Cómo aprender PNL desde cero en 2024: Guía del experto

Conceptos básicos que hay que entender en PNL

Si eres un completo principiante en PNL y no conoces los aspectos básicos y avanzados que implica, aquí tienes algunos conceptos básicos de PNL que debes aprender. Esto es para que te hagas una idea de cómo podría ser trabajar en PNL. 

Preprocesamiento del texto

El preprocesamiento de textos convierte los datos brutos en un formato adecuado para que los modelos informáticos puedan comprenderlos y procesarlos. Procesa todos los datos conservando el significado real y el contexto del lenguaje humano en los 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 conseguir con la PNL. 

Los pasos más comunes incluyen: 

• Tokenización: Descompone el texto en unidades más pequeñas llamadas fichas. Estas fichas 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 stopwords son palabras sin significado en el texto, como "es", "el" y "y". Eliminar estas palabras hace que sea más fácil centrarse en las palabras significativas.
• Vástago: El tallo elimina los sufijos y reduce las palabras a su forma básica. Por ejemplo, "ir" se reducirá a "ir".
• Lematización: La lematización reduce las palabras a lemas que siempre tienen sentido. Es un proceso largo con un algoritmo más complejo que la derivación.

Bolsa de palabras (BoW) y TF-IDF

Tanto la bolsa de palabras como el TF-IDF son conceptos importantes en PNL para la recuperación de información. Aquí tienes una visión general de ambos conceptos: 

• Bolsa de palabras son documentos que contienen palabras de colección. 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 apariciones de palabras en grandes cantidades de datos.  
• TF-IDF se basa en el modelo BoW. Sin embargo, da más importancia a las palabras que aparecen con frecuencia en todo el corpus. Puedes utilizar este modelo para destacar palabras notables en el contenido de un documento. 

Incrustación de palabras

Las incrustaciones de palabras son representaciones de palabras en un espacio vectorial continuo. Los modelos de aprendizaje automático se basan en ellos para comprender y trabajar con datos de texto. Tres técnicas de incrustación utilizadas habitualmente son Word2Vec, GloVe y FasText. Veamos en qué se diferencian:

• Word2Vec utiliza palabras cercanas para comprender el contexto y captar el significado semántico. Sin embargo, tiene dificultades con las palabras fuera de vocabulario (OOV) y sólo aprende las incrustaciones de las palabras que se encuentran en los datos de entrenamiento. 
• GloVe construye una matriz de co-ocurrencias para registrar la frecuencia con que aparece una palabra en un conjunto de datos. Colocar palabras similares en un mismo lugar le permite captar las relaciones semánticas entre esas palabras. 
• FastText descompone las palabras en subpalabras y aprende las incrustaciones de estas partes más pequeñas, lo que le permite conservar el significado semántico.

Modelos lingüísticos

Cualquier tarea de PNL -generación de texto o reconocimiento de voz- tiene que predecir primero la probabilidad de una secuencia de palabras. Ahí es donde ayudan los modelos lingüísticos. Asignan probabilidades a las secuencias de palabras y hacen que los ordenadores entiendan el lenguaje humano. Dos modelos lingüísticos habituales son 

1. Modelos tradicionales de N-Gramas: Estos modelos utilizan N-Gramas, que son las probabilidades de una palabra basadas en las palabras anteriores de una secuencia. Como se basan en el recuento de secuencias de palabras de grandes conjuntos de datos, se enfrentan a problemas de 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 neuronales crean incrustaciones de palabras que captan las relaciones semánticas, pero no pueden manejar las palabras fuera de vocabulario (OOV). 

Los modelos modernos basados en transformadores de aprendizaje profundo, como Bert y GPT, se introdujeron para resolver los problemas encontrados en los modelos anteriores. Estos modelos captan el contexto y el significado de frases enteras. He aquí cómo: 

• El BERT de Google lee el texto en ambas direcciones para comprender mejor el contexto del texto. Incorpora funciones semánticas y sintácticas para sobresalir 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 contenidos similares a los humanos y contextualmente correctos. 

Clasificación y agrupación de textos

La clasificación de textos asigna categorías predefinidas a los datos de texto utilizando modelos de bolsa de palabras y N-Gram. Por ejemplo, si tienes las palabras "BERT" y "GPT", creará dos categorías basadas en estas palabras. A continuación, se utilizará para entrenar el modelo de predicción de 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 elementos similares. Por ejemplo, los equipos de marketing pueden incorporar la agrupación para identificar grupos de consumidores basados en datos demográficos y mostrar anuncios más relevantes para impulsar el crecimiento. 

Aprender PNL en Python

Python es popular para la PNL por su sencillez y sus útiles bibliotecas. Así que, tanto si acabas de empezar como si tienes alguna experiencia en codificación, veamos cómo construir una base sólida de PNL utilizando Python.

¿Por qué Python para la PNL?

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

Además de las bibliotecas, Python también tiene frameworks que se utilizan en PNL. TensorFlow y PyTorch-NLP son dos de esos marcos que puedes utilizar para la clasificación de textos, la respuesta a preguntas y el análisis de sentimientos.

Bibliotecas Python para PNL

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

• NLTK (Kit de herramientas de lenguaje natural): Tiene funciones para identificar entidades con nombre y crear árboles de análisis sintáctico. Puedes utilizarlo para etiquetar partes de la oración y clasificar texto. Estas capacidades lo convierten en una opción para principiantes y usuarios experimentados. 
• spaCia: Aunque NLTK es estupendo para tareas básicas como la tokenización y el trabajo con stopwords, spaCy se encarga de estas tareas con mayor rapidez y precisión. Además, destaca en el análisis sintáctico de dependencias, es decir, te permite comprender las relaciones entre las palabras de una frase. Puedes utilizarlo para aplicaciones de nivel de producción. 
• Gensim: Si quieres trabajar con incrustaciones de palabras como Word2Vec, Gensim será tu biblioteca de referencia. Encuentra similitudes de palabras y palabras relacionadas en clústeres. También puedes utilizarlo para procesar grandes corpus, ya que puede manejar grandes conjuntos de datos de texto.  
• Transformers (Cara de abrazo): Estas bibliotecas facilitan el acceso a modelos más entrenados, como BERT y GPT. Puedes utilizar estas bibliotecas para afinar los modelos en tus propios conjuntos de datos. Por ejemplo, puedes realizar tareas como el reconocimiento de entidades con nombre y la generación de letras de canciones con el estilo que desees. 

Cómo aprender PNL desde cero

Dado que la PNL es un campo muy amplio, parece un reto para los principiantes aprenderla desde cero. Pero deberías empezar por lo básico, 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 fundamentos de los datos de texto

Puesto que la preparación de los datos es el núcleo de cualquier tarea de PNL, deberías empezar por comprender la estructura de los datos de texto y aprender a analizar distintos tipos de datos, como frases, párrafos o documentos. 

Paso 2: Aprende técnicas de preprocesamiento de textos

A continuación, aprende sobre el preprocesamiento del texto (preparación de los datos para el análisis). De este modo, entenderás cómo se eliminan los signos de puntuación, cómo se convierte el texto a minúsculas y cómo se tratan 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 PNL.

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

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

Paso 3: Explora los métodos de representación de textos

Para trabajar eficazmente con datos de texto en PNL, necesitas comprender las distintas formas de representar los datos. Empieza por conocer los métodos básicos, como la bolsa de palabras y el TF-IDF. Después, pasa a técnicas avanzadas, como las incrustaciones de palabras, y aprende cómo captan 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 de analizar el texto y afecta a los resultados del modelo de PNL.  

Paso 4: Trabajar en tareas de PNL

A continuación, comprende conceptos como el análisis de sentimientos, la clasificación de textos y el reconocimiento de entidades con nombre (NER). Empieza con un análisis de 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 está tuiteando? Trump o Trudeau. Después de terminarlo, serás capaz de analizar los tweets y los sentimientos que expresan. 

Después, trabaja la clasificación y aprende a clasificar el texto en distintas categorías. 

Paso 5: Aprende temas avanzados de PNL

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

Perfecciona estos modelos para resumir artículos, responder a preguntas basadas en el texto y clasificar diferentes artículos. Estos ejemplos del mundo real te ayudarán a obtener mejores resultados en determinados tipos de texto. 

Ejemplo de plan de aprendizaje de PNL

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

Alternativamente, puedes seguir el itinerario de habilidades de PNL en Python de DataCamp, que contiene varios cursos para llevarte de principiante a avanzado.

Los mejores recursos para aprender PNL

Tanto si quieres aprender conceptos básicos como avanzados, hay muchos recursos, desde cursos en línea a tutoriales en YouTube, para que empieces con buen pie. Aquí tienes mis mejores elecciones: 

Cursos en línea

Los cursos en línea te ofrecen una oportunidad de aprendizaje permanente. DataCamp ofrece unos cursos magníficos que proporcionan un conocimiento profundo de la PNL. Éstos son algunos de los magníficos cursos de PNL en DataCamp: 

• Para los fundamentos de la PNL: Introducción al Procesamiento del Lenguaje Natural
• Para aplicaciones a nivel de producción con PNL: PNL avanzada con SpaCy
• Para entrenar modelos con SpaCy: Procesamiento del Lenguaje Natural con SpaCy
• Descubre las herramientas básicas de la PNL en R: Introducción al Procesamiento del Lenguaje Natural en R
• Utiliza Python para procesar texto en un formato adecuado para el aprendizaje automático: Ingeniería de rasgos para PNL en Python 

Libros y manuales

Los libros y manuales son estupendos para aprender problemas y soluciones prácticas de PNL. Resultan útiles cuando trabajas en proyectos largos y necesitas captar nuevos conceptos.  

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

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

Canales y tutoriales de YouTube

Cuando se trata de autoaprendizaje, los tutoriales de YouTube son mi mejor elección. Hay algunos canales de YouTube estupendos dedicados únicamente a la PNL y sus implementaciones. Para que puedas utilizarlos y practicar con ellos. 

Aquí tienes algunas de mis mejores elecciones: 

• Para lo básico: Lista de reproducción del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)
• Para incrustaciones de palabras: Una visión completa de la incrustación de palabras 
• Para el modelo basado en transformador: Qué es el BERT y cómo funciona
• Para los fundamentos de los transformadores: Transformers Para Principiantes 

Plataformas de práctica

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

Consulta los siguientes recursos:  

• Para conjuntos de datos sencillos: Los 25 mejores conjuntos de datos para proyectos de PNL 
• Para conjuntos de datos complejos: Conjuntos de datos IMDB en Hugging Face
• Para las opiniones de los clientes: Opiniones de Amazon sobre el Análisis de Sentimiento 

Consejos para dominar la PNL

Dominar la PNL requiere un esfuerzo constante y un enfoque práctico. He aprendido mucho en mi viaje con la PNL, y me encantaría compartir algunos consejos que me han ayudado en el camino. La práctica regular con constancia es una forma estupenda de seguir avanzando. Pero aquí tienes algunos consejos clave que debes seguir si quieres sobresalir rápidamente:

• Practica con regularidad: Sigue practicando para comprender el amplio espectro de conceptos y tareas de la PNL. Además, intenta incorporar ejercicios de PNL a tu rutina, ya sea mediante retos de codificación o trabajando con conjuntos de datos basados en texto.
• Únete a grupos de estudio o foros: Siempre me he beneficiado de las comunidades online cuando se trata de proyectos tecnológicos. Reúnen a principiantes, profesionales de los datos, investigadores y expertos en IA en una misma página. Por eso asegúrate de unirte a los foros para que puedas encontrar soluciones a cualquier problema relacionado con la PNL. 
• Trabaja en proyectos reales de PNL: 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 construir una cartera.
• Mantén la curiosidad y sigue aprendiendo: Dado que la PNL evoluciona rápidamente, su futuro parece prometedor. Así que acostúmbrate a leer los últimos trabajos de investigación, sigue a los líderes de opinión y realiza cursos avanzados para mantenerte a la vanguardia.

Reflexiones finales

No importa quién seas: un licenciado en informática (CS) o alguien con años de experiencia, dominar la PNL puede conseguirte puestos especializados. 

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

Para empezar a aprender PNL desde cero hoy mismo, consulta nuestro itinerario de habilidades de Procesamiento del Lenguaje Natural en Python.