Introducción

Dentro de la inteligencia artificial (IA), el análisis de texto es un subconjunto de procesamiento de lenguaje natural (NLP) que permite a las máquinas extraer significado, estructura e información del texto no estructurado. Las organizaciones usan análisis de texto para transformar los comentarios de los clientes, incidencias de soporte técnico, contratos y publicaciones en redes sociales en inteligencia accionable.

Técnicas para procesar y analizar texto evolucionado a lo largo de muchos años, desde cálculos estadísticos simples basados en la frecuencia del término hasta los modelos de lenguaje basados en vectores que encapsulan el significado semántico. Algunos casos de uso comunes para el análisis de texto son:

• Extracción de términos clave: identificación de palabras y frases importantes en texto, para ayudar a determinar los temas y temas que analiza.
• Detección de entidades: identificación de entidades con nombre mencionadas en el texto; por ejemplo, lugares, personas, fechas y organizaciones.
• Clasificación de texto: categorización de documentos de texto en función de su contenido. Por ejemplo, filtrar el correo electrónico como correo no deseado o no correo no deseado.
• Análisis de sentimiento: una forma determinada de clasificación de texto que predice la opinión del texto, por ejemplo, la categorización de publicaciones en redes sociales como positivas, neutrales o negativas.
• Resumen de texto: reducir el volumen de texto mientras conserva sus puntos más destacados. Por ejemplo, generar un breve resumen de un párrafo a partir de un documento de varias páginas.

El análisis de texto es complicado porque el lenguaje es complejo, y a los ordenadores les resulta difícil de entender. En última instancia, todas las técnicas de análisis de texto se basan en el requisito de extraer el significado del texto del lenguaje natural.