Los primeros pasos en un proyecto de PLN se centran en establecer los objetivos específicos del proyecto y en la recopilación o creación de un corpus de datos adecuado en función de la tarea hacia la que esté enfocado, como la clasificación de texto o el reconocimiento de entidades nombradas, y debe prepararse meticulosamente, lo cual incluye limpieza, normalización y, en casos necesarios, anotación manual o automática. Este paso es esencial, ya que la calidad y relevancia del conjunto de datos influirán directamente en el desempeño del modelo de PLN. Posteriormente, se procede a seleccionar o diseñar el enfoque algorítmico que mejor se ajuste a los objetivos del proyecto, ya sea a través de técnicas basadas en reglas, métodos estadísticos, o modelos de aprendizaje profundo. Finalmente, resulta fundamental establecer métricas de evaluación claras para medir el rendimiento del sistema y permitir ajustes iterativos basados en resultados empíricos.
¿Cuáles son los primeros pasos del proceso de PLN?