Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) Capítulo 1

Natural Language Processing (NLP)

Definition: NLP is a subfield of machine learning that deals with the interaction between computers and humans in natural language.

Key Concepts:

• Text Preprocessing:
  • Tokenization: breaking down text into individual words or tokens
  • Stopword removal: removing common words like "the", "and", etc.
  • Stemming or Lemmatization: reducing words to their base form
  • Vectorization: converting text into numerical vectors
• Language Models:
  • Statistical models that predict the next word in a sequence
  • Examples: Markov models, Recurrent Neural Networks (RNNs)
• Text Classification:
  • Sentiment Analysis: classifying text as positive, negative, or neutral
  • Spam Detection: classifying emails as spam or not spam
  • Topic Modeling: identifying underlying topics in a document

NLP Tasks:

• Language Translation:
  • Machine translation: translating text from one language to another
  • Examples: Google Translate, Microsoft Translator
• Named Entity Recognition (NER):
  • Identifying named entities in text, such as people, places, and organizations
  • Examples: extracting names, locations, and dates from text
• Part-of-Speech (POS) Tagging:
  • Identifying the grammatical category of each word in a sentence
  • Examples: noun, verb, adjective, adverb, etc.

Deep Learning for NLP:

• Recurrent Neural Networks (RNNs):
  • Handling sequential data, such as text or speech
  • Examples: language models, machine translation
• Convolutional Neural Networks (CNNs):
  • Handling text data with spatial hierarchies, such as sentences or documents
  • Examples: text classification, sentiment analysis
• Long Short-Term Memory (LSTM) Networks:
  • Handling sequential data with long-term dependencies, such as language models
  • Examples: language modeling, machine translation

Applications:

• Chatbots:
  • Conversational systems that respond to user input
  • Examples: customer service, virtual assistants
• Speech Recognition:
  • Transcribing spoken language into text
  • Examples: voice assistants, voice-to-text systems
• Sentiment Analysis:
  • Analyzing customer opinions and sentiments from text data
  • Examples: product reviews, social media monitoring

Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)

Definición y Conceptos Clave

• NLP es un subcampo del aprendizaje automático que se encarga de la interacción entre ordenadores y humanos en lenguaje natural.
• Tokenización: dividir texto en palabras o tokens individuales.
• Eliminación de stopwords: eliminar palabras comunes como "el", "y", etc.
• Reducción de palabras a su forma base: mediante stemming o lematización.
• Vectorización: convertir texto en vectores numéricos.

Modelos de Lenguaje

• Modelos estadísticos que predicen la próxima palabra en una secuencia.
• Ejemplos: modelos de Markov, Redes Neurales Recurrentes (RNNs).

Clasificación de Texto

• Análisis de sentimiento: clasificar texto como positivo, negativo o neutral.
• Detección de spam: clasificar correos electrónicos como spam o no spam.
• Modelado de temas: identificar temas subyacentes en un documento.

Tareas de NLP

Traducción de Lenguaje

• Traducción automática: traducir texto de un lenguaje a otro.
• Ejemplos: Google Translate, Microsoft Translator.

Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER)

• Identificar entidades nombradas en texto, como personas, lugares y organizaciones.
• Ejemplos: extraer nombres, ubicaciones y fechas de texto.

Etiquetado de Partes del Discurso (POS)

• Identificar la categoría gramatical de cada palabra en una oración.
• Ejemplos: nombre, verbo, adjetivo, adverbio, etc.

Aprendizaje Profundo para NLP

Redes Neurales Recurrentes (RNNs)

• Manejar datos secuenciales, como texto o voz.
• Ejemplos: modelos de lenguaje, traducción automática.

Redes Neurales Convolucionales (CNNs)

• Manejar datos de texto con jerarquías espaciales, como oraciones o documentos.
• Ejemplos: clasificación de texto, análisis de sentimiento.

Redes Neurales de Memoria a Largo Plazo (LSTM)

• Manejar datos secuenciales con dependencias a largo plazo, como modelos de lenguaje.
• Ejemplos: modelado de lenguaje, traducción automática.

Aplicaciones

Chatbots

• Sistemas conversacionales que responden a entrada del usuario.
• Ejemplos: servicio de atención al cliente, asistentes virtuales.

Reconocimiento de Voz

• Transcribir lenguaje hablado en texto.
• Ejemplos: asistentes de voz, sistemas de voz a texto.

Análisis de Sentimiento

• Analizar opiniones y sentimientos de clientes a partir de datos de texto.
• Ejemplos: revisiones de productos, monitoreo de redes sociales.