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Glosario de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)

La popularización de la Inteligencia Artificial Generativa gracias a ChatGPT-3 ha puesto en el escenario mundial de las grandes tecnológicas al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP). Es una subárea de la inteligencia artificial que ha tenido un gran desarrollo en los últimos 20 años y que ha llegado a un punto de madurez interesante. Más allá de las aplicaciones del momento como las ofrecidas por OpenAI o Google (por ejemplo, translate) es interesante que conozcamos los conceptos y términos que forman parte de esta rama de conocimiento.

Términos generales

  • Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP): Es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en el análisis y comprensión de texto humano y en la interacción con las personas a través del lenguaje natural.
  • Tokenización: Es el proceso de dividir un texto en unidades más pequeñas, como palabras, frases o oraciones.
  • Stemming: Es el proceso de reduir una palabra a su raíz o forma base, eliminando sufijos, prefijos, inflexiones y otras formas modificadas.
  • Lematización: Es el proceso de convertir una palabra a su forma base, considerando su significado y su uso en el contexto.
  • Análisis de Sentimientos (o de opiniones): Es el proceso de identificar y categorizar las emociones y opiniones expresadas en un texto, como positivas, negativas o neutrales.
  • Stop Words: Son palabras comunes y frecuentes que no aportan significado en un texto, como artículos, preposiciones, conjunciones, etc., que suelen ser eliminadas en el pre-procesamiento de texto.
  • Traducción automática: Utilizando modelos de NLP, se pueden traducir textos y documentos de un idioma a otro de manera automática, reduciendo el tiempo y el costo de la traducción humana.
  • Conversación virtual: Utilizando modelos de NLP, se pueden crear chatbots o asistentes virtuales que puedan conversar con los usuarios en lenguaje natural y responder a sus preguntas. Un ejemplo de esta aplicación de NLP sería ChatGPT-3.
  • Reconocimiento de lenguaje hablado: es una subdisciplina de NLP (Procesamiento del Lenguaje Natural). Se enfoca en la transcripción automática del habla humana en texto escrito, lo que permite su posterior análisis y procesamiento por parte de sistemas informáticos.

Modelos de Procesamiento de Lenguaje y entrenamiento

  • Prompt: Es una línea de comandos o un mensaje en una aplicación que indica al usuario la acción que debe realizar. Se utiliza en el entrenamiento de modelos de NLP para proporcionar la entrada necesaria para generar una respuesta.
  • Gate: Es un sistema de procesamiento de lenguaje natural de código abierto que se utiliza en tareas como la extracción de información, análisis semántico y anotación de texto.
  • GPT-1: Es el primer modelo de lenguaje desarrollado por OpenAI, basado en el concepto de Transformer y entrenado con una gran cantidad de texto para generar texto coherente y natural.
  • GPT-2: Es el segundo modelo de lenguaje de OpenAI, con una capacidad aún mayor que la de GPT-1 y una mejora significativa en términos de precisión y coherencia en la generación de texto.
  • GPT-3: Es el tercer modelo de lenguaje de OpenAI, con una capacidad aún mayor que la de GPT-2 y una mejora significativa en términos de precisión y coherencia en la generación de texto.
  • GPT-3.5: Es una versión mejorada de GPT-3, con una capacidad aún mayor y una mejora en términos de precisión y coherencia en la generación de texto.
  • Transformer: Es un modelo de procesamiento de lenguaje que utiliza una arquitectura basada en atenciones, permitiendo el procesamiento de texto de manera paralela y sin limitaciones de tamaño de secuencia.
  • LaMDA (Language Model for Dialogue Applications) es un modelo de lenguaje desarrollado por OpenAI que es especialmente diseñado para aplicaciones de diálogo. LaMDA se basa en la tecnología de transformer y se entrena en una amplia variedad de tareas y contextos para producir respuestas coherentes y significativas en contextos de conversación.
  • OpenAI: Es una organización de investigación en inteligencia artificial fundada en 2015 con el objetivo de fomentar y desarrollar el uso responsable de la AI. Creadora de los modelos GPT-1, GPT-2, GPT-3 y GPT-4 así como de ChatGPT y de Dall-E.
  • Prometeo: el motor de inteligencia artificial generativo desarrollado por OpenAI que ha integrado Microsoft en su buscador Bing.
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Minería de texto

  • Minería de texto: es una disciplina que utiliza técnicas de procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático para extraer información útil y valiosa de grandes cantidades de texto.
  • Corpus: es una colección de documentos o textos relacionados, utilizados como base de datos para el entrenamiento de modelos de NLP y como9 base para la minería de texto
  • Análisis de temas: es una técnica de minería de texto que se utiliza para identificar los temas o temáticas recurrentes en un corpus de texto.
  • Modelado de tópicos: es una técnica de minería de texto que se utiliza para identificar los tópicos o temas más relevantes en un corpus de texto.
  • Modelado de categorías: es una técnica de minería de texto que se utiliza para asignar textos a categorías predefinidas.
  • Análisis de relaciones: es una técnica de minería de texto que se utiliza para identificar las relaciones entre distintos términos y frases en un corpus de texto.
  • Extracción de entidades: es una técnica de minería de texto que se utiliza para extraer nombres de personas, lugares, organizaciones y otros conceptos específicos de un corpus de texto.
  • Análisis de redes sociales: es una técnica de minería de texto que se utiliza para analizar datos de redes sociales como Twitter y Facebook para identificar tendencias y opiniones.

Técnicas de Análisis de Texto

  • Modelo BoW (Bag-of-Words): Es un modelo que representa un texto como una bolsa o colección de palabras, sin considerar su orden o relación entre ellas.
  • TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency): Es una medida estadística que refleja la importancia de una palabra en un documento o corpus de texto en comparación con otros documentos.
  • N-Gramas: Es una secuencia contigua de N palabras en un texto, utilizada para modelar la dependencia entre las palabras y mejorar la precisión en tareas como la clasificación de texto y la generación de lenguaje.
  • Clasificación de Texto: Es el proceso de asignar una categoría o etiqueta a un documento o fragmento de texto en base a su contenido.

Tareas de NLP

  • Tokenización: Es el proceso de dividir un texto en unidades lingüísticas más pequeñas, como palabras o frases.
  • Named Entity Recognition (NER): Es la tarea de identificar y categorizar entidades nombradas en un texto, como personas, lugares, organizaciones, fechas, etc.
  • Part-of-Speech Tagging (POS): Es la tarea de identificar y etiquetar el papel sintáctico de cada palabra en un texto, como sustantivos, verbos, adjetivos, etc.
  • Sumarización de Texto: Es el proceso de resumir un texto extenso a una versión más corta y concisa, conservando la información importante y relevante.
  • Generación de Lenguaje: Es la tarea de producir texto automáticamente en base a un conjunto de datos o un prompt dado.

Herramientas y bibliotecas de NLP

  • NLTK (Natural Language Toolkit): Es una biblioteca de software libre en Python para procesamiento de lenguaje natural. Ofrece una amplia variedad de herramientas y algoritmos para el pre-procesamiento de texto, tokenización, clasificación, análisis semántico, entre otros.
  • SpaCy: Es una biblioteca de NLP de código abierto en Python que brinda funcionalidades avanzadas para el procesamiento de texto, incluyendo tokenización, etiquetado de partes del discurso, reconocimiento de entidades y análisis semántico.
  • CoreNLP: Es una biblioteca de NLP de código abierto desarrollada en Java que ofrece funciones para el análisis sintáctico, semántico y de entidades en textos en varios idiomas.
  • Gensim: Es una biblioteca de software libre en Python para modelado de tópicos y minería de texto. Se utiliza para tareas como la vectorización de texto, la identificación de tópicos y la representación de texto en formato numérico.
  • OpenNLP: Es una biblioteca de software libre en Java para procesamiento de lenguaje natural que incluye funciones para tokenización, etiquetado de partes del discurso, extracción de nombres y análisis sintáctico.
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Plataformas de procesamiento de lenguaje natural

  • Dialogflow: es una plataforma de inteligencia artificial de Google que permite a los desarrolladores crear aplicaciones de conversación, como asistentes virtuales, chatbots, etc.
  • IBM Watson: es una plataforma de inteligencia artificial que ofrece una amplia gama de soluciones de NLP, como análisis de sentimientos, reconocimiento de voz y chatbots.
  • Gate (General Architecture for Text Engineering) es una plataforma de procesamiento de lenguaje natural de código abierto que se utiliza para tareas como anotación, clasificación y extracción de información. Es una herramienta versátil y poderosa que se ha utilizado en una amplia variedad de aplicaciones, desde la identificación de relaciones entre entidades hasta la evaluación de la sentimiento en textos. Gate cuenta con una interfaz gráfica de usuario intuitiva y una amplia comunidad de usuarios y desarrolladores que contribuyen regularmente con plugins y mejoras. Esto lo convierte en una excelente opción para aquellos interesados en el procesamiento de lenguaje natural y en la investigación en esta área.
  • Amazon Comprehend: es una plataforma de procesamiento de lenguaje natural de Amazon Web Services que permite a los usuarios realizar tareas como análisis de sentimientos, detección de idioma y entidades.
  • Microsoft Luis: es una plataforma de procesamiento de lenguaje natural de Microsoft que permite a los desarrolladores crear aplicaciones de conversación naturales y eficientes.
  • Google Cloud NLP: es una plataforma de procesamiento de lenguaje natural de Google Cloud que ofrece una amplia gama de soluciones NLP, como análisis de sentimientos, traducción de idiomas y extracción de información.
  • Bard: es un motor de inteligencia artificial conversacional creado por Google para integrarlo con su buscador. Está basado en su tecnología LaMDA.

Anotación y Visualización de Texto

  • Anotación de texto: es el proceso de marcar y etiquetar los elementos lingüísticos y semánticos de un texto con el fin de facilitar su análisis y procesamiento automático.
  • Anotación estructurada: es una forma de anotación en la que el texto se divide en secciones y se etiquetan las entidades, eventos y relaciones relevantes dentro de esas secciones.
  • Anotación semiautomática: es un proceso de anotación en el que se utiliza software para ayudar a los anotadores humanos en su tarea, pero la mayor parte del trabajo se realiza manualmente.
  • Visualización de texto: es el proceso de representar gráficamente los datos textuales para facilitar su comprensión y análisis.
  • Nube de palabras: es una forma común de visualización de texto en la que las palabras más frecuentes de un corpus de texto se representan con tamaños de letra más grandes. La nube de palabras permite a los usuarios identificar rápidamente los términos más relevantes en un corpus de texto.
  • Brat: es una herramienta de anotación de texto estructurada basada en web.
  • Annotation Studio: es una plataforma en línea que permite a los usuarios anotar y etiquetar textos de manera colaborativa.
  • Quill: es una herramienta de anotación de texto que permite a los usuarios crear anotaciones en tiempo real con herramientas de dibujo y etiquetado.
  • Wordclouds: es una herramienta en línea para crear nubes de palabras a partir de corpus de texto.
  • Gephi: es una herramienta de visualización de datos para crear representaciones visuales de datos de texto y grafos. Permite a los usuarios crear visualizaciones interactivas y explorar patrones y tendencias en los datos de texto.

Lenguajes de programación más utilizados para NLP

  1. Python: Es un lenguaje de programación de alto nivel y fácil de aprender, muy popular en la comunidad de inteligencia artificial y NLP. Es conocido por su sintaxis clara y su amplia gama de bibliotecas y herramientas para el procesamiento de lenguaje natural.
  2. Java: Es un lenguaje de programación de propósito general y altamente escalable, con una amplia gama de bibliotecas y herramientas para el procesamiento de lenguaje natural. Es muy popular en el desarrollo de aplicaciones empresariales y móviles.
  3. R: Es un lenguaje de programación específico para estadísticas y análisis de datos, con una amplia gama de paquetes y bibliotecas para el procesamiento de lenguaje natural. Es muy popular entre los científicos de datos y los investigadores.
  4. C++: Es un lenguaje de programación de bajo nivel, eficiente y potente, con una amplia gama de bibliotecas y herramientas para el procesamiento de lenguaje natural. Es muy popular en el desarrollo de software de sistemas y aplicaciones de alto rendimiento.
  5. Scala: Es un lenguaje de programación de propósito general y altamente escalable, con una amplia gama de bibliotecas y herramientas para el procesamiento de lenguaje natural. Es muy popular en el desarrollo de aplicaciones empresariales y aplicaciones distribuidas en la nube.
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Cómo formarse en IA y NLP

Si quieres profundizar en el campo de la IA y el procesamiento de lenguaje natural te recomendamos cursar el Máster en Inteligencia Artificial o el Máster en Big Data de IMF x Indra donde podrás adquirir conocimientos y habilidades avanzadas en NLP, aprendiendo de los expertos y trabajando en proyectos reales. Además, tendrás acceso a las últimas herramientas y tecnologías en el campo de la IA, lo que te permitirá estar actualizado y preparado para aplicar tus conocimientos en el mundo real.

Referencias

Bibliografía

  • «Speech and Language Processing» de Daniel Jurafsky y James H. Martin.
  • «Natural Language Processing with Python» de Steven Bird, Ewan Klein y Edward Loper.
  • «Deep Learning for Natural Language Processing» de Rajesh Arumugam, Vasudeva Varma.

Artículos recomendados

  • «A Review of Deep Learning Models for Natural Language Processing» de Wei Yang, Yansong Feng, Xiaodong Liu, Ming Zhou, Dahua Lin.
  • «A Comprehensive Guide to Natural Language Processing» de Tirthajyoti Sarkar.
  • «An Overview of Text Mining: Process, Techniques and Applications» de Usman Ul Haq, Alok Gupta, Naeem ur Rehman.

Formación Relacionada

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José Antonio Redondo ha desarrollado su actividad profesional entre los ámbitos de Internet, la formación y la cultura. Es Google Partner y cofundador de Hotel Kafka y Director de Estrategia Digital e Infraestructura Web de IMF Business School. Trabajó más de 19 años en el campo del eLearning como consultor y directivo y lleva más de 20 liderando proyectos en el ámbito digital y escribiendo libros y manuales sobre estas materias y sobre management. Actualmente es asesor y formador en materia de ebusiness y marketing y comunicación digital; siendo también director de ambitocultural.es, la web de cultura de El Corte Inglés. Fue vocal desde su fundación de la Comisión de Innovación y Nuevas Tecnologías de CEIM (Confederación de Empresarial de Madrid – CEOE) y de la Comisión de eLearning de la Asociación Nacional de Empresas de Internet (ANEI). Es autor también de varios libros, artículos y manuales relacionados con la gestión de calidad en empresas de servicios, Internet y comercio electrónico. Tras estudiar Ciencias Químicas y Matemáticas en la UCM, se especializó en dirección de empresas y en gestión de producción y tecnología en la Universidad Politécnica de Madrid así como en todos los aspectos relacionados con Internet. Cursó Piano en la Escuela de Música Creativa y es Máster en Creación Literaria por la Escuela de Letras de Madrid.

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