1 ANALÍTICA TEXTUAL ......................................................................................... 25
1.1 INTRODUCCIÓN .................................................................................... 25
1.2 MINERÍA DE TEXTOS Y ANALÍTICA TEXTUAL ......................................... 28
1.3 TAREAS Y APLICACIONES ...................................................................... 30
1.4 EL PROCESO DE LA ANALÍTICA TEXTUAL ............................................... 33
1.5 RESUMEN .............................................................................................. 36
1.6 PREGUNTAS .......................................................................................... 37
2 PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL .................................................... 39
2.1 INTRODUCCIÓN .................................................................................... 39
2.2 PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL ......................................... 41
2.3 NIVELES Y TAREAS EN NLP .................................................................... 42
2.3.1 Fonología .............................................................................................. 43
2.3.2 Morfología ............................................................................................ 44
2.3.3 Léxico .................................................................................................... 45
2.3.4 Sintaxis .................................................................................................. 51
2.3.5 Semántica ............................................................................................. 55
2.3.6 Razonamiento y pragmática ................................................................. 60
2.4 RESUMEN .............................................................................................. 60
2.5 EJERCICIOS ............................................................................................ 62
2.5.1 Análisis morfológico ............................................................................. 62
2.5.2 Análisis léxico ........................................................................................ 66
2.5.3 Análisis sintáctico ................................................................................. 68
3 EXTRACCIÓN DE INFORMACIÓN ....................................................................... 71
3.1 INTRODUCCIÓN .................................................................................... 71
3.2 EXTRACCIÓN DE INFORMACIÓN BASADA EN REGLAS .......................... 75
3.3 EXTRACCIÓN DE ENTIDADES NOMBRADAS .......................................... 76
3.3.1 Modelos de N-gramas .......................................................................... 78
3.4 EXTRACCIÓN DE RELACIONES ............................................................... 81
3.5 EVALUACIÓN ......................................................................................... 86
3.6 RESUMEN .............................................................................................. 88
3.7 EJERCICIOS ............................................................................................ 90
3.7.1 Extracción vía expresiones regulares ................................................... 90
3.7.2 Reconocimiento de entidades nombradas (NER) ................................. 94
4 REPRESENTACIÓN DE DOCUMENTOS .............................................................. 97
4.1 INTRODUCCIÓN .................................................................................... 97
4.2 INDEXACIÓN DE DOCUMENTOS ........................................................... 99
4.3 MODELOS DE ESPACIO VECTORIAL .................................................... 101
4.3.1 Modelo de representación booleana ................................................. 102
4.3.2 Modelo de frecuencia de términos .................................................... 103
4.3.3 Modelo de frecuencia inversa de documentos .................................. 104
4.4 RESUMEN ........................................................................................... 106
4.5 EJERCICIOS .......................................................................................... 107
4.5.1 Modelo de representación TFxIDF ..................................................... 107
5 ANÁLISIS DE REGLAS DE ASOCIACIÓN ............................................................ 115
5.1 INTRODUCCIÓN .................................................................................. 115
5.2 PATRONES DE ASOCIACIÓN ................................................................ 116
5.3 EVALUACIÓN ...................................................................................... 118
5.3.1 Support ............................................................................................... 118
5.3.2 Confidence ......................................................................................... 119
5.3.3 Lift ....................................................................................................... 119
5.4 GENERACIÓN DE REGLAS DE ASOCIACIÓN ......................................... 120
5.5 RESUMEN ........................................................................................... 124
5.6 EJERCICIOS .......................................................................................... 126
5.6.1 Extracción de reglas de asociación ..................................................... 126
6 ANÁLISIS SEMÁNTICO BASADO EN CORPUS .................................................. 131
6.1 INTRODUCCIÓN .................................................................................. 131
6.2 ANÁLISIS BASADO EN CORPUS ........................................................... 133
6.3 ANÁLISIS SEMÁNTICO LATENTE ......................................................... 135
6.3.1 Generación de vectores con LSA ........................................................ 136
6.4 WORD2VEC ......................................................................................... 140
6.4.1 Aprendizaje de embeddings en CBOW ............................................... 143
6.4.2 Predicción e interpretación de embeddings ...................................... 146
6.5 RESUMEN ........................................................................................... 148
6.6 EJERCICIOS .......................................................................................... 149
6.6.1 Análisis semántico latente (LSA) ......................................................... 149
6.6.2 Modelo de Word embedding del tipo Word2Vec .............................. 156
7 AGRUPACIÓN DE DOCUMENTOS ................................................................... 161
7.1 INTRODUCCIÓN .................................................................................. 161
7.2 CLUSTERING DE DOCUMENTOS .......................................................... 163
7.3 CLUSTERING K-MEANS ........................................................................ 169
7.4 MAPAS AUTOORGANIZATIVOS ........................................................... 172
7.4.1 Aprendizaje de mapas topológicos ..................................................... 174
7.5 RESUMEN ............................................................................................ 178
7.6 EJERCICIOS .......................................................................................... 179
7.6.1 Clustering via K-means ....................................................................... 179
7.6.2 Clustering vía mapas autoorganizativos ............................................. 185
8 MODELAMIENTO DE TÓPICOS ........................................................................ 188
8.1 INTRODUCCIÓN .................................................................................. 189
8.2 MODELAMIENTO DE TÓPICOS ............................................................ 191
8.3 LATENT DIRICHLET ALLOCATION ........................................................ 193
8.4 EVALUACIÓN ....................................................................................... 200
8.5 RESUMEN ............................................................................................ 202
8.6 EJERCICIOS .......................................................................................... 203
8.6.1 Modelamiento de tópicos con LDA .................................................... 203
9 CATEGORIZACIÓN DE DOCUMENTOS ............................................................. 209
9.1 INTRODUCCIÓN .................................................................................. 209
9.2 MODELOS DE CATEGORIZACIÓN ........................................................ 211
9.3 CLASIFICACIÓN BAYESIANA ................................................................ 214
9.4 CATEGORIZACIÓN POR MÁXIMA ENTROPÍA ...................................... 218
9.5 EVALUACIÓN ....................................................................................... 223
9.6 RESUMEN ............................................................................................ 225
9.7 EJERCICIOS .......................................................................................... 227
9.7.1 Categorización con Naïve Bayes ......................................................... 227
9.7.2 Categorización con Máxima Entropía ................................................. 232
10 CONCLUSIONES ................................................................................................. 239
Bibliografía ............................................................................................................. 244
Glosario .................................................................................................................. 250
Índice onomástico .................................................................................................. 253

Si desea obtener o entender sus propios datos textuales para descubrir y detectar automáticamente conocimiento valioso para su empresa, ha llegado al libro indicado. En él se proporciona una introducción a la ciencia y a las aplicaciones de la analítica textual o minería de textos (text mining) que le permitirá examinar fuentes de información no estructurada textual electrónica. La ciencia de la minería de textos es capaz de identificar información relevante y descubrir patrones ocultos desde grandes conjuntos de datos de naturaleza textual. Estos descubrimientos pueden convertirse en una forma estructurada que analizar e integrar en otro tipo de sistemas tradicionales de apoyo en la toma de decisiones (por ejemplo, en la inteligencia de negocios, en las bases de datos relacionales y en el data warehouses). Las aplicaciones de la minería de textos o analítica textual son prácticamente transversales en los ámbitos industriales, comerciales, científicos y públicos, por lo que este libro se convertirá en una herramienta clave para la toma de decisiones. Analítica textual se compone de 10 capítulos que combinan aspectos básicos teóricos de diferentes modelos y métodos computacionales, con ejercicios prácticos paso a paso a través del lenguaje de programación Python. Asimismo, esta obra revisa: ' Los fundamentos de la analítica textual: el procesamiento del lenguaje natural y la representación de documentos. ' Las diferentes tareas que se pueden realizar: la extracción de información, el descubrimiento de asociaciones, el análisis semántico, el clustering de documentos, el análisis de tópicos y la categorización de textos. Gracias a esta lectura, entenderá los paradigmas y los métodos computacionales para desarrollar aplicaciones que analicen automáticamente la información textual o los documentos, y descubrirá patrones novedosos sobre cómo mejorar los procesos en su organización.

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