Del curso: Microsoft Azure IA esencial: Introducción a Workloads y Machine Learning en Azure

Introducción al procesamiento del lenguaje natural

Del curso: Microsoft Azure IA esencial: Introducción a Workloads y Machine Learning en Azure

Introducción al procesamiento del lenguaje natural

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El procesamiento del lenguaje natural, o NLP, siglas en inglés de natural language processing, es un subcampo de la inteligencia artificial que permite a las computadoras comprender, interpretar y generar lenguaje humano, ya sea hablado o escrito. El NLP tiene dos subdivisiones: la comprensión del lenguaje natural o NLU, por sus siglas en inglés, natural language understanding, que se enfoca en entender el significado del texto, y la generación del lenguaje natural, o NLG, siglas en inglés de natural language generation, que implica la generación de texto. Una de las tareas principales de NLP es el análisis de sentimientos que identifica el tono emocional de los textos. Por ejemplo, nos ayuda a identificar si una reseña de un cliente con respecto a un producto o servicio es positiva, negativa o neutral. La clasificación de toxicidad es un tipo de análisis de sentimientos que identifica contenido dañino o de odio. Es fundamental para moderar redes sociales, plataformas de juegos en línea y herramientas de comunicación en el trabajo. La traducción automática, tal y como su nombre lo indica, traduce texto entre idiomas de forma automática, ayudando con tareas como la traducción de documentos, películas, programas en vivo o sitios web. El reconocimiento de entidades nombradas, o NER, siglas en inglés de named entity recognition, extrae información específica como nombres, organizaciones o ubicaciones de los textos. Esto es sumamente útil para recomendaciones de contenido y clasificación de documentos. Estoy seguro que en las últimas semanas habrás recibido decenas de mensajes de tipo spam. Bueno, pues justamente la detección de spam es la encargada de filtrar los mensajes no deseados, ya sea en correos electrónicos, redes sociales o plataformas de comercio electrónico. El resumen de textos condensa textos largos para resaltar los puntos clave con dos tipos: el resumen extractivo, que selecciona frases clave, y el resumen abstractivo, que reformula el contenido. Esto es especialmente valioso para la agregación de noticias, resúmenes de informes o trabajos académicos. Finalmente, tenemos la extracción de palabras clave, que identifica los términos más importantes en un texto, a menudo usada para mejorar la optimización en motores de búsqueda o la indexación. Como podrás escuchar, todas estas tareas son ampliamente aplicables en diversas industrias y seguramente ya estarás usando alguna de ellas en tu empresa u organización.

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