El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) es una rama crítica de la inteligencia artificial que se centra en la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano. Python, con su rica colección de bibliotecas como NLTK, spaCy y TextBlob, es una plataforma líder para la implementación de soluciones de PLN.
Esta publicación explora cómo Python facilita la manipulación y el análisis del lenguaje natural, permitiendo a los asistentes inteligentes entender y responder a los textos humanos. La imagen adjunta ilustra la combinación del PLN y Python, mostrando elementos como nubes de palabras y flujos de datos de texto, junto con simbología de Python y metafóricas representaciones de cerebros digitales y circuitos.
El PLN en Python permite realizar tareas como análisis de sentimientos, clasificación de textos, resumen automático y traducción de idiomas. Estas capacidades son esenciales para desarrollar asistentes inteligentes que pueden comprender y procesar el lenguaje de manera efectiva.
import spacy # Cargamos el modelo en inglés nlp = spacy.load('en_core_web_sm') # Texto de ejemplo texto = "Apple anunció una nueva MacBook Pro en su evento en Cupertino. La empresa espera una gran demanda." # Procesamos el texto doc = nlp(texto) # Extracción de entidades nombradas print("Entidades nombradas:") for ent in doc.ents: print(ent.text, ent.label_) # Análisis de la estructura de las oraciones print("\nAnálisis de la oración:") for sent in doc.sents: for token in sent: print(token.text, token.dep_, token.head.text, token.head.pos_, [child for child in token.children]) # Identificación de las partes del discurso print("\nPartes del discurso:") for token in doc: print(token.text, token.lemma_, token.pos_, token.tag_, token.dep_, token.shape_, token.is_alpha, token.is_stop)
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