Análisis de Texto Aplicado con Python

Prefacio

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Vivimos en un mundo cada vez más lleno de asistentes digitales que nos permiten conectar con otras personas, así como con vastos recursos de información. Parte del atractivo de estos dispositivos inteligentes es que no se limitan a transmitir información; hasta cierto punto, también la comprenden, facilitando la interacción humana a alto nivel al agregar, filtrar y resumir montones de datos en una forma fácilmente digerible. Aplicaciones como la traducción automática, los sistemas de preguntas y respuestas, la transcripción de voz, el resumen de textos y los chatbots se están convirtiendo en parte integrante de nuestras vidas informáticas.

Si has cogido este libro, es probable que estés tan entusiasmado como nosotros por las posibilidades de incluir componentes de comprensión del lenguaje natural en una gama más amplia de aplicaciones y software. Los componentes de comprensión del lenguaje se basan en un marco moderno de análisis de textos: un conjunto de técnicas y métodos que combinan la manipulación de cadenas, los recursos léxicos, la lingüística computacional y los algoritmos de aprendizaje automático que convierten los datos del lenguaje en una forma comprensible para la máquina y viceversa. Sin embargo, antes de empezar a hablar de estos métodos y técnicas, es importante identificar los retos y oportunidades de este marco y abordar la cuestión de ...