Texto y habla en NLP

¿Sabes cómo funcionan el texto y habla en NLP? NLP es la abreviación de Natural Language Processing y se refiere a una rama de la inteligencia artificial que procura a los ordenadores la capacidad de comprender textos y palabras del mismo modo (o al menos esa es la intención) que los seres humanos.

Texto y habla en NLP

No podemos hablar de procesado de texto y habla en NLP sin, por supuesto, comprender estos conceptos, principalmente el de texto. Por esta razón, a continuación te presentamos algunos aspectos a tener en cuenta de forma previa si tu intención es hacer procesado de texto y habla en NLP.

Texto

El texto, en su acepción más general, es un enunciado o conjunto de los mismos que puede ser de carácter oral o escrito. Por tanto, se trata de una colección de signos que produce una unidad con sentido.

Pero ¿qué es una unidad con sentido? Podríamos definirla como una característica que hace que un texto se interprete de la manera correcta, así como que tenga una intención comunicativa positiva y eficaz.

Cuando hablamos de interpretación de texto y habla en NLP, no se debe tener en cuenta solo el texto, porque, al final, el texto como tal no aporta nada en relación al NLP. El texto tiene que ir unido a otras características importantes que conforman un conjunto de todo lo que se pretende que hagan las inteligencias artificiales basadas en NLP. Entre esas características se encuentran:

• La coherencia: es aquella característica que hace que los textos tengan sentido. Es decir, gracias a la coherencia podemos determinar cuál es el significado del mensaje que hay en el texto, cómo interpretarlo y, por supuesto, cuándo hay que mejorarlo o refutarlo.
• El enunciado: en la definición previa de texto hemos dado algunos trazos acerca del enunciado, ya que el enunciado es un texto que cobra un sentido interpretativo. El texto podría existir sin ningún tipo de coherencia, pero no pasaría de esto, de ser un conjunto de signos que no aportan nada al proceso de sentido de una oración o un párrafo.

Si, por ejemplo, estamos haciendo el análisis de los sentimientos de un mensaje, no bastaría solo con el texto como unidad plana, sino que tendríamos que recurrir al texto con sentido, es decir, el enunciado, el cual se daría gracias a la coherencia puesta en él.

Si estamos intentando procesar un texto sin sentido, este no tendría ningún tipo de valor para el análisis, por eso es tan importante tener en cuenta los factores mencionados anteriormente a la hora de hacer procesamiento de texto.

Tipo de texto

Existen muchos tipos de texto; los más usados en procesado de texto y habla en NLP son:

1. El más general es el discurso, que está compuesto por un conjunto de enunciados. Un ejemplo de discurso podría ser una novela.
2. Luego tendríamos el texto estructurado. Como ejemplo podríamos poner un email, un texto que está formado por el título y el cuerpo del mensaje
3. Después vendría el texto no estructurado, que podría ser, por ejemplo, una página HTML.
4. También están los términos aislados de forma libre, como, por ejemplo, los campos de un formulario, que no necesariamente deben guardar alguna relación.
5. Por último tenemos las listas cerradas de términos, que podrían ser las etiquetas o tags.

Veamos un ejemplo de la vida real con cada uno de los tipos de texto para tener más claridad al respecto:

¿Qué podemos hacer con texto?

Algunas de las cosas que podemos hacer con texto en el procesado de texto y habla en NLP es:

• Tokenización.
• PoS tagging.
• Lematización.
• Analizar sintácticamente.
• Separación y procesado de textos.
• Análisis de patrones y estructuras.
• Clasificación o clustering.
• Identificación del idioma.
• Identificación de topics.
• Análisis de términos y sus relaciones.
• Relaciones conceptuales.
• Pregunta y respuesta.
• Conteo de palabras.
• Índice inverso.
• Análisis de sentimiento.
• Traducción automática.
• Significado.
• Ontologías.
• NER.

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