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TEMA 9. Aplicaciones del procesamiento del lenguaje natural

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Course
Procesamiento del Lenguaje Natural

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UNIR Business School

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aplicaciones del procesamiento del lenguaje natura

Institution
UNIR Business School
Education
Máster Universitario en Inteligencia Artificial
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Procesamiento del Lenguaje Natural

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Procesamiento del Lenguaje Natural

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1. Other - Tema 10. agentes conversacionales
2. Other - Tema 9. aplicaciones del procesamiento del lenguaje natural
3. Other - Tema 8. modelado neuronal del lenguaje
4. Other - Tema 7. modelado estadístico del lenguaje
5. Other - Tema 6. semántica léxica
6. Other - Tema 5. análisis semántico
7. Other - Tema 4. análisis sintáctico
8. Other - Tema 3. etiquetado morfosintáctico (pos tagging)
9. Other - Tema 2. el texto como dato
10. Other - Tema 1. introducción al procesamiento del lenguaje natural
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UNIVERSIDAD DE LA RIOJA
Postgrado al que pertenece: Máster Universitario en Inteligencia Artificial
Denominación de la asignatura: Procesamiento del Lenguaje Natural
Contenido: BLOQUE 4. Aplicaciones
Guía de Estudio: TEMA 9. Aplicaciones del procesamiento del lenguaje natural

a. Introducción y objetivos
El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es una subdisciplina de la inteligencia artificial que se
centra en la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano. Su objetivo es permitir que
las máquinas comprendan, interpreten y respondan a las entradas en lenguaje natural de manera
efectiva. En este capítulo, exploraremos varias aplicaciones avanzadas del PLN, incluyendo la
traducción automática, el autocompletado y la generación automática de resúmenes, el análisis
de sentimientos, el Question Answering, y el reconocimiento automático del habla y text-to-
speech. Discutiremos sus definiciones, características, ventajas, desventajas, y proporcionaremos
recomendaciones basadas en las últimas investigaciones.

b. Traducción automática
Definición
La traducción automática es el proceso de convertir texto de un idioma a otro mediante el uso de
algoritmos y modelos de aprendizaje automático, sin intervención humana.
Características
 Utiliza redes neuronales profundas (Deep Learning) y modelos secuencia a secuencia
(Seq2Seq).
 Emplea técnicas como el aprendizaje por refuerzo y la atención (Attention Mechanism).
Ventajas
 Rápido y escalable.
 Capaz de manejar grandes volúmenes de texto.
 Mejora continua gracias al aprendizaje automático.
Desventajas
 Puede producir traducciones imprecisas o con errores gramaticales.
 Dificultad para captar matices culturales y contextuales.
Recomendaciones
 Utilizar modelos híbridos que combinan reglas lingüísticas con aprendizaje profundo.
 Implementar mecanismos de retroalimentación para mejorar la precisión.

, c. Autocompletado y generación automática de resúmenes
Definición
El autocompletado predice y sugiere palabras o frases a medida que se escribe, mientras que la
generación automática de resúmenes crea una versión abreviada de un texto extenso.
Características
 Basado en modelos de lenguaje como GPT-3.
 Emplea técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado.
Ventajas
 Incrementa la eficiencia y la velocidad de escritura.
 Facilita la comprensión rápida de textos largos.
Desventajas
 Riesgo de sesgos inherentes en los datos de entrenamiento.
 Posibilidad de generar contenido irrelevante o redundante.
Recomendaciones
 Entrenar modelos con conjuntos de datos diversos y representativos.
 Incorporar mecanismos de validación y corrección automática.

d. Análisis de sentimientos
Definición
El análisis de sentimientos implica la identificación y categorización de opiniones expresadas en
un texto para determinar su tono emocional, como positivo, negativo o neutral.
Características
 Utiliza técnicas de minería de texto y análisis semántico.
 Emplea redes neuronales convolucionales y recurrentes.
Ventajas
 Útil para monitorear opiniones públicas y tendencias de mercado.
 Puede mejorar la atención al cliente al identificar problemas rápidamente.
Desventajas
 Dificultad para interpretar sarcasmo e ironía.
 Dependencia de la calidad y cantidad de datos etiquetados.
Recomendaciones
 Combinación de métodos supervisados y no supervisados.
 Actualización constante del modelo con nuevos datos y tendencias.

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