{"id":164366,"date":"2026-02-19T16:08:53","date_gmt":"2026-02-19T15:08:53","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/es\/?p=164366"},"modified":"2026-02-19T16:08:53","modified_gmt":"2026-02-19T15:08:53","slug":"nlp-introduccion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/es\/nlp-introduccion","title":{"rendered":"NLP Natural Language Processing : Introducci\u00f3n"},"content":{"rendered":"<b>\u00bfAlguna vez te has preguntado c\u00f3mo funcionan los asistentes personales de IA como Siri o Cortana? \u00bfC\u00f3mo ha podido el corrector ortogr\u00e1fico detectar errores de sintaxis que ni t\u00fa mismo habr\u00edas detectado? \u00bfC\u00f3mo adivina tu motor de b\u00fasqueda las palabras que estabas a punto de escribir a partir de las primeras letras?<\/b>\n\nAunque estas herramientas se utilizan para fines totalmente diferentes<b>, todas se basan en m\u00e9todos comunes <\/b>: los del <b><i>Natural Language Processing (NLP)<\/i><\/b> o <b><i>procesamiento del lenguaje natural (PLN)<\/i><\/b> en espa\u00f1ol.\n\nEl objetivo de este art\u00edculo es ofrecer una visi\u00f3n general del NLP. En particular, al final de esta lectura, sabr\u00e1s:\n<ul>\n \t<li>\u00bfQu\u00e9 es el NLP?<\/li>\n \t<li>\u00bfCu\u00e1les son las principales \u00e1reas de aplicaci\u00f3n del NLP?<\/li>\n \t<li>\u00bfCu\u00e1les son los m\u00e9todos m\u00e1s populares de NLP?<\/li>\n<\/ul>\n<ol>\n \t<li><a style=\"color: #6e4ceb\" href=\"https:\/\/liora.io\/introduction-au-nlp-natural-language-processing\">Introduction au NLP<\/a>\n<ol>\n \t<li><a style=\"color: #6e4ceb\" href=\"\/#nlp\">D\u00e9finition NLP<\/a><\/li>\n \t<li><a style=\"color: #6e4ceb\" href=\"\/#domaines\">Principaux domaines d\u2019application du NLP<\/a><\/li>\n \t<li><a style=\"color: #6e4ceb\" href=\"\/#methodes\">M\u00e9thodes les plus r\u00e9pandues en NLP<\/a><\/li>\n \t<li><a style=\"color: #6e4ceb\" href=\"\/#perspectives\">Perspectives et enjeux<\/a><\/li>\n<\/ol>\n<\/li>\n \t<li><a href=\"https:\/\/liora.io\/nlp-word-embedding-word2vec\">Word embedding &#8211; Word2vec<\/a><\/li>\n \t<li><a style=\"color: #000000\" href=\"https:\/\/liora.io\/nlp-word-translation\">NLP &#8211; Word translation<\/a><\/li>\n \t<li><a style=\"color: #000000\" href=\"https:\/\/liora.io\/nlp-twitter-analyse-de-sentiment\">NLP Twitter &#8211; Analyse des sentiments<\/a><\/li>\n<\/ol>\nEl <b>NLP<\/b> por <b>Natural Language Processing<\/b> o <b>procesamiento del lenguaje<\/b> <b>natural<\/b> es una disciplina que se enfoca principalmente en la <b>comprensi\u00f3n<\/b>, el <b>manejo<\/b> y la <b>generaci\u00f3n<\/b> del <b>lenguaje natural por parte de las m\u00e1quinas<\/b>. El NLP es realmente la interfaz entre la ciencia inform\u00e1tica y la ling\u00fc\u00edstica. Por tanto, se basa en la capacidad de la m\u00e1quina para interactuar directamente con los humanos.\n<h2>\u00bfA qu\u00e9 problem\u00e1ticas responde el NLP?<\/h2>\n\nEl NLP es un t\u00e9rmino muy general que abarca un campo de aplicaci\u00f3n muy amplio. Estas son las aplicaciones m\u00e1s populares :\n\n<b>Traducci\u00f3n autom\u00e1tica<\/b>\n\nEl desarrollo de <b>algoritmos de traducci\u00f3n autom\u00e1tica<\/b> ha revolucionado verdaderamente la manera en la que los textos se traducen en la actualidad. Aplicaciones como <b>Google Translator<\/b>, son capaces de <b>traducir textos enteros<\/b> sin ninguna intervenci\u00f3n humana.\n\nComo el lenguaje natural es por naturaleza ambiguo y variable, estas aplicaciones no se sustentan en un trabajo de sustituci\u00f3n palabra por palabra, sino que necesitan de un verdadero an\u00e1lisis y modelado del texto, conocido con el nombre de traducci\u00f3n autom\u00e1tica estad\u00edstica (Statistical Machine Translation, en ingl\u00e9s).\n\n<b>An\u00e1lisis de sentimientos<\/b>\n\nTambi\u00e9n conocido como \u201c<b>Opinion Mining<\/b>\u201d, el <b>an\u00e1lisis de sentimientos<\/b> consiste en identificar la informaci\u00f3n subjetiva de un texto para <b>extraer la opini\u00f3n del autor<\/b>.\n\nA modo de ejemplo, cuando una marca lanza un producto nuevo, puede explotar los comentarios recopilados de las redes sociales para identificar el sentimiento positivo o negativo compartido entre los clientes.\n\nPor lo general, el <b>an\u00e1lisis de sentimientos<\/b> permite medir el nivel de satisfacci\u00f3n de los clientes respecto a los productos o servicios ofrecidos por una compa\u00f1\u00eda u organismo. Incluso puede resultar <b>mucho m\u00e1s eficaz que los m\u00e9todos cl\u00e1sicos<\/b> como las encuestas.\n\nDe hecho, aunque a menudo somos reacios a dedicar tiempo a completar largos cuestionarios, hoy en d\u00eda <b>un porcentaje cada vez mayor de consumidores comparte con frecuencia sus opiniones en las redes sociales<\/b>. De este modo, la b\u00fasqueda de textos negativos y la identificaci\u00f3n de las quejas principales permite mejorar los productos, adaptar la publicidad y reducir el nivel de insatisfacci\u00f3n de los clientes.\n\n<b>Marketing<\/b>\n\nLos expertos del <b>marketing<\/b> utilizan tambi\u00e9n NLP para buscar <b>personas<\/b> que sean <b>susceptibles de realizar una compra<\/b>.\n\nPara ello, se basan en el <b>comportamiento de los usuarios <\/b>en los sitios web, las redes sociales y las solicitudes a los motores de b\u00fasqueda. <b>Gracias a este tipo de an\u00e1lisis, Google genera importantes ganancias al ofrecer la publicidad adecuada a los usuarios adecuados. \u00a1Cada vez que un visitante hace clic en un anuncio, el anunciante paga hasta 50 d\u00f3lares!<\/b>\n\nPor lo general, los <b>m\u00e9todos de NLP<\/b> se pueden aprovechar para tener una imagen surtida y completa del mercado existente, los clientes, los problemas, la competencia y el potencial de crecimiento de los nuevos productos y servicios de la empresa.\n\nLas fuentes de datos sin procesar para este an\u00e1lisis incluyen registros de ventas, encuestas y redes sociales, etc.&nbsp;\n\n<b>Chatbots<\/b>\n\nLos <b>m\u00e9todos de NLP<\/b> son el centro del funcionamiento de los chatbots actuales. Aunque estos sistemas no son completamente perfectos, hoy en d\u00eda pueden <b>manejar f\u00e1cilmente tareas est\u00e1ndar <\/b>como informar a los clientes sobre productos o servicios, responder a sus preguntas, etc. Son utilizados por varios canales, incluidos Internet, aplicaciones y plataformas de mensajer\u00eda. La apertura de la plataforma <b>Facebook Messenger<\/b> a los chatbots en 2016 contribuy\u00f3 a su desarrollo.\n\n<b>Otros campos de aplicaci\u00f3n<\/b>\n<ul>\n \t<li><b>Clasificaci\u00f3n de texto<\/b>: consiste en <b>asignar un conjunto de categor\u00edas predefinidas a un texto determinado<\/b>. Los clasificadores de texto se pueden utilizar para organizar, estructurar y categorizar un conjunto de textos.<\/li>\n \t<li><b>Reconocimiento de caracteres<\/b>: permite <b>extraer<\/b>, a partir del reconocimiento de caracteres, la <b>informaci\u00f3n principal<\/b> de recibos, facturas, cheques, <b>documentos<\/b> legales de facturaci\u00f3n, etc.<\/li>\n \t<li><b>Correcci\u00f3n autom\u00e1tica<\/b>: la mayor\u00eda de los editores de texto actuales est\u00e1n equipados con un corrector ortogr\u00e1fico que permite <b>comprobar si el texto contiene errores ortogr\u00e1ficos<\/b>.<\/li>\n \t<li><b>Resumen autom\u00e1tico<\/b>: los <b>m\u00e9todos de NLP<\/b> tambi\u00e9n se utilizan para producir <b>res\u00famenes cortos, precisos y fluidos<\/b> de un documento de texto m\u00e1s extenso<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u00bfCu\u00e1les son los principales m\u00e9todos utilizados en NLP?<\/h2><figure class=\"wp-block-image size-large\" style=\"margin-top:var(--wp--preset--spacing--columns);margin-bottom:var(--wp--preset--spacing--columns)\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"1024\" height=\"572\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/mujer-utilizando-telefono-inteligente-oficina-1024x572.jpg\" alt=\"Una mujer consulta su tel\u00e9fono inteligente mientras est\u00e1 sentada en un escritorio con una taza de caf\u00e9 y unos documentos.\" class=\"wp-image-183774\" srcset=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/mujer-utilizando-telefono-inteligente-oficina-1024x572.jpg 1024w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/mujer-utilizando-telefono-inteligente-oficina-300x167.jpg 300w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/mujer-utilizando-telefono-inteligente-oficina-768x429.jpg 768w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/mujer-utilizando-telefono-inteligente-oficina-1536x857.jpg 1536w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/mujer-utilizando-telefono-inteligente-oficina-2048x1143.jpg 2048w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/mujer-utilizando-telefono-inteligente-oficina-440x246.jpg 440w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/mujer-utilizando-telefono-inteligente-oficina-785x438.jpg 785w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/mujer-utilizando-telefono-inteligente-oficina-210x117.jpg 210w, https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2026\/02\/mujer-utilizando-telefono-inteligente-oficina-115x64.jpg 115w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n<blockquote>En general, podemos distinguir dos aspectos que son esenciales para cualquier problema de NLP :\n<ul>\n \t<li>La <b>parte \u00abling\u00fc\u00edstica\u00bb<\/b>, que consiste en preprocesar y transformar la informaci\u00f3n de entrada en una serie de datos explotable.<\/li>\n \t<li>La <b>parte de \u00abaprendizaje autom\u00e1tico\u00bb<\/b> o \u00ab<a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/formacion-data-scientist\">Data Science<\/a>\u00ab, que se basa en la aplicaci\u00f3n de modelos de Machine Learning o Deep Learning a ese conjunto de datos.<\/li>\n<\/ul>\n<\/blockquote>\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/es\/nuestros-cursos-de-data\">Descubrir nuestros cursos de Data Science<\/a><\/div><\/div>\n\n\nA continuaci\u00f3n abordaremos estos dos aspectos, describiendo brevemente los <b>m\u00e9todos principales<\/b> y destacando los principales retos. Vamos a basarnos en un ejemplo cl\u00e1sico: la detecci\u00f3n de spam.\n\n<b>La fase de preprocesamiento : del texto a los datos<\/b>\n\nSupongamos que quieres poder <b>determinar si un correo electr\u00f3nico es spam o no<\/b>, solo por su contenido. Para ello, es fundamental <b>transformar los datos sin procesar<\/b> (el texto del correo electr\u00f3nico) <b>en datos procesables<\/b>.\n\nEntre las principales etapas, encontramos :\n<ul>\n \t<li><b>Limpieza <\/b>: Variable seg\u00fan la fuente de datos, esta fase consiste en realizar tareas como <b>eliminar URL<\/b>, <b>emoji<\/b>, etc.<\/li>\n \t<li><b>Normalizaci\u00f3n de datos <\/b>:<\/li>\n<\/ul>\n&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;\u25cb&nbsp;  <b>Tokenizaci\u00f3n<\/b>, o dividir el texto en varias partes llamadas t\u00f3kens. Ejemplo: \u00abEn adjunto, encontrar\u00e1s el documento en cuesti\u00f3n\u00bb, \u00abencontrar\u00e1s\u00bb, \u00aben adjunto\u00bb, \u00abel documento\u00bb, \u00aben cuesti\u00f3n\u00bb.\n\n&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;\u25cb&nbsp;  <b>Stemming <\/b>: una misma palabra se puede encontrar de diferentes formas dependiendo del g\u00e9nero (masculino o femenino), del n\u00famero (singular o plural), la persona (yo, t\u00fa, ellos\u2026) etc. El <b>stemming<\/b> por lo general designa el simple proceso heur\u00edstico de <b>cortar el final de las palabras para mantener solo la ra\u00edz de la palabra<\/b>. Ejemplo : \u00abencontrar\u00e1s\u00bb -&gt; \u00abencontr\u00bb\n\n&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; \u25cb&nbsp;  Lematizaci\u00f3n : consiste en realizar la misma tarea pero utilizando un vocabulario y un an\u00e1lisis minucioso de la construcci\u00f3n de las palabras. La <b>lematizaci\u00f3n<\/b> permite eliminar \u00fanicamente las terminaciones inflexibles y de ese modo <b>aislar la forma can\u00f3nica de la palabra<\/b>, conocida como lema. Ejemplo: \u00abencontrar\u00e1s\u00bb -&gt; \u201cencontrar\u201d\n\n&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; \u25cb&nbsp;  <b>Otras operaciones <\/b>: eliminaci\u00f3n de n\u00fameros, puntuaci\u00f3n, s\u00edmbolos y stopwords, cambio a min\u00fasculas.\n\nPara poder aplicar <b>m\u00e9todos de Machine Learning<\/b> a los problemas relativos al lenguaje natural, es indispensable <b>transformar los datos textuales en datos digitales<\/b>.\n\nExisten varias maneras, de las cuales estas son las principales:\n<ul>\n \t<li><b>Term-Frequency (TF) :<\/b> este m\u00e9todo consiste en contar el n\u00famero de presencias de t\u00f3kens en el corpus de cada texto. Cada texto estar\u00e1 entonces representado por un <b>vector de ocurrencias<\/b>. Se suele hablar de <b>Bag of Word<\/b> o bolsa de palabras en espa\u00f1ol.<\/li>\n<\/ul>\n<figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<a href=\"https:\/\/www.analyticsvidhya.com\/blog\/2017\/06\/word-embeddings-count-word2veec\/\">\n<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"715\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/sites\/7\/2020\/07\/Capture-d\u2019e\u0301cran-2020-07-19-a\u0300-11.17.46.png\" alt=\"NLP\" loading=\"lazy\">\t\t\t\t\t\t\t\t<\/a>\n\n<figcaption>Representaci\u00f3n de vectores del m\u00e9todo Term-Frequency (TF)<\/figcaption><\/figure>\nSin embargo, este enfoque presenta un gran inconveniente: algunas palabras son por naturaleza m\u00e1s utilizadas que otras, lo que <b>puede llevar al modelo a resultados err\u00f3neos<\/b>.\n<ul>\n \t<li>Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF): este m\u00e9todo consiste en <b>contar el n\u00famero de ocurrencias de los t\u00f3kens <\/b>en el corpus para cada texto, que luego se divide por el n\u00famero total de ocurrencias de esos mismos t\u00f3kens en todo el corpus.<\/li>\n<\/ul>\nPara el t\u00e9rmino x presente en el documento y, se puede definir su peso con la siguiente relaci\u00f3n :\n\n\n\nDonde :\n<ul>\n \t<li>tfx,y es la frecuencia del t\u00e9rmino x en y;<\/li>\n \t<li>dfx es el n\u00famero de documentos que contienen x;<\/li>\n \t<li>N es el total de documentos.<\/li>\n<\/ul>\nEste enfoque permite obtener para cada texto una representaci\u00f3n vectorial que comprende vectores de peso y no de ocurrencias.\n\nLa eficacia de estos m\u00e9todos var\u00eda seg\u00fan el caso de aplicaci\u00f3n. Sin embargo, tienen dos limitaciones principales :\n<ul>\n \t<li>Cuanto m\u00e1s rico sea el vocabulario del corpus, <b>mayor ser\u00e1 el tama\u00f1o de los vectores<\/b>, lo que puede representar <b>un problema para los modelos de aprendizaje<\/b> utilizados en el siguiente paso.<\/li>\n \t<li>El recuento de ocurrencias de palabras <b>no permite dar cuenta <\/b>de su disposici\u00f3n y, por lo tanto, del <b>significado de las oraciones<\/b>.<\/li>\n<\/ul>\nExiste un enfoque que permite <b>remediar estos problemas <\/b>: Word Embedding. Consiste en construir vectores de tama\u00f1o fijo que <b>tomen en cuenta el contexto en el que se encuentran las palabras<\/b>.\n\nDe este modo, dos palabras presentes en dos contextos similares tendr\u00e1n vectores m\u00e1s cercanos (en t\u00e9rminos de distancia vectorial). Esto permite entonces capturar a la vez las similitudes sem\u00e1nticas, sint\u00e1cticas o tem\u00e1ticas de las palabras.\n\nEn otra secci\u00f3n haremos una descripci\u00f3n m\u00e1s detallada de este m\u00e9todo.\n\n<b>La fase de aprendizaje : de los datos al modelo<\/b>\n\nPor lo general, podemos distinguir <b>3 enfoques principales de NLP <\/b>: los <b>m\u00e9todos basados en reglas,<\/b> modelos cl\u00e1sicos de <b>Machine Learning<\/b> y modelos de <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/deep-learning-definicion\">Deep Learning<\/a>.\n\nM\u00e9todos basados en reglas&nbsp;\n\nLos m\u00e9todos basados en reglas consisten en su mayor\u00eda en la <b>creaci\u00f3n de reglas espec\u00edficas de un campo<\/b> (por ejemplo, las expresiones regulares). Se pueden utilizar para resolver problemas simples, como extraer datos estructurados de datos no estructurados (por ejemplo, las p\u00e1ginas web).\n\nEn el caso de la <b>detecci\u00f3n de spam<\/b>, esto podr\u00eda consistir en considerar como <b>correos electr\u00f3nicos no deseados <\/b>aquellos que contienen <b>palabras de moda<\/b> como \u00abpromoci\u00f3n\u00bb, \u00aboferta limitada\u00bb, etc.\n\nSin embargo, estos m\u00e9todos sencillos pueden verse r\u00e1pidamente superados por la complejidad del lenguaje natural y resultar ineficaces.\n\nModelos cl\u00e1sicos de Machine Learning\n\nLos enfoques cl\u00e1sicos de Machine Learning se pueden utilizar para resolver problemas m\u00e1s dif\u00edciles. A diferencia de los m\u00e9todos basados en reglas predefinidas, se basan en <b>m\u00e9todos que realmente tratan sobre la comprensi\u00f3n del lenguaje<\/b>. Utilizan los datos obtenidos de textos en bruto preprocesados a trav\u00e9s de uno de los m\u00e9todos descritos anteriormente, por ejemplo. Tambi\u00e9n pueden utilizar datos relacionados con la longitud de las frases, la aparici\u00f3n de palabras espec\u00edficas, etc. Por lo general, implementan un <b>modelo estad\u00edstico de aprendizaje autom\u00e1tico<\/b> como los de <b>Naive Bayes<\/b>, de <b>regresi\u00f3n log\u00edstica<\/b>, etc.\n\nModelos de Deep Learning :&nbsp;\n\nEl uso de modelos de Deep Learning para problemas de NLP es objeto de numerosas investigaciones en la actualidad.\n\nEstos modelos se generalizan incluso mejor que los enfoques cl\u00e1sicos de aprendizaje porque requieren una <b>fase de pretratamiento del texto menos sofisticada <\/b>: las <b>capas de neuronas<\/b> pueden verse como <b>extractores autom\u00e1ticos de caracter\u00edsticas<\/b>.\n\nEsto permite construir modelos de principio a fin con poco preprocesamiento de datos. Fuera de la parte de la ingenier\u00eda de caracter\u00edsticas, las <b>capacidades de aprendizaje de los algoritmos de Deep Learning suelen ser m\u00e1s poderosas que las del Machine Learning cl\u00e1sico<\/b>, lo que permite <b>obtener mejores resultados en varias tareas complejas de NLP<\/b>, como la traducci\u00f3n.\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/es\/nuestros-cursos-de-data\">Aprende a utilizar modelos de Machine Learning<\/a><\/div><\/div>\n\n<h3>\u00bfCu\u00e1les son las perspectivas y los retos del NLP?<\/h3>\nLas reglas que rigen la transformaci\u00f3n de texto de lenguaje natural en informaci\u00f3n no son f\u00e1ciles de comprender para los ordenadores.\n\nEsto requiere comprender a la vez las palabras y la manera en la que los conceptos est\u00e1n vinculados para entregar el mensaje deseado.\n\nEntre los principales retos se encuentran :\n\n<b>Ambig\u00fcedad<\/b>\n\nEn lenguaje natural, las <b>palabras son \u00fanicas, pero pueden tener diferentes significados<\/b> seg\u00fan el contexto, lo que resulta en una ambig\u00fcedad l\u00e9xica, sint\u00e1ctica y sem\u00e1ntica. Para solucionar este problema, el NLP propone varios m\u00e9todos, como la <b>evaluaci\u00f3n de contexto<\/b>, por ejemplo. Sin embargo, la comprensi\u00f3n del significado sem\u00e1ntico de las palabras en una oraci\u00f3n sigue siendo una tarea que se est\u00e1 investigando.\n\n<b>Sinonimia<\/b>\n\nOtro fen\u00f3meno clave en el lenguaje natural es el hecho de que podemos expr<b>esar la misma idea con diferentes t\u00e9rminos <\/b>que tambi\u00e9n dependen del contexto espec\u00edfico.\n\nPor ejemplo, los t\u00e9rminos \u00abalto\u00bb y \u00abgrande\u00bb pueden ser sin\u00f3nimos para describir un objeto o edificio, pero no son intercambiables en todos los contextos: \u00abgrande\u00bb puede significar de mayor edad.\n\n<b>Correferencia<\/b>\n\nLas tareas de correferencia consisten en encontrar <b>todas las expresiones que hacen referencia a una misma entidad<\/b>. Este es un paso importante para <b>muchas tareas de NLP<\/b> de alto nivel que implican la <b>comprensi\u00f3n del texto en su conjunto<\/b>, como resumir documentos, responder preguntas y extraer informaci\u00f3n. Este problema ha resurgido con la introducci\u00f3n de <b>t\u00e9cnicas avanzadas de Deep Learning<\/b>.\n\n<b>Estilo de escritura<\/b>\n\nDependiendo de la personalidad, las intenciones y las emociones del autor, la misma idea se puede expresar de diferentes maneras.\n\nAlgunos autores no dudan en utilizar la <b>iron\u00eda<\/b> o el <b>sarcasmo<\/b> y, por tanto, transmiten un <b>sentido opuesto al sentido literal.<\/b>\n\nDe este modo, mientras los humanos pueden dominar f\u00e1cilmente un idioma, la ambig\u00fcedad y las caracter\u00edsticas imprecisas de los lenguajes naturales son las que hacen que el NLP sea dif\u00edcil de implementar para las m\u00e1quinas.\n\n\u00bfTe gustar\u00eda dominar el arte del NLP? La continuaci\u00f3n de este art\u00edculo llegar\u00e1 pronto. En el pr\u00f3ximo episodio descubrir\u00e1s: \u00bfc\u00f3mo representar una palabra con un vector gracias al Word Embedding?\n\nDe este modo, mientras los humanos pueden dominar f\u00e1cilmente un idioma, la ambig\u00fcedad y las caracter\u00edsticas imprecisas de los lenguajes naturales son las que hacen que el NLP sea dif\u00edcil de implementar para las m\u00e1quinas.\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/es\/word-embedding-es\">Seguir leyendo &#8211; El Word Embedding<\/a><\/div><\/div>\n\n\n<strong>Referencias :<\/strong>\n\n<a href=\"https:\/\/www.ekino.com\/articles\/introduction-nlp-partie-i\">P. Olivier, Introduction au NLP (Partie I), Ekino<\/a>\n\n<a style=\"color: #000000\" href=\"https:\/\/www.ekino.fr\/articles\/introduction-au-nlp-partie-ii\">P. Olivier, Introduction au NLP (Partie II), Ekino<\/a>\n\n<a style=\"color: #000000\" href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/introduction-to-natural-language-processing-nlp-323cc007df3d\">I. ElDen, Introduction to Natural Language Processing (NLP), Towards Data Science, September 2017<\/a>\n\n<a style=\"color: #000000\" href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/natural-language-processing-nlp-top-10-applications-to-know-b2c80bd428cb\">O. Kharkovyna, Natural Language Processing (NLP): Top 10 Applications to Know, Towards Data Science, December 2019<\/a>\n\n<a style=\"color: #000000\" href=\"https:\/\/medium.com\/sciforce\/biggest-open-problems-in-natural-language-processing-7eb101ccfc9\">Sciforce, Biggest Open Problems in Natural Language Processing, February 2020<\/a>\n\n<a style=\"color: #000000\" href=\"https:\/\/www.analyticsvidhya.com\/blog\/2017\/06\/word-embeddings-count-word2veec\/\">An Intuitive Understanding of Word Embeddings: From Count Vectors to Word2Vec, Analytics Vidhya, June 2017<\/a>\n\n<a style=\"color: #000000\" href=\"http:\/\/www.datascience.manchester.ac.uk\/research\/methodologies\/natural-language-processing-nlp-text-mining\/\">S. Ananiadou, J. McNaught, The Natural Language Processing and Text Mining, University of Manchester<\/a>\n\n<a style=\"color: #000000\" href=\"https:\/\/www.peakindicators.com\/blog\/unlocking-insights-from-unstructured-data-with-text-mining\">P. Clough and F. 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