Machine Learning Techniques for Natural Language Processing

Abstract

Language is such a powerful tool that enables communication between humans. However, there have been some barriers, historically, which arose the need for automatisation of linguistic tasks. After overcoming setbacks, a balance between linguistics and computer science was achieved, which was based mainly on artificial intelligence. The objective of this work is to understand the text preprocessing so that machine learning algorithms can be applied to draw insights. For this purpose, we will dive into supervised learning theory together with discriminative and generative algorithms that will be perform text classification tasks: a fake news classifier and a film reviews sentiment analysis. Furthermore, we will explore the variety of purposes and the industrial applications that Natural Language Processing has.

El lenguaje es una herramienta tan poderosa que permite la comunicación entre los seres humanos. Sin embargo, históricamente han existido algunas barreras que fomentaron la necesidad de automatizar las tareas lingüísticas. Tras superar los contratiempos, se logró un equilibrio entre la lingüísticas y la informática, el cual se fundamentó principalmente en la inteligencia artificial. El objetivo de este trabajo es comprender el preprocesamiento de textos para poder aplicar algoritmos de aprendizaje automático que permitan extraer conclusiones. Para ello, nos sumergiremos en la teoría del aprendizaje supervisado junto con algoritmos discriminativos y generativos que realizarán tareas de clasificación de textos: un clasificador de noticias falsas y un análisis de sentimientos de críticas de películas. Además, exploraremos la variedad de propósitos y de aplicaciones industriales que tiene el Procesamiento del Lenguaje Natural.