¿Una computadora podría escribir un nuevo poema con estilo de Borges o un cuento de Harry Potter? Con esta tecnología es posible
Con Text Mining se pueden descubrir patrones en un texto que serán útiles para escribir un nuevo texto que tenga el mismo “mood” que la escritura original.
¿Imaginas ver a una máquina analizar los textos del argentino Jorge Luis Borges, para después escribir un poema con un “mood” como si él lo hubiera redactado?
O ¿Te gustaría saber cómo una computadora puede analizar los libros de “Harry Potter” para generar la capacidad de escribir un cuento nuevo dentro del universo del famoso joven mago?
Esto es posible gracias al Text Mining, también llamado Minería de Textos, que es el conjunto de técnicas y tecnologías que se utilizan para explorar grandes cantidades de texto, de manera automática o semiautomática, y descubrir patrones repetitivos, tendencias o reglas que expliquen el comportamiento del texto.
También puedes leer: ¿Qué es Data Science?
Algoritmos y estadísticas
El objetivo del Text Mining, que es parte esencial de la Ciencia de Datos, es ayudar a comprender el contenido de un conjunto de textos por medio de estadísticas y algoritmos de búsqueda relacionados a la Inteligencia Artificial.
“Estudiamos algoritmos que nos ayudan a entender la estructura de un texto, así como el contexto en el que fue escrito; con el objetivo de extraer información no evidente”, comenta Jorge Samayoa, director del Instituto de Investigación en Operaciones (IIO) en la Universidad Galileo, que ofrece la Maestría en Business Intelligence and Analytics y la Maestría en Data Science.
“Así que, un ejemplo es tomar tres libros de Borges y crear un algoritmo para que una máquina escriba un nuevo párrafo que, en pocas palabras, tenga ‘sabor a Borges’ porque incluirá una estructura similar a los textos originales”, añade.
Según el experto, lo mismo se puede hacer al analizar los libros de la saga Harry Potter para crear un nuevo cuento de ese universo literario y que incluya elementos que lo representen. “Suena muchísimo más fácil de lo que es”, añade.
Otro artículo que puede interesarte: Expertos afirman que el data scientist es una profesión “trendy”
“Primero se retiran palabras que no sumarán al proceso de minado, como los artículos ‘el’, ‘la’ y ‘los’. De esa ‘bag of words’ que queda, se procede a identificar palabras clave y patrones de oraciones que se relacionan específicamente con el texto que se analiza”, aporta Samayoa.
En este proceso se incluyen tareas de Sentiment Analysis, con el objetivo de identificar la subjetividad y la polaridad con la que el texto fue escrito.
“La medición del sentiment nos ayuda a entender no solamente qué se está diciendo sobre un tema, sino también la actitud, ya sea positiva o negativa con la que fue escrito”, explica Preng Biba, coordinador académico de IIO.
Todo un proceso de minería
Algunos de los pasos para realizar Text Mining, de manera muy general, son:
- Delimitar los objetivos del proceso de minería.
- Seleccionar, limpiar y reducir el texto que se analiza. Este es uno de los pasos en donde se invierte más tiempo.
- Implementar o utilizar algoritmos de análisis.
- Los resultados estadísticos se visualizan por medio de gráficas para tener las primeras aproximaciones.
- Verificar si los resultados obtenidos son coherentes y cotejarlos con los obtenidos por los análisis estadísticos.
Muchas empresas en Estados Unidos están utilizando el text mining para poder saber la percepción de su negocio, analizando los comentarios en las redes sociales de sus consumidores.
“Una aplicación que ha tomado mucha relevancia son los chatbots, que son algoritmos de text mining que simulan a una persona atendiendo consultas por medio de chats,” comenta José Ramírez, sub-director del IIO.
Si quieres saber más acerca del IIO y de las maestrías que trabajan con Data Science y Text Mining, ingresa en: Maestría en Business Intelligence and Analytics y Maestría en Data Science
Texto: GES Comunicación / Fotos: Envato
