Procesamiento del lenguaje natural
Fecha
2021Resumen
Las redes sociales son plataformas que forman parte de nuestras vidas, nos
informan, entretienen, y nos permiten relacionarnos entre nosotros. A parte de su uso
general, poseen unas interfaces llamadas API que permiten a los desarrolladores
obtener y enviar datos de manera bidireccional con sus bases de datos.
Entre estas redes está Twitter, cuya interfaz es muy utilizada, tanto para obtener
información relevante como para enviar datos en forma de respuesta, tweets, u otros
métodos.
El procesamiento del lenguaje natural es una rama de la inteligencia artificial
la cual pretende replicar la facultad del lenguaje humano. Esta tecnología supone una
evolución enorme, debido a que nos permite hacer una amplia cantidad de tareas en
cualquier ámbito en el que intervenga el lenguaje humano, como es nuestro caso,
empleándolo para obtener información relevante de tweets y relacionarlos entre sí.
El objetivo de este trabajo es, mediante el análisis de nuestro timeline en Twitter,
obtener el texto con mayor relación en nuestra base de datos, pudiendo responder de
manera autónoma a los mensajes manteniendo una cierta coherencia. Social networks are platforms that are part of our lives, they inform us, entertain us,
and allow us to interact with each other. Apart from their general use, they have
interfaces called APIs that allow developers to obtain and send data in a bidirectional
way with their databases.
Among these networks is Twitter, whose interface is widely used, both to obtain
relevant information and to send data in the form of responses, tweets, or other
methods.
Natural language processing is a branch of artificial intelligence which aims to
replicate the faculty of human language. This technology represents a huge evolution,
because it allows us to do many tasks in any field in which human language intervenes,
as is our case, using it to obtain relevant information from tweets and relate them to
each other.
The objective of this work is, through the analysis of our timeline on Twitter, to
obtain the text with the greatest relation in our database, being able to respond
autonomously to the messages while maintaining a certain coherence.