El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) es la simbiosis entre la informática y la lingüística que se enfoca en la aplicación de técnicas informáticas para entender y procesar el lenguaje humano en su forma natural. En la era digital actual, el PLN se ha convertido en una disciplina fundamental para el desarrollo de sistemas inteligentes capaces de entender, analizar, generar y traducir diferentes formas del lenguaje humano, ya sea en formato hablado o escrito.
En este repositorio encontrarás una serie de proyectos, tutoriales y recursos relacionados con el PLN, con el objetivo de ayudarte a aprender y aplicar las técnicas y herramientas más populares en este campo. Desde el vocabulario hasta el análisis de sentimientos, el PLN tiene un gran impacto en nuestras vidas diarias y ofrece muchas oportunidades para el desarrollo de sistemas inteligentes y automatizados.
Deseo con ansias que los recursos y proyectos aquí presentados sean de utilidad para ti y que te animes a contribuir con tus propias ideas y proyectos en este apasionante campo del conocimiento. ¡Bienvenido al mundo del PLN en GitHub!
- Introducción al Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN).
- Herramientas populares de PLN, como NLTK, Spacy, y Stanford CoreNLP.
- Técnicas de preprocesamiento de texto, como tokenización, lematización y etiquetado de partes del discurso (POS).
- Modelado de lenguaje y análisis semántico en PLN.
- Sistemas de traducción automática y reconocimiento de voz.
- Análisis de sentimientos.
- Aplicaciones de PLN en el ámbito académico y de investigación.
- NLTK (Natural Language Toolkit): una biblioteca de PLN para Python que ofrece una amplia gama de herramientas para el procesamiento de lenguaje natural, desde la tokenización y la lematización hasta la clasificación de texto y el análisis de sentimientos.
- Spacy: otra biblioteca de PLN para Python que se centra en el rendimiento y la eficiencia. Spacy tiene una buena cantidad de características preconstruidas, como la tokenización y el etiquetado de partes del discurso, así como modelos preentrenados para el análisis de texto y la extracción de información.
- Stanford CoreNLP: una suite de herramientas de PLN desarrollada por el grupo de investigación de Stanford que incluye el etiquetado de partes del discurso, la tokenización, el análisis sintáctico y semántico, la desambiguación de sentidos y la extracción de entidades.
- Gensim: una biblioteca de PLN para Python que se centra en el modelado de temas y la indexación semántica de documentos. Gensim es muy popular para el procesamiento de grandes volúmenes de texto y se utiliza comúnmente en la industria del análisis de datos.
Estas son solo algunas de las herramientas de PLN más populares, pero existen muchas otras disponibles. Cada una tiene sus fortalezas y debilidades, y elegir la herramienta adecuada dependerá del proyecto específico y los objetivos de análisis de texto.