Text mining vs Natural Language Processing

Con los continuos avances tecnológicos cada vez son más los nuevos términos y procesos con los que familiarizarse. En algunos casos incluso es común confundirlos. En este artículo te ayudaremos a entender dos conceptos clave de la ciencia de datos, a diferenciarlos y a aprender su utilidad. Como siempre, para completar tus conocimientos de manera experta te ofrecemos un Máster en Data Science, pero hasta entonces, ¡sigue leyendo!

¿Qué es Text Mining?

La minería de textos, también conocida como text analytics o text mining, se define como el proceso o practica de examinar grandes colecciones de escritos con el objetivo de generar nueva información. Se utiliza para descubrir información relevante transformando el texto en data que puede ser utilizada para posteriores análisis.

La minería de textos es el proceso encargado del descubrimiento de información que no existía explícitamente en ningún texto de la colección, pero que surge de relacionar el contenido de varios de ellos. Dentro de un Máster en Data Science el dominio de estos métodos de análisis de datos son fundamentales para el Data Mining, la analítica de datos e incluso, el aprendizaje automático.

Para conseguir extraer esta nueva información de caracteres escritos la minería de datos utiliza variedad de metodologías de análisis, uno de ellos el Procesamiento Natural de lenguaje o NLP.

No debemos confundir la minería de datos con la típica búsqueda web o de palabras clave, la cual ofrece información que ya existía o que coincide con lo solicitado. El ámbito de la minería de texto es descubrir nueva información que puede ser desconocida u estar oculta en el contexto de otra información.

¿Qué es Natural Language Processing?

El procesamiento de lenguaje natural, también conocido por sus señas en inglés NLP, permite el tratamiento computacional del lenguaje humano. Esto requiere un proceso de modelización matemática, para que un ordenador, que solo entiende bytes y dígitos, comprenda el lenguaje humano.

El Natural Language Processing es por tanto un conjunto de herramientas lingüísticas, que cubren las capas de procesamiento léxico, morfosintáctico y semántico, modelos de machine learning y deep learning, así como arquitecturas software que permiten combinar en tiempo real los componentes anteriores.

Para trabajar, cualquier software NLP necesita de una base consistente de conocimiento y modelos, apartado en el que también un Máster en Data Science se convierte en imprescindible.

El Natural Language Processing podría definirse como un tipo de análisis lingüístico que ayuda a las máquinas a “leer” utilizando variedad de metodologías para descifrar las ambigüedades del lenguaje humano y convertirlo en idioma computacional.

Diferencias y usos

De las definiciones de cada una de estas tecnologías se extrae que si bien se trata de métodos de análisis lingüístico sus objetivos y sistemas son diferentes pero imprescindibles la una para la otra. Para dominar ambas tecnologías y extraer todo su potencial es necesario una formación especializada en las capacidades del análisis de datos, es necesario un Máster en Data Science.

Así, el uso combinado de NLP y text mining es una metodología poderosísima para la ciencia de datos. Porque es imposible leer toda la información existente e identificar los más importante, la aplicación del text mining (usando NLP), lo hace por nosotros. Mas que una herramienta de búsqueda, la minería de texto con NLP permite ir mucho más allá, proporcionando información detallada sobre el texto en sí mismo y revela patrones de entre millones de documentos en la data.

El Text mining y Natural Language Processing se encuentran actuando en la sombra de muchas aplicaciones, como los asistentes personales de las Smartphones, el software de traducción o las líneas de teléfono automáticas. Otro mercado para estas tecnologías y un caso de estudio dentro de un Máster en Data Science es la monitorización de redes sociales, en las que el análisis permite entender y obtener información sobre las emociones, respuestas y conocimientos de los usuarios.

Máster en Data Science

Un Máster en Data Science es la respuesta a la necesidad cada vez mayor de profesionales que sean capaces de extraer conocimiento útil de las fuentes de información que apoye los objetivos del negocio. Ya has comprobado cómo los avances tecnológicos ofrecen nuevas formas de conocimiento e información, pero es necesario contar con los expertos capaces de configurar estos nuevos sistemas y comprender la información de ofrecen.

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