Módulo 11. Inteligencia Artificial Aplicada al Análisis de Textos:

Estamos en mitad de un módulo apasionante de nuestro Máster, el módulo 11: Inteligencia artificial aplicada al análisis de textos. Explorando el Poder del Lenguaje en el Máster en Big Data e Inteligencia Artificial de la Universidad de Málaga

Dentro del amplio espectro de la Inteligencia Artificial, el análisis de textos se ha convertido en una disciplina esencial para extraer conocimientos valiosos y tomar decisiones informadas a partir de grandes volúmenes de información textual.

En el Máster en Big Data e Inteligencia Artificial de la Universidad de Málaga, el Módulo 11 se centra en la aplicación de la Inteligencia Artificial al análisis de textos. En este artículo, exploraremos los contenidos clave de este módulo, que abarca desde el preprocesamiento del lenguaje natural hasta el análisis de sentimientos basado en machine learning.

1. Introducción al análisis de textos: Este módulo comienza con una introducción al análisis de textos, donde los estudiantes adquieren una comprensión sólida de los fundamentos y conceptos clave. Se exploran las diferentes técnicas de preprocesamiento del texto para limpiar, normalizar y tokenizar el lenguaje natural, lo que sienta las bases para el análisis posterior.
2. Preprocesamiento del lenguaje natural: El preprocesamiento del lenguaje natural es un paso esencial antes de aplicar técnicas de análisis de textos. Los estudiantes aprenden a utilizar herramientas y algoritmos para limpiar y estructurar los datos textuales, eliminando palabras vacías, puntuación y aplicando técnicas de lematización y stemming para normalizar el texto.
3. Representación del texto: En este módulo, los estudiantes exploran diferentes técnicas para representar el texto en un formato adecuado para la aplicación de inteligencia artificial. Se abordan enfoques como la representación vectorial, donde las palabras se convierten en vectores numéricos para el análisis y la clasificación de textos.
4. Machine learning aplicado al texto: El módulo se adentra en la aplicación de técnicas de machine learning al análisis de textos. Los estudiantes aprenden a utilizar algoritmos de clasificación y clusterización para extraer información significativa de grandes conjuntos de datos textuales. Se exploran métodos como Naive Bayes, Support Vector Machines y modelos de aprendizaje profundo.
5. Aplicación real de análisis de texto en un contexto de Big Data: En este apartado, se presenta a los estudiantes un caso de uso real del análisis de texto en el contexto del Big Data. Se exploran aplicaciones prácticas, como la clasificación automática de documentos, la extracción de información y la detección de patrones en grandes volúmenes de textos.
6. Introducción al análisis de sentimientos: El análisis de sentimientos es una técnica valiosa para comprender las emociones y opiniones expresadas en el texto. Los estudiantes se introducen en los fundamentos del análisis de sentimientos y su importancia en la toma de decisiones empresariales y de investigación.
7. Análisis de sentimientos basado en reglas y machine learning: En este módulo, los estudiantes exploran dos enfoques para el análisis de sentimientos. Primero, se aborda el análisis basado en reglas, donde se utilizan reglas predefinidas para determinar el sentimiento en el texto. Luego, se explora el análisis de sentimientos basado en machine learning, donde se utilizan algoritmos de aprendizaje automático para identificar y clasificar las emociones expresadas en el texto.

El módulo de Inteligencia Artificial Aplicada al Análisis de Textos ofrece a los estudiantes una visión completa y práctica de cómo utilizar la inteligencia artificial para analizar y comprender el lenguaje humano. Desde el preprocesamiento del lenguaje natural hasta la representación del texto y el análisis de sentimientos, los estudiantes adquieren habilidades fundamentales y conocimientos avanzados en esta disciplina.

Este módulo proporciona una sólida base teórica y práctica para abordar desafiantes problemas en el análisis de textos, como la clasificación de documentos, la extracción de información y la detección de sentimientos. Además, el enfoque en el contexto del Big Data permite a los estudiantes comprender cómo aplicar estas técnicas en grandes conjuntos de datos para obtener conocimientos valiosos.

Prepárate para adentrarte en el emocionante mundo del análisis de textos y desarrollar habilidades que te permitirán aprovechar al máximo la riqueza del lenguaje en el contexto del Big Data y la inteligencia artificial.

Equipo docente: David Cuesta Merino