NLP API para la Clasificación de Textos (Procesamiento del Lenguaje Natural)

La clasificación de textos es una técnica de aprendizaje automático que asigna un conjunto de categorías predefinidas a un texto abierto. 

¿Qué es la Clasificación de Textos? 

Los clasificadores de texto son potentes herramientas para clasificar, ordenar y etiquetar cualquier tipo de texto: desde documentos, estudios médicos y archivos hasta contenidos de la web. 

Por ejemplo, las noticias pueden clasificarse según su tema; los tickets de soporte pueden clasificarse según su urgencia; las conversaciones de chat pueden clasificarse según el idioma; las menciones de marca pueden dividirse según el sentimiento; y muchas aplicaciones más. 

La clasificación de textos es una tarea esencial en el procesamiento del lenguaje natural y tiene una amplia gama de usos, como el análisis de sentimientos, la identificación de temas, la detección de spam y el reconocimiento de intenciones.

¿Por qué es importante la Clasificación de Textos?

Se cree que una gran parte de los datos (alrededor del 80%) no están estructurados, y el texto es una de las formas más frecuentes. Como el texto puede estar desorganizado, comprenderlo, categorizarlo y procesarlo puede ser difícil y llevar mucho tiempo.

Por eso, muchas empresas no sacan el máximo partido de este tipo de material. Aquí es donde entra en juego el aprendizaje automático con la clasificación de textos; las organizaciones pueden estructurar todo tipo de información importante de correos electrónicos, conversaciones de chatbot, documentos legales y encuestas de forma rápida y económica.

Las empresas pueden beneficiarse de la utilización del análisis de datos de texto, automatizando sus operaciones empresariales y tomando decisiones informadas basadas en los datos.

Casos de uso populares para la clasificación de textos

Utilizar las API de clasificación de texto tiene muchas ventajas. Una de las principales es que pueden ayudar a automatizar el proceso de clasificación de texto, ahorrando tiempo y esfuerzo. Esto puede ser muy útil cuando se trabaja con grandes cantidades de datos de texto. 

Las API de clasificación de textos también pueden ayudar a mejorar la precisión de la clasificación de textos, ya que suelen funcionar con algoritmos avanzados y aprendizaje automático. Además, estas API pueden ayudar a filtrar el texto irrelevante, facilitando la búsqueda de contenido relevante. Por último, pueden ayudar a identificar el sentimiento del texto, facilitando la evaluación de cómo se siente la gente.

Clasificar artículos de noticias y blogs

Otra posible aplicación del aprendizaje automático es utilizarlo para clasificar documentos de texto en categorías predeterminadas. Esto implica entrenar un modelo supervisado en datos que han sido etiquetados con el texto en bruto y el objetivo. Una vez entrenado el modelo, se puede utilizar en escenarios reales para asignar etiquetas a documentos nuevos, no vistos, como artículos o entradas de blog que se creen en el futuro.

Categorizar las solicitudes de atención al cliente

Una empresa puede utilizar la clasificación de texto para categorizar automáticamente las solicitudes de atención al cliente por temas o para priorizar y dirigir las solicitudes al departamento adecuado. 

Clasificación del spam

La clasificación de textos tiene muchas aplicaciones prácticas en distintos sectores. Un ejemplo clásico es un filtro de spam de correo electrónico, que utiliza la clasificación de textos para diferenciar entre spam y correos legítimos.

Análisis del sentimiento

El etiquetado de textos y la evaluación de sentimientos son tareas de aprendizaje automático muy empleadas, que se utilizan en muchas aplicaciones, como la previsión de productos, la recomendación de películas, etc.

Enfoques para los sistemas de clasificación de textos

Los sistemas de clasificación de textos pueden dividirse generalmente en tres categorías: sistemas basados en reglas, sistemas basados en el aprendizaje automático y sistemas híbridos.

Clasificación de textos basada en reglas

Las técnicas basadas en reglas emplean un conjunto de normas lingüísticas elaboradas a mano para asignar textos a distintos grupos o clases. Estas normas informan al sistema para que designe el texto como parte de una determinada categoría en función de su contenido, utilizando componentes textuales asociados semánticamente. 

Cada regla se compone de un antecedente o patrón y un grupo asignado. Por ejemplo, si quieres asignar un gran número de artículos nuevos a categorías como Deportes, Política, etc., puedes utilizar un sistema de clasificación basado en reglas. 

Tendrías que revisar manualmente algunos documentos para elaborar reglas lingüísticas como ésta: 

Si el documento contiene palabras como dinero, dólar, PIB o inflación, pertenece a la clase de Economía.

Los sistemas basados en reglas, aunque son comprensibles para las personas, requieren abundantes conocimientos en la materia y su establecimiento lleva mucho tiempo. Además, son difíciles de mantener, ya que la adición de nuevas reglas puede influir en los resultados de las antiguas, lo que dificulta su expansión.

Clasificación de textos basada en el aprendizaje automático

La clasificación de textos mediante aprendizaje automático es una tarea de aprendizaje supervisado. Crea una asociación entre los datos de entrada (texto en bruto) y las etiquetas (también conocidas como variables objetivo). 

Es como los problemas de clasificación no textual, en los que se utiliza un algoritmo supervisado sobre un conjunto de datos de tablas para anticipar una clase, salvo que en la clasificación textual, los datos de entrada consisten en texto sin procesar en lugar de características numéricas. Como cualquier otro aprendizaje automático supervisado, la clasificación de textos tiene dos etapas: entrenamiento y predicción.

Sistemas híbridos

Los sistemas híbridos unen un clasificador base entrenado en aprendizaje automático y un sistema basado en reglas para refinar aún más los resultados. Estos sistemas híbridos pueden ajustarse añadiendo reglas específicas para aquellas etiquetas que el clasificador base no haya representado con precisión.

TextCortex Clasificación del texto API

Puedes utilizar la función "Finalización"para enviar datos de consulta arbitrarios y recibir un resultado. Esta técnica puede emplearse para manejar otras tareas, como la clasificación de textos o la exploración del análisis de sentimientos, como se expone en este artículo.

Análisis del Sentimiento en las Reseñas de Hoteles

Imaginemos un escenario en el que te gustaría realizar un análisis de sentimiento de las opiniones de tu hotel. Y un ejemplo sería enviar un aviso en el campo de texto como en: 

Realiza un análisis de sentimiento de la siguiente frase. Responde con las categorías pertinentes y el sentimiento respectivo para las categorías.

Frase: 'Me gusta mucho la limpieza de la habitación, sin embargo, el baño estaba muy sucio y la comida no estaba mal'.

La respuesta generada al proporcionar esta consulta arbitraria se parecerá al siguiente ejemplo:

"text":
‍
Limpieza: Positivo
Cuarto de baño: Negativo
Comida: Neutro

Así es como puedes hacer uso de nuestro endpoint de finalización para enviar solicitudes de finalización arbitrarias y utilizarlo en la clasificación de textos.