El procesamiento del lenguaje natural (o PNL) implica un análisis inteligente del lenguaje escrito. Si tiene una gran cantidad de datos escritos en texto sin formato y desea obtener automáticamente algunas ideas, debe utilizar las técnicas de PNL. Estas ideas pueden ser: análisis de sentimientos, extracción de información, recuperación de información, búsqueda, etc., por nombrar algunos.
El aprendizaje automático (o ML) es un área de inteligencia artificial (AI) que es un conjunto de técnicas estadísticas para la resolución de problemas. Estas técnicas se pueden aplicar a una amplia variedad de problemas que no se limitan a: investigación basada en visión, detección de fraudes, predicción de precios e incluso PNL. Para aplicar las técnicas de ML a los problemas de PNL, normalmente debemos convertir el texto no estructurado en un formato estructurado.
El aprendizaje profundo (que incluye redes neuronales recurrentes, redes neuronales de convolución y otros) es un tipo de enfoque de aprendizaje automático. Es una extensión de las redes neuronales. El Aprendizaje profundo se usa bastante para la clasificación basada en la visión (por ejemplo, para distinguir imágenes de aviones de imágenes de perros). El aprendizaje profundo también se puede utilizar para tareas de PNL. Sin embargo, es importante tener en cuenta que los algoritmos de aprendizaje profundo no tratan exclusivamente con texto.
Relación entre PNL, ML y Aprendizaje Profundo
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ML y NLP se superponen, ya que el Aprendizaje automático se usa a menudo para las tareas de NLP.
Sin embargo, la PNL tiene un fuerte componente lingüístico que requiere una comprensión de cómo usamos el lenguaje. El arte de entender el lenguaje implica entender el humor, el sarcasmo, el sesgo subconsciente en el texto, etc. Una vez que podemos entender que significa ser sarcástico (¡sí, claro!) Podemos codificarlo en un algoritmo de aprendizaje automático para descubrir automáticamente patrones similares para nosotros estadisticamente