PLN (Procesamiento de Lenguaje Natural)
El Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN o NLP, por sus siglas en inglés) es un campo de la inteligencia artificial que permite a las máquinas entender, interpretar y generar lenguaje humano. Combina lingüística computacional con aprendizaje automático y deep learning para analizar textos, extraer significado y responder de manera inteligente. Se aplica en tareas como: Tokenización y lematización (dividir texto y reducir palabras a su forma base). Análisis de sentimientos (determinar emociones en un texto). Reconocimiento de entidades (identificar nombres de personas, lugares, fechas, etc.). Traducción automática (Google Translate, DeepL). Chatbots y asistentes virtuales (Alexa, Siri)
spaCy realiza el reconocimiento de entidades, análisis de dependencias, tokenización, etc.
NLTK (Natural Language Toolkit)- librería clásica para procesamiento de texto en Python que soporta tokenización, stemming, lematización y POS tagging.
Stanza (Stanford NLP)- compatible con más de 60 idiomas, desarrolla modelos preentrenados para análisis morfológico, POS tagging y más.
Hugging Face Transformers- soporta modelos BERT, GPT, T5, XLNet, etc. Está optimizado para NLP con deep learning y desarrollado para tareas como traducción, resumen de texto y chatbots.
Gensim- especializado en modelado de temas y análisis de similitud. Usa modelos como Word2Vec, FastText, LDA, etc.