1 ANALÍTICA TEXTUAL ......................................................................................... 25 1.1 INTRODUCCIÓN .................................................................................... 25 1.2 MINERÍA DE TEXTOS Y ANALÍTICA TEXTUAL ......................................... 28 1.3 TAREAS Y APLICACIONES ...................................................................... 30 1.4 EL PROCESO DE LA ANALÍTICA TEXTUAL ............................................... 33 1.5 RESUMEN .............................................................................................. 36 1.6 PREGUNTAS .......................................................................................... 37 2 PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL .................................................... 39 2.1 INTRODUCCIÓN .................................................................................... 39 2.2 PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL ......................................... 41 2.3 NIVELES Y TAREAS EN NLP .................................................................... 42 2.3.1 Fonología .............................................................................................. 43 2.3.2 Morfología ............................................................................................ 44 2.3.3 Léxico .................................................................................................... 45 2.3.4 Sintaxis .................................................................................................. 51 2.3.5 Semántica ............................................................................................. 55 2.3.6 Razonamiento y pragmática ................................................................. 60 2.4 RESUMEN .............................................................................................. 60 2.5 EJERCICIOS ............................................................................................ 62 2.5.1 Análisis morfológico ............................................................................. 62 2.5.2 Análisis léxico ........................................................................................ 66 2.5.3 Análisis sintáctico ................................................................................. 68 3 EXTRACCIÓN DE INFORMACIÓN ....................................................................... 71 3.1 INTRODUCCIÓN .................................................................................... 71 3.2 EXTRACCIÓN DE INFORMACIÓN BASADA EN REGLAS .......................... 75 3.3 EXTRACCIÓN DE ENTIDADES NOMBRADAS .......................................... 76 3.3.1 Modelos de N-gramas .......................................................................... 78 3.4 EXTRACCIÓN DE RELACIONES ............................................................... 81 3.5 EVALUACIÓN ......................................................................................... 86 3.6 RESUMEN .............................................................................................. 88 3.7 EJERCICIOS ............................................................................................ 90 3.7.1 Extracción vía expresiones regulares ................................................... 90 3.7.2 Reconocimiento de entidades nombradas (NER) ................................. 94 4 REPRESENTACIÓN DE DOCUMENTOS .............................................................. 97 4.1 INTRODUCCIÓN .................................................................................... 97 4.2 INDEXACIÓN DE DOCUMENTOS ........................................................... 99 4.3 MODELOS DE ESPACIO VECTORIAL .................................................... 101 4.3.1 Modelo de representación booleana ................................................. 102 4.3.2 Modelo de frecuencia de términos .................................................... 103 4.3.3 Modelo de frecuencia inversa de documentos .................................. 104 4.4 RESUMEN ........................................................................................... 106 4.5 EJERCICIOS .......................................................................................... 107 4.5.1 Modelo de representación TFxIDF ..................................................... 107 5 ANÁLISIS DE REGLAS DE ASOCIACIÓN ............................................................ 115 5.1 INTRODUCCIÓN .................................................................................. 115 5.2 PATRONES DE ASOCIACIÓN ................................................................ 116 5.3 EVALUACIÓN ...................................................................................... 118 5.3.1 Support ............................................................................................... 118 5.3.2 Confidence ......................................................................................... 119 5.3.3 Lift ....................................................................................................... 119 5.4 GENERACIÓN DE REGLAS DE ASOCIACIÓN ......................................... 120 5.5 RESUMEN ........................................................................................... 124 5.6 EJERCICIOS .......................................................................................... 126 5.6.1 Extracción de reglas de asociación ..................................................... 126 6 ANÁLISIS SEMÁNTICO BASADO EN CORPUS .................................................. 131 6.1 INTRODUCCIÓN .................................................................................. 131 6.2 ANÁLISIS BASADO EN CORPUS ........................................................... 133 6.3 ANÁLISIS SEMÁNTICO LATENTE ......................................................... 135 6.3.1 Generación de vectores con LSA ........................................................ 136 6.4 WORD2VEC ......................................................................................... 140 6.4.1 Aprendizaje de embeddings en CBOW ............................................... 143 6.4.2 Predicción e interpretación de embeddings ...................................... 146 6.5 RESUMEN ........................................................................................... 148 6.6 EJERCICIOS .......................................................................................... 149 6.6.1 Análisis semántico latente (LSA) ......................................................... 149 6.6.2 Modelo de Word embedding del tipo Word2Vec .............................. 156 7 AGRUPACIÓN DE DOCUMENTOS ................................................................... 161 7.1 INTRODUCCIÓN .................................................................................. 161 7.2 CLUSTERING DE DOCUMENTOS .......................................................... 163 7.3 CLUSTERING K-MEANS ........................................................................ 169 7.4 MAPAS AUTOORGANIZATIVOS ........................................................... 172 7.4.1 Aprendizaje de mapas topológicos ..................................................... 174 7.5 RESUMEN ............................................................................................ 178 7.6 EJERCICIOS .......................................................................................... 179 7.6.1 Clustering via K-means ....................................................................... 179 7.6.2 Clustering vía mapas autoorganizativos ............................................. 185 8 MODELAMIENTO DE TÓPICOS ........................................................................ 188 8.1 INTRODUCCIÓN .................................................................................. 189 8.2 MODELAMIENTO DE TÓPICOS ............................................................ 191 8.3 LATENT DIRICHLET ALLOCATION ........................................................ 193 8.4 EVALUACIÓN ....................................................................................... 200 8.5 RESUMEN ............................................................................................ 202 8.6 EJERCICIOS .......................................................................................... 203 8.6.1 Modelamiento de tópicos con LDA .................................................... 203 9 CATEGORIZACIÓN DE DOCUMENTOS ............................................................. 209 9.1 INTRODUCCIÓN .................................................................................. 209 9.2 MODELOS DE CATEGORIZACIÓN ........................................................ 211 9.3 CLASIFICACIÓN BAYESIANA ................................................................ 214 9.4 CATEGORIZACIÓN POR MÁXIMA ENTROPÍA ...................................... 218 9.5 EVALUACIÓN ....................................................................................... 223 9.6 RESUMEN ............................................................................................ 225 9.7 EJERCICIOS .......................................................................................... 227 9.7.1 Categorización con Naïve Bayes ......................................................... 227 9.7.2 Categorización con Máxima Entropía ................................................. 232 10 CONCLUSIONES ................................................................................................. 239 Bibliografía ............................................................................................................. 244 Glosario .................................................................................................................. 250 Índice onomástico .................................................................................................. 253Si desea obtener o entender sus propios datos textuales para descubrir y detectar automáticamente conocimiento valioso para su empresa, ha llegado al libro indicado. 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