Procesamiento con lenguaje natural

El funcionamiento del NLP combina técnicas de lingüística computacional, estadística y machine learning. Estas son sus principales etapas:

1. Preprocesamiento del texto

Antes de analizar el lenguaje, es necesario limpiarlo y estructurarlo. Esto incluye:

• Tokenización: dividir el texto en palabras o frases.

• Lematización/stemming: reducir palabras a su forma base.

• Eliminación de stopwords: remover palabras sin valor semántico (“el”, “de”, “y”).

• Normalización: estandarizar el texto (acentos, mayúsculas, etc.).

2. Representación del lenguaje

Las palabras deben convertirse en datos que la máquina pueda procesar. Algunos métodos incluyen:

• Bag of Words / TF-IDF: representan palabras según su frecuencia.

• Word embeddings: como Word2Vec o GloVe, que ubican las palabras en un espacio vectorial según su contexto.

• Modelos de lenguaje avanzados: como BERT o GPT, que comprenden el lenguaje a partir de contextos complejos.

3. Tareas de NLP

Con estos datos procesados, el sistema puede ejecutar tareas como:

• Análisis de sentimientos

• Clasificación de texto

• Reconocimiento de entidades nombradas (personas, lugares, fechas)

• Traducción automática

• Generación de texto

• Resumen automático

• Respuesta a preguntas

• Conversación por chat