java, Python, etc., que son estructurados y sin ambigüedades.
  • La aplicación del procesamiento del lenguaje natural, la ciencia de datos, el ML y la IA ha cambiado la forma en que interactuamos con las computadoras, y seguirá haciéndolo en el futuro.

El Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) es una rama prominente de la inteligencia artificial (IA) dentro de la ciencia de datos, dedicada a extraer información de los datos textuales. Esto ha llevado a un aumento en la demanda de profesionales de NLP, ya que cada conversación y expresión alberga información valiosa crucial para la toma de decisiones.

Sin embargo, extraer información de los datos de texto presenta un desafío formidable, dados los innumerables idiomas, expresiones y tonos que emplean los humanos. Los datos generados a partir de nuestras interacciones diarias son inherentemente no estructurados. Sin embargo, los avances en la ciencia de datos y las técnicas de NLP han permitido que las máquinas participen en conversaciones significativas con los humanos. En este artículo, exploraremos y profundizaremos en las diez técnicas de NLP más utilizadas en la ciencia de datos.

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1. Tokenización en NLP

La tokenización, una técnica fundamental de NLP, implica segmentar el texto en oraciones y palabras, esencialmente dividiéndolo en tokens. Este proceso elimina ciertos caracteres como la puntuación y los guiones para hacer que el texto sea más manejable analíticamente.

Considere este ejemplo: al tokenizar, el texto generalmente se divide por espacios en blanco. Sin embargo, pueden surgir problemas, particularmente con la puntuación. Por ejemplo, en el caso de abreviaturas como “Sr.”, el punto idealmente debería conservarse como parte del mismo token, pero la tokenización puede dividirlo erróneamente en dos palabras. Este desafío se vuelve más pronunciado en dominios con texto biomédico complejo que contiene numerosos guiones, paréntesis y signos de puntuación, lo que lleva a posibles complicaciones durante la tokenización.

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2. Stemming y lematización

El objetivo principal del stemming en NLP es reducir las palabras a su forma raíz, con el objetivo de agrupar variaciones de palabras con el mismo significado. El stemming logra esto eliminando afijos de las palabras, agilizando el procesamiento para mayor eficiencia.

En contraste, la lematización implica convertir palabras a su forma de diccionario, conocida como lema. Por ejemplo, “hates” y “hating” son variaciones de la palabra “hate”, siendo “hate” el lema para ambas. El objetivo de la lematización es similar al del stemming: agrupar diferentes formas de palabras, pero emplea un enfoque distinto.

3. Eliminación de palabras vacías

TF, o Frecuencia de Término, cuantifica la frecuencia de una palabra dentro de un documento específico. Se calcula contando el total de ocurrencias de la palabra y dividiéndolo por la longitud total del documento, expresado como TF = Ocurrencias totales / Longitud total del documento.

Por otro lado, IDF, o Frecuencia Inversa de Documento, asigna un peso a cada palabra en función de su importancia. Esto se determina tomando el logaritmo del número total de documentos en el conjunto de datos dividido por el número de documentos que contienen esa palabra en particular.

TF-IDF, el producto de TF e IDF, proporciona una medida de la importancia de una palabra. A las palabras con mayor importancia se les asignan pesos más altos mediante este cálculo estadístico. Esta técnica es ampliamente utilizada por los motores de búsqueda para puntuar y clasificar la relevancia de los documentos en respuesta a las palabras clave de entrada.

4. Frecuencia de término - frecuencia inversa de documento (TF-IDF)

TF o Frecuencia de término mide la frecuencia de una palabra en un documento dado. Esto se calcula contando el número total de ocurrencias de la palabra y dividiéndolo por la longitud total del documento, es decir: TF = Ocurrencias totales / Longitud total del documento.

IDF o Frecuencia Inversa de Documento asigna un peso a cualquier cadena según su importancia. Se calcula tomando el logaritmo del número total de documentos en el conjunto de datos presentes en ese momento dividido por el número de documentos que contienen esa palabra en particular. TF-IDF es la importancia de cualquier palabra multiplicando los términos TF e IDF, es decir, TF*IDF.

Por lo tanto, mediante este método, a las palabras que tienen más importancia se les asignan pesos más altos utilizando estas estadísticas. La técnica TF-IDF es mayormente utilizada por los motores de búsqueda para puntuar y clasificar la relevancia de cualquier documento según las palabras clave de entrada dadas.

5. Extracción de palabras clave en NLP

La extracción de palabras clave es un método de análisis de texto que identifica automáticamente las palabras y frases más destacadas en un texto dado. Esta técnica ayuda a resumir el contenido e identificar los temas clave discutidos.

Funciona en diversas fuentes de texto, incluyendo documentos, publicaciones en redes sociales, foros en línea e informes de noticias. Al emplear la extracción de palabras clave, las empresas pueden discernir eficientemente las menciones prevalentes de los clientes en Internet, ahorrando un tiempo significativo en comparación con los métodos tradicionales de procesamiento manual.

Dado que más del 80% de los datos diarios son no estructurados, la extracción automatizada de palabras clave es indispensable para las empresas que buscan analizar los datos de los clientes de manera eficiente.