Cómo aprender PNL desde cero en 2026: Una guía experta

Conceptos básicos que hay que comprender en la PNL

Si eres un principiante total en PNL y no conoces los conceptos básicos ni los temas avanzados que abarca, aquí tienes algunos conceptos fundamentales de PNL que debes aprender. Esto es para que te hagas una idea de cómo sería trabajar en PNL. 

Preprocesamiento del texto

El preprocesamiento de texto convierte los datos sin procesar en un formato adecuado para que los modelos informáticos puedan comprender y procesar esos datos. Procesa todos los datos conservando el significado real y el contexto del lenguaje humano en números. Este preprocesamiento se realiza en varios pasos, pero el número de pasos puede variar en función de la naturaleza del texto y de los objetivos que quieras alcanzar con el PLN. 

Los pasos más comunes incluyen: 

• Tokenización: Divide el texto en unidades más pequeñas llamadas tokens. Estos tokens pueden ser palabras, caracteres o signos de puntuación. Por ejemplo, la frase «Quiero aprender PNL» se tokenizaría en: I, want, to, learn, NLP,.. 
• Eliminación de palabras vacías: Las palabras vacías son palabras sin significado en el texto, como «es», «el» y «y». Al eliminar estas palabras, resulta más fácil centrarse en las palabras significativas.
• Derivación: La derivación elimina los sufijos y reduce las palabras a su forma básica. Por ejemplo, «going» se reducirá a «go».
• Lematización: La lematización reduce las palabras a lemas que siempre tienen sentido. Es un proceso que lleva mucho tiempo y tiene un algoritmo más complejo que el stemming.

Bolsa de palabras (BoW) y TF-IDF

Tanto el saco de palabras como el TF-IDF son conceptos importantes en el PLN para la recuperación de información. A continuación, se ofrece una descripción general de ambos conceptos: 

• Los documentos de tipo «bag-of-words» ( ) son documentos que contienen palabras recopiladas. Este enfoque crea una característica que representa cada palabra del corpus (una colección organizada de conjuntos de datos). A continuación, asigna a cada característica un valor basado en el número de veces que aparece una palabra en el texto. Puedes utilizarlo para capturar la aparición de palabras en grandes cantidades de datos.  
• TF-IDF ( ) se basa en el modelo BoW. Sin embargo, concede más importancia a las palabras que aparecen con frecuencia en todo el corpus. Puedes utilizar este modelo para resaltar palabras destacadas en el contenido de un documento. 

Incrustaciones de palabras

Las incrustaciones de palabras son representaciones de palabras en un espacio vectorial continuo. Los modelos de machine learning dependen de ellos para comprender y trabajar con datos de texto. Tres técnicas de incrustación comúnmente utilizadas son Word2Vec, GloVe y FasText. Veamos qué los diferencia:

• Word2Vec utiliza palabras cercanas para comprender el contexto y captar el significado semántico. Sin embargo, tiene dificultades con las palabras que no están en el vocabulario (OOV) y solo aprende incrustaciones para las palabras que se encuentran en los datos de entrenamiento. 
• GloVe crea una matriz de coocurrencia para registrar la frecuencia con la que aparece una palabra en un conjunto de datos. Colocar palabras similares en un mismo lugar permite captar las relaciones semánticas entre ellas. 
• FastText descompone las palabras en subpalabras y aprende las incrustaciones de estas partes más pequeñas, lo que te permite conservar el significado semántico.  

Modelos lingüísticos

Cualquier tarea de PLN, ya sea la generación de texto o el reconocimiento de voz, debe predecir primero la probabilidad de una secuencia de palabras. Ahí es donde los modelos lingüísticos pueden ayudar. Asignan probabilidades a secuencias de palabras y hacen que los ordenadores entiendan el lenguaje humano. Dos modelos lingüísticos comunes son: 

1. Modelos tradicionales N-Gram: Estos modelos utilizan N-gramas, que son las probabilidades de una palabra basadas en las palabras anteriores de una secuencia. Dado que se basan en el recuento de secuencias de palabras a partir de grandes conjuntos de datos, se enfrentan a retos relacionados con la escasez de datos. 
2. Modelos modernos basados en el aprendizaje profundo: El aprendizaje profundo cambió por completo con la introducción de Word2Vec y GloVe. Estos modelos basados en redes neuronales crean incrustaciones de palabras que capturan relaciones semánticas, pero no pueden manejar palabras fuera del vocabulario (OOV). 

Los modelos modernos basados en transformadores de aprendizaje profundo, como Bert y GPT, se introdujeron para abordar los problemas detectados en los modelos anteriores. Estos modelos capturan el contexto y el significado de frases completas. Así es como se hace: 

• El modelo BERT ( ) de Google lee el texto en ambas direcciones para comprender mejor el contexto del texto. Incorpora características semánticas y sintácticas para destacar en tareas como responder preguntas y analizar documentos. 
• GPT utiliza un enfoque unidireccional para predecir la siguiente palabra de la secuencia, por lo que puede crear contenido similar al humano y contextualmente correcto. 

Clasificación y agrupación de textos

La clasificación de texto asigna categorías predefinidas a los datos de texto utilizando modelos bag-of-words y N-Gram. Por ejemplo, si tienes las palabras «BERT» y «GPT», creará dos categorías basadas en estas palabras. A continuación, esto se utilizará para entrenar el modelo para predecir la categoría del texto no visto. 

Mientras que la agrupación agrupa elementos similares sin etiquetas predefinidas, su algoritmo examina las características de cada elemento para encontrar similitudes y agrupar los elementos similares. Por ejemplo, los equipos de marketing pueden incorporar la agrupación por clústeres para identificar grupos de consumidores en función de datos demográficos y mostrar anuncios más relevantes para impulsar el crecimiento. 

Aprender PNL en Python

Python es popular para el procesamiento del lenguaje natural (NLP) debido a su simplicidad y a sus útiles bibliotecas. Así que, tanto si acabas de empezar como si ya tienes algo de experiencia en programación, veamos cómo construir una base sólida en PLN utilizando Python.

¿Por qué Python para el PLN?

Python cuenta con amplias bibliotecas, como NLTK, spaCy y TextBlob, que proporcionan herramientas para el procesamiento, la tokenización y mucho más. Tu comunidad activa añade constantemente nuevas funciones y corrige errores para mejorar estas herramientas. Esto significa que puedes confiar en él para obtener recursos actualizados y asistencia en línea. 

Además de las bibliotecas, Python también cuenta con marcos de trabajo que se utilizan en el PLN. TensorFlow y PyTorch-NLP son dos marcos de trabajo que puedes utilizar para la clasificación de textos, la respuesta a preguntas y el análisis de opiniones.

Bibliotecas Python para PLN

Algunas de las bibliotecas de Python más utilizadas para tareas de PLN son: 

• NLTK (Kit de herramientas de lenguaje natural): Tiene funciones para identificar entidades nombradas y crear árboles de análisis sintáctico. Puedes utilizarlo para etiquetar partes del discurso y clasificar texto. Estas capacidades lo convierten en una opción ideal tanto para principiantes como para usuarios experimentados. 
• spaCy: Si bien NLTK es ideal para tareas básicas como la tokenización y el trabajo con palabras vacías, spaCy realiza estas tareas con mayor rapidez y precisión. Además, destaca en el análisis sintáctico de dependencias, lo que significa que permite comprender las relaciones entre las palabras de una frase. Puedes utilizarlo para aplicaciones a nivel de producción. 
• Gensim: Si deseas trabajar con incrustaciones de palabras como Word2Vec, Gensim será tu biblioteca de referencia. Encuentra similitudes entre palabras y palabras relacionadas con grupos. También puedes utilizarlo para procesar corpus grandes, ya que puede manejar grandes conjuntos de datos de texto.  
• Transformers (Hugging Face): Estas bibliotecas facilitan el acceso a modelos más entrenados, como BERT y GPT. Puedes utilizar estas bibliotecas para ajustar los modelos en tus propios conjuntos de datos. Por ejemplo, puedes realizar tareas como el reconocimiento de entidades nombradas y la generación de letras de canciones en el estilo que desees. 

Cómo aprender PNL desde cero

Dado que la PNL es un campo muy amplio, puede resultar difícil para los principiantes aprenderla desde cero. Sin embargo, debes comenzar por los conceptos básicos, como el preprocesamiento de texto y la incrustación de palabras, y luego pasar a temas avanzados como el aprendizaje profundo. 

He elaborado una guía paso a paso para ayudarte a iniciar tu andadura en la PNL desde cero: 

Paso 1: Comprender los conceptos básicos de los datos de texto.

Dado que la preparación de datos es el núcleo de cualquier tarea de PLN, debes empezar por comprender la estructura de los datos de texto y aprender a analizar diferentes tipos de datos, como oraciones, párrafos o documentos. 

Paso 2: Aprende técnicas de preprocesamiento de texto.

A continuación, aprende sobre el preprocesamiento de texto (preparación de datos para su análisis). De esta manera, comprenderás cómo se eliminan los signos de puntuación, cómo se convierte el texto a minúsculas y cómo se manejan los caracteres especiales. Aunque estas tareas puedan parecer sencillas, la ciencia y la lógica que hay detrás de ellas te ayudarán a comprender cómo procesan el texto los modelos de PLN.

Una vez que hayas entendido todo, practica con ejemplos del mundo real. Busca ejemplos de texto en sitios web o plataformas de redes sociales. A continuación, aplica diferentes métodos de limpieza a este texto. Este enfoque práctico te ayudará a ver de primera mano cómo el preprocesamiento transforma datos desordenados en un formato listo para su análisis.

A medida que practiques, comprenderás por qué cada paso es importante y cómo contribuye al objetivo general de preparar el texto para las tareas de PLN. 

Paso 3: Explora los métodos de representación de texto.

Para trabajar eficazmente con datos de texto en el PLN, es necesario comprender las diferentes formas de representar los datos. Empieza por aprender métodos básicos como «bag-of-words» y TF-IDF. A continuación, pasa a técnicas avanzadas, como las incrustaciones de palabras, y aprende cómo capturan el significado semántico de las palabras. 

Aplica estos métodos a textos del mundo real, como artículos de noticias o publicaciones en redes sociales. Observa cómo cada técnica cambia la forma en que se analiza el texto y afecta a los resultados del modelo de PLN.  

Paso 4: Trabajar en tareas de PLN

A continuación, comprende conceptos como el análisis de sentimientos, la clasificación de textos y el reconocimiento de entidades nombradas (NER). Comienza con el análisis del sentimiento para identificar el sentimiento que expresa el texto: positivo, negativo o neutro. 

Para comprender mejor estos conceptos, practica con el proyecto de DataCamp, « » (Quién tuitea). Trump o Trudeau. Una vez que lo hayas terminado, podrás analizar los tuits y los sentimientos que expresan. 

A continuación, trabaja en la clasificación y aprende a ordenar el texto en diferentes categorías. 

Paso 5: Aprende temas avanzados de PNL

Ahora, aprende habilidades avanzadas como el aprendizaje profundo, los modelos lingüísticos y el aprendizaje por transferencia. Crear modelos desde cero puede resultar caro y llevar mucho tiempo. Por eso debes aprender a utilizar modelos preentrenados como BERT. 

Ajusta estos modelos para resumir artículos, responder preguntas basadas en el texto y clasificar diferentes artículos. Estos ejemplos reales te ayudarán a mejorar tu rendimiento en tipos de texto específicos. 

Un ejemplo de plan de aprendizaje para PNL

Ahora ya sabes qué pasos dar para empezar, así que sigue este plan semanal y comienza a aprender:

Como alternativa, puedes seguir el programa «NLP en Python» de DataCamp, que contiene varios cursos para pasar de principiante a avanzado.

Los mejores recursos para aprender PNL

Tanto si deseas aprender conceptos básicos como avanzados, existen muchos recursos, desde cursos en línea hasta tutoriales en YouTube, que te permitirán empezar con buen pie. Estas son mis mejores opciones: 

Cursos en línea

Los cursos en línea te brindan una oportunidad de aprendizaje permanente. DataCamp ofrece excelentes cursos que proporcionan conocimientos profundos sobre el PLN. Estos son algunos de los mejores cursos de PNL disponibles en DataCamp: 

• Para los conceptos básicos del PLN: Introducción al procesamiento del lenguaje natural
• Para aplicaciones a nivel de producción con NLP: PNL avanzada con SpaCy
• Para entrenar modelos con SpaCy: Procesamiento del lenguaje natural con SpaCy
• Descubre las herramientas básicas para el PLN en R: Introducción al procesamiento del lenguaje natural en R
• Utiliza Python para procesar texto en un formato adecuado para machine learning: Ingeniería de características para el procesamiento del lenguaje natural en Python 

Libros y libros de texto

Los libros y los manuales son excelentes para aprender problemas y soluciones prácticas de PNL. Son muy útiles cuando trabajas en proyectos largos y necesitas comprender nuevos conceptos.  

Puedes leer estos libros para dominar los conceptos de la PNL:

• Para lo básico: Procesamiento del habla y el lenguaje
• Para conceptos avanzados de PNL: Procesamiento del lenguaje natural con Python

Canales y tutoriales de YouTube

Cuando se trata de aprendizaje autodirigido, los tutoriales de YouTube son mi opción preferida. Hay algunos canales de YouTube muy interesantes dedicados exclusivamente a la PNL y sus aplicaciones. Así que puedes usarlos y practicar con ellos. 

Aquí tienes algunas de mis mejores recomendaciones: 

• Para lo básico: Lista de reproducción sobre procesamiento del lenguaje natural (NLP)
• Para las incrustaciones de palabras: Una visión general completa de las incrustaciones de palabras 
• Para el modelo basado en transformadores: ¿Qué es BERT y cómo funciona?
• Para conocer los conceptos básicos sobre transformadores: Transformers para principiantes 

Plataformas de práctica

Si te gusta más la práctica, prueba plataformas como Kaggle y Hugging Face. Ofrecen miles de conjuntos de datos para trabajar en casos de uso reales. Algunos reclutadores pueden incluso pedirte que completes tareas de PNL en una competición Kaggle para un solo jugador. Por lo tanto, merece la pena dedicar tiempo a practicar en estas plataformas. 

Echa un vistazo a los siguientes recursos:  

• Para conjuntos de datos simples: Los 25 mejores conjuntos de datos para proyectos de PLN 
• Para conjuntos de datos complejos: Conjuntos de datos de IMDB en Hugging Face
• Para opiniones de clientes: Reseñas de Amazon para el análisis de sentimientos 

Consejos para dominar la PNL

Dominar la PNL requiere un esfuerzo constante y un enfoque práctico. He aprendido mucho en mi trayectoria con la PNL y me encantaría compartir algunos consejos que me han ayudado a lo largo del camino. Practicar con regularidad y constancia es una forma estupenda de seguir avanzando. Pero aquí tienes algunos consejos clave que debes seguir si quieres destacar rápidamente:

• Practica con regularidad: Sigue practicando para comprender el amplio espectro de conceptos y tareas de la PNL. Además, intenta incorporar ejercicios de PNL en tu rutina, ya sea a través de retos de programación o trabajando con conjuntos de datos basados en texto.
• Únete a grupos de estudio o foros: Siempre me han resultado muy útiles las comunidades online en lo que respecta a proyectos tecnológicos. Reúnen en una misma página a principiantes, profesionales de los datos, investigadores y expertos en IA. Por eso, asegúrate de unirte a foros para que puedas encontrar soluciones a cualquier problema relacionado con el PLN. 
• Trabaja en proyectos reales de PLN: Para destacar, debes convertir conceptos como la incrustación de palabras y la validación de modelos en software real. Inicia tus propios proyectos o contribuye a iniciativas de código abierto para adquirir experiencia práctica y crear un portafolio.
• Mantén la curiosidad y sigue aprendiendo: Dado que el PLN está evolucionando rápidamente, su futuro parece prometedor. Por lo tanto, acostúmbrate a leer los últimos artículos de investigación, sigue a los líderes intelectuales y realiza cursos avanzados para mantenerte a la vanguardia.

Reflexiones finales

No importa quién seas, ya seas un licenciado en informática o alguien con años de experiencia, dominar el PLN puede ayudarte a conseguir puestos de trabajo especializados. 

Pero recuerda que las tareas de PLN varían mucho. Lo que funciona para un problema puede no funcionar para otro, por lo que debes adaptar tu enfoque en función de los retos específicos y los datos involucrados. Y esto es algo que se aprende aplicando los conocimientos teóricos a la práctica. 

Para empezar a aprender PNL desde cero hoy mismo, echa un vistazo a nuestro programa de procesamiento del lenguaje natural en Python.