Yo creo que vamos a dar comienzo ya
la segunda Jornadas de los diálogos UNED,
máquinas y mentes.
Nunca me acuerdo.
Si es mente sin máquinas, son acciones y mentes que este año,
pues hemos dedicado al lenguaje natural y algoritmo,
en la era de hecho, el típico en esta segunda jornada,
pues vamos a tener un tema algo diferente
al que muy centrado en lenguaje, en la forma de aprender el lenguaje,
tanto por lo que llamamos inteligencias artificiales
como por nosotros.
Los seres humanos no sabemos de otras especies que puedan aprender
lenguaje de hecho hasta ahora.
Entonces, bueno, al igual que la sesión anterior,
pues traigo estuvisteis y lo pudisteis traigo aquí
anotado 2; en este caso traigo notas o dos cosas;
una me le ha dado a ti otra no me ha dado chiquitín.
Entonces, mi planteamiento ahora es hacer una especie de juego
de la invitación.
No la necesidad que ellos, que os suenen de mi tensión gay,
el famoso juego,
que que creo diseños la aturin y yo voy a leer los dos son 2.
Estrofas.
Son poemas y os voy a pedir luego que primero me digáis
cuál es el que os gusta más y luego que me digáis
cuál creéis que lo ha hecho chárter y cuál es de un poeta conocido
o reconocido, porque es conocido.
Empiecen en palabras secretos,
que se entrelazan susurren verdades,
el alma abrazan en versos encuentro la libertad,
el significado de la vida ni eterna lealtad.
Esta sería una paso.
El segundo, una frase emitida hace que aparezca un mundo
donde todas las cosas suceden.
Como ella dice que lo hace.
Dudamos del hablante
no de la lengua que oímos las palabras;
no tienen palabras para las palabras,
que no son verdaderas, y este es el final de la segunda.
Nos ha gustado más, así ya.
Bueno, división levanta la mano.
Lo de la primera y la segunda, lo que no adopta ninguna es buena.
Bueno, ahí hay un empate.
Hay un empate inicial,
y la segunda pregunta.
Vamos a ver si hay empate o no cuál creéis que me ha dado,
cuando puesto como entrada generando una estrofa de un poema para,
sobre palabras sobre las palabras, cuál creéis que de chiquitito
muy decir que no todavía no puede echar vencer a lo humano
en el juego de la invitación,
no muy bien y pues nada, está era un poco la idea,
no?
Es decir, no es casual que haya traído estrofas y poemas,
porque la sesión de hoy va sobre mociones y los poemas,
aunque no siempre,
pero generalmente lo asociación asociamos mucho a las emociones.
No es más.
Los poemas tienen la capacidad de evocarnos,
emociones de formas diferentes,
cosas que otro tipo de textos, quizás no un poema,
uno puede sentir una emoción por aquello que está contando
el poema, por ejemplo el segundo.
Nos habla en este caso quizá no tanto porque están hablando
de las palabras.
Quizá no, no tengamos una experiencia emocional
muy sofisticada asociado a los contenidos de ese poema.
No otra forma en la que un poema puede evocar emociones
por las reiniciadas por su ritmo y su métrica,
la forma en la que se tornan.
La que está construido para que nos vayamos pronunciando,
eso puede generar también algún tipo de vocación emocional,
no, y finalmente tenemos otras que también es emocional,
aunque mucho más sublime, que es la estética, la estética,
pues puedes entender el aquí en este caso,
como todo aquello que nosotros sabemos,
y estamos asociando recuperando y experimentando.
Mientras estamos leyendo el poema
y nos permite juzgar el poema en muchas de sus facetas,
todo depende de cómo seamos cada uno de nosotros.
No os digo esto porque aquí hoy vamos a hablar de emociones,
y seguramente vamos a hablar de aspectos mucho más básicos,
porque bueno,
como ahora nos va a hablar nuestro compañero Juan,
pues la detección de emociones no está tan preocupada
para saber si es un poema de tal o cual estilo,
sino más bien por estar emociones relativamente básicas
y sencillas, no, y, y después tendremos otra sesión en la que
también nos hablarán de cómo aprendemos.
Adquirimos por primera vez el lenguaje emocional,
que será la última de la sesión
de la de las conferencias y entre las dos tendremos otra,
que también nos va a hablar un poco de no tanto de las emociones,
sino que parte de la Psicología es importante tener en cuenta
cuando empecemos a evaluar lo que pueden o no pueden hacer
y lo que a lo mejor debería en el futuro,
hacer este tipo de inteligencias artificiales.
Sí que ese es el plan para la, la sesión de hoy
y simplemente recordaros un poco cómo tenéis aquí el orden
que vamos a seguir ahora mismo va a intervenir Juan Martínez Roma
que ese compañero es de la casa de aquí de la UNED,
del departamento de lenguas y sin temas de lenguajes,
de sistemas de informático y que trabaja
y esto es muy interesante en un grupo muy activo
de esta universidad.
Sobre el procesamiento de lenguaje natural,
entonces, parte de lo que nos va a contar hoy está relacionado
con cosas que yo hacen, aunque yo ya me ha comentado que hacen
muchas otras cosas ahora mismo, muy diferente,
pero conectada realmente con este tipo de cuestiones que nos planteamos
aquí no y yo creo que, bueno, como yate presentado
y creo que estamos casi llegando a la hora,
pues si quiere, puede saber ya tu presentación
y yo creo que damos, puedes empezar cuando quiera.
Yo ya me siento.
Vale.
Sí.
Con decisión.
El simbolito.
Yo yo soy de muy introductorio.
Alguien debiendo que sepa cómo ponerlo,
cómo poner el pdp vista continua.
Continuamos sentido.
Presentación.
Si no vienen desde win nueve Charge tampoco fácil gracias
muy bien pues nada cuando quieran sentirse bueno
pues muchas gracias por la invitación a los organizadores, también,
y a todos los que estáis aquí bueno,
como, como comentaba David, mi nombre es Juan Martínez Roma,
y pertenezco al grupo de procesamiento de lenguaje natural
y recuperación de información de aquí de la UNED,
de la Escuela de Informática.
En esta presentación vamos a hacer una bueno,
a un recorrido histórico, que es cómo se se titulaba esta presentación
sobre la detección de emociones en textos
desde el origen hasta hasta hasta el día de hoy,
con los modelos de lenguaje nuevo y bueno,
de lo que es la misma, teología que deriva de dichas jefe.
Te vale lo que vamos a ver durante presentación.
Pues eso, primero, vamos a definir
qué es la detección de emoción en textos.
Después, como no podía ser de otra manera,
vamos a hacer una descripción de que es una emoción
y luego ya vamos a ir a lo que es este recorrido histórico,
comenzando por el análiSis de sentimientos, que es
como el origen de este área de investigación
y la detección de emociones que esa a día de hoy,
lo que se usa como la tecnología más más reciente a la hora
de detectar emociones en textos, luego hemos bueno,
colocado un un apartado concreto para los modelos de lenguaje,
ya que, bueno, como todos sabéis, ha revolucionado todo el área
de la investigación en bueno en el mundo de la informática,
y todo lo que utilice el uso computacional de la tecnología
y para para acabar vamos a ver pues pues una serie de desafíos
y líneas futuras, porque no está todo resuelto en este ámbito
para comenzar.
Me gustaría lo que es
Situar dónde está la detección de emociones,
no la detección de emociones.
Primero depende de la inteligencia artificial.
Dentro de la inteligencia artificial hay un área concreta que es
a la que yo me dedico, que es el procesamiento de lenguaje natural
que trata de de procesar el lenguaje.
Ya sea escrito, ya sea ahora para tratar de comprenderlo y bueno
de extraer información.
Dentro de ese área está el análiSis de sentimientos,
que, bueno, es como cómo se denomina a todo el a todo el ámbito que trata
desde la polaridad a la detección de emociones,
y esa pequeña parte de la detección de emociones
en textos está dentro del análiSis de sentimientos;
dentro de este ámbito también está este área de investigación.
Está relacionada, pues con otras áreas
como la pSicología, la neurociencia, la lingüística computacional,
incluso la ciencia de datos a través de la Minería de Datos,
y la ciencia de datos vale bien, que es la detección
de emociones en textos bueno extraído está esta definición para,
para, bueno, para plasmarla en una descripción concreta?
No?
Entonces, la identificación de emociones en textos
es el proceso de analizar un documento de texto,
ya sea un mensaje, un comentario,
un artículo o cualquier otro tipo de contenido escrito,
es decir, un un documento escrito con el, con el objetivo de determinar
las emociones o sentimientos expresados por el autor.
Bien, tenemos cuatro ejemplos,
hoy es mi cumple años, estoy muy feliz.
Bueno, claramente denota cierta alegría
no en esta felicidad
no en este mensaje perdía mi mascota
y estoy destrozado su mensaje.
Triste.
Tengo miedo de volar en avión.
Bueno, quiere decir que, bueno, hay un sentimiento nuevo,
o sea, es una emoción de miedo, no me esperaba este regalo sorpresa.
Bien, bueno, pues esto es lo que trata de detectar.
Está la tecnología desarrollada en este ámbito sobre textos vale,
ahora vamos a la parte pSicológica no, que es una emoción en sí
que es por donde hay que comenzar, no para saber
qué es lo que estamos tratando de detectar, pues bueno,
según la teoría pSicológica es un estado pSicológico complejo,
que implica tres componentes distintos,
una experiencia subjetiva, una respuesta fiSiológica
y una respuesta conductual o expreSiva.
Bien, sobre todo de esta descripción,
me gustaría extraer una idea.
No es que, por un lado, la emoción es subjetiva,
en el sentido de que ante el mismo hecho
varios de nosotros podemos reaccionar de manera distinta
y tener una emoción diferente.
No, como pongo, hay en el ejemplo,
un corriendo, un perro corriendo hacia nosotros,
pues hay gente que le puede despertar, sorpresa,
otros que le dé miedo, los perros le puede despertar,
terror y otros que le encantan los perros le puede dar alegría,
no que un perro vaya corriendo hacia que al mismo tiempo
las emociones son complejas en el sentido de que no Siempre
vamos a tener solamente una emoción, Sino que hay veces que se mezcla,
no la sorpresa con la alegría, la tristeza, con el miedo,
este tipo de mezclas no incluso con una mayor complejidad
no, y con una mayor mezcla de estas emociones
no entonces bueno esto es digamos lo que lo que quiere decir
es que a la hora de detectar estas emociones en textos,
pues va a ser más complicado haciendo.
No Siempre va, va a ser tan claro el detectar.
Si esto es alegrías, estos tristezas estos miedos, etcétera.
Bien, hay muchos estudios sobre sobre las emociones,
vamos a hacer un recorrido muy breve para, para Situarlo este.
Me gusta mucho, sobre todo por los coloridas.
Iban, es muy completo.
También Rover LukSic.
Hizo una, bueno esto, una claSificación,
pSicoevolutivas de las respuestas emocionales generales.
Estas, la la rueda de la, las emociones,
y en ella podemos ver cómo tenemos en este círculo central,
que son las emociones báSicas, tenemos las lo
que él denominó precisamente son las emociones báSicas
no alegría tristeza confianza miedo sorpresa etc no entonces lo curioso
de esta rueda es que presenta emociones que están contrapuestas,
no como tengo aquí con las solicitas,
la alegría frente a la tristeza, la ira frente al miedo
no son como digamos, esa contrapoSición.
Pero al mismo tiempo, tiene, como esos tres círculos
concéntricos, denotan la intenSidad de estas emociones.
No en el círculo.
El miedo, por ejemplo, que sería la emoción báSica;
Si tiene una intenSidad mayor se podría decir que hay terror.
Si Si la intenSidad es menor,
Simplemente temor, no, incluso tiene por aquí por esta parte exterior,
Sin col; Sin color, como esa mezcla de saber lo que estábamos hablando,
de esta complejidad de las emociones,
esa mezcla que hay entre mociones, no;
Si tenemos entre alegría y confianza,
se podría denominar amor bueno,
esta es la teoría de cual tenemos más, más estudios,
como el de párroco que identificado e identifico
100 emociones en relación a la respuesta fiSiológica y bueno,
esto es del año 2001 él definió estas 6,
estas seis emociones primarias, amor alegría,
sorpresa y la tristeza y miedo.
Bien, hay otro estudio que es el de lo ven
que propuso una relación directa entre combinaciones específicas
de los niveles de sustancias, de señales de dopamina,
bueno sustancias químicas, no, sobre todo;
aquí lo a lo que voy es a las a las ocho emociones báSicas
que también presenta;
o no la ida le interesa de angustia sorpresa miedo alegría vergüenza
y asco sobre todo voy a este a este número
y a cuáles son en concreto,
porque, al final del desde el punto de vista computacional
es lo que más nos interesa, no, y entonces he dejado
para el final la de Paul Heckman,
que se basó en hizo un estudio sobre emociones
y expreSiones faciales, y al final lo más importante de esta
es que el ámbito y el área de la detección de emociones adoptado,
esta teoría como la que va a ser la, la, el núcleo central
de la detección de emociones.
Entonces, la mayoría de los trabajos de detección de emociones
se van a basar en estas emociones báSicas que presentan;
o el enfado la repulSión, el miedo, la alegría,
la tristeza y las sorpresas.
Luego propuso la lista ampliada,
pero, bueno, como decía la minería de opiniones,
la detección de emociones dentro de análiSis de sentimientos,
toda esta estaría que más o menos trata de lo mismo.
Adoptó esta esta teoría
y es lo que lo que trata de detectar vale bien.
Un caso práctico, es decir,
a queremos aplicar la detección de emociones,
pues un claro ejemplo es el comercio electrónico,
ya sea el arrogado o redes sociales o Sistemas
de reviSión de artículos, etcétera.
Entonces, todos conocemos un claro ejemplo
como es el de Amazon, en el que un producto,
pues se va a vender más o menos en función de las opiniones poSitivas
o negativas que hay acerca de sus artículos.
Entonces, esto al final es la idea báSica
que hay sobre un montón de de Situaciones a día
de hoy desde desde que desde la aparición de Internet
con el comercio electrónico, las redes sociales
y todo este tipo de tecnologías es muy útil el análiSis
el analizar cuáles son las opiniones sobre muchos ámbitos de la vida,
ya sea productos de una marca, la marca en sí concreta
el tema político, miles de miles de de ejemplos.
Bien, como decía al principio,
lo primero que surgió en este, en este área,
investigación se denominó al análiSis de sentimientos
y lo primero que hacía era
Simplemente detectar lo que llamamos polaridad del texto;
es decir, vez sí un mensaje o un texto en sí es poSitivo.
Es negativo, de acuerdo?
En términos generales,
esto les servía en estos primeros estudios
a los investigadores para saber cómo hablaba la gente
de un determinado producto, por ejemplo, entonces ya sea
analizando un mensaje de manera individual,
Si veíamos que era poSitivo o negativo,
sabíamos que había una, una idea poSitiva o negativa
sobre ese producto.
Si esto hacemos, Si esto lo hacemos sobre todas las opiniones
de un producto, al final podemos sacar unas medidas
más o menos complejas sobre Si la idea general
de un producto es poSitiva o es negativa,
luego más adelante surgió ya lo que es el reconocimiento
de emociones vale, que es un estudio más profundo
y que tratamos de detectar otras cosas,
que no solamente es la poSitividad o negatividad,
Sino es detectar estas emociones
de las que hablábamos de la teoría de Heckman,
y entonces esto, al final lo que nos Sirve es para construir el perfil
de una persona y sobre todo al final,
como muchos de estos trabajos se centran en casos prácticos
que luego la empresa va va a poder utilizar.
Al final lo esto le Sirve a las empresas
para que su servicio de atención al cliente
o de marketing construya un perfil de esa persona
y sepa cómo va a tener que actuar cuando se ponga en contacto
con ellas.
No es lo mismo que una persona esté Simplemente ligeramente disgustada
a que esté tremendamente enfadada.
Entonces, hay protocolos diferentes
que tienen las empresas y los servicios de marketing
para atender a los clientes en función de este estado emocional.
Dos mensajes.
Como ejemplo, este producto no es fácil de usar,
y, por otro lado, odio.
Este producto es lo peor, son en el fondo.
Si hacemos, si hablamos de polaridad,
estamos hablando de dos mensajes que son negativos,
a priori vale, pero emocionalmente son muy diferentes.
Entonces aquí es lo que quería hacer.
Los bebés entre la diferencia entre el principio
de no dosis de sentimientos,
que quedaba más que se detectaba-
la positividad o negatividad a esta detección de emociones
en las que aquí se va a ir más allá.
Vale, como decía anteriormente,
construir este perfil sobre el estado emocional
de un cliente nos sirve para que los servicios de atención
al cliente, mediante protocolos mediante un procedimiento concreto,
se pongan en contacto con esa persona para que la cosa vaya mejor bien,
tenemos cuatro tipos de análisis de sentimientos.
Cuatro áreas, cuatro su varias como queramos llamar al principio,
es el análisis de sentimiento detallado, que es
cómo se ha quedado con el nombre,
que básicamente es de lo que estaba hablando anteriormente,
que es simplemente detectar la polaridad de los mensajes.
Un me gusta, no me gusta un positivo o negativo.
Surgieron luego estudios un poco más complejos en el que trataban
de clasificar los mensajes dentro de la escala del like,
que, bueno, daban valores de unos siete que mide un
pues desde un acuerdo fuerte,
hasta un desacuerdo fuerte, val en preguntas de comportamientos
la detección de emociones que también estamos hablando de ella,
en cuanto que vamos a determinar cómo los clientes se sienten
acerca de de la respuesta a un producto o una marca,
o cualquier otra cosa que queramos analizar.
Luego también tenemos el análisis de sentimientos basado en aspectos,
es decir, hay estudios y ahí hay una subárea que se dedica
a a intentar analizar si los mensajes son acerca de un determinado aspecto
ya sea de un producto o de una marca, no?
Es decir, podemos tener la empresa de Repsol, por ejemplo,
y ver si está hablando de la casualidad súper
del aceite para el coche o de otros productos que tenga vale.
Aquí estábamos alguien pongo el ejemplo de la última actualización
del software de un teléfono.
Claro, es decir,
nosotros podemos estar muy contentos con nuestro teléfono,
pero resulta que aparece una actualización de software.
No nos gusta porque nuestro teléfono empieza a ir más lento.
Entonces es muy importante que la empresa sepa que lo negativo
de los mensajes que le están llegando son por esa actualización,
no porque el teléfono tenga otros problemas, no.
Entonces, bueno, este esta subárea se dedica justamente a esto
y luego también de manera más compleja.
Está el análisis de intención en la que se trata de detectar
cuál es la intención detrás de los del mensaje
o de los mensajes de un cliente, es decir,
al final está muy relacionado con con,
con los servicios de atención al cliente y con el marketing.
Para organizar un poco los flujos de trabajo.
Esto que hablábamos de vamos a ver qué es lo que hay en la cabeza
esta persona,
cuál es la emoción que siente ese perfil
para ver cómo tenemos que actuar ante ella?
No, pues este caso es un poco lo mismo, no, es decir,
ante un mensaje que es negativo, que es lo que está buscando
este cliente, quiere devolver un producto,
solicita simplemente un descuento, o es que simplemente, por ejemplo,
como con lo de la actualización del software de teléfono
necesita ayuda para aprender cómo funciona,
este nuevo software han cambiado los menús de sitio, etcétera?
Bien, pues este área se dedica a ello.
Cómo funciona el análisis, el análisis de sentimientos?
Bueno, pues sobre todo al final es un algoritmo que lo que trata
de descubrir son puntos de vista, basado en opiniones o emociones
relacionadas.
Vale.
Para el análisis de sentimientos, una opinión es un punto de vista
que generalmente no está basado en hechos que se puedan constatar,
es decir, podemos tener hechos, factuales o podemos tener opiniones,
es decir, si sí si un usuario dice pues mi teléfonos negro,
pues ahí no hay ninguna opinión, no hay nada que analizar.
Vale?
Entonces, justamente antes de analizar
este estos mensajes,
se hace un reconocimiento de cuáles son los mensajes que tienen
algún tipo de opinión para luego poder analizarlos de acuerdo
y, bueno, a la hora de ir hacer a la hora
de detectar estas estas emociones, podemos hacer diferentes estudios,
no determinar si la policía de expositiva negativa
tratar de detectar si se habla de un tema
en general o si se habla de algo específicamente no estaba un poco
relacionado con con el análisis de aspectos,
incluso si la opinión negativa es de alguien individualmente,
es decir, alguien que tiene un problema,
pero nada más que es esa persona o resulta que hay ciertos elementos
de audiencia que opinan de esta forma,
no.
Es decir, para Amazon también es muy importante
que ciertos productos para determinadas franjas de edad,
no a la hora de,
es decir, yo pongo a la venta un producto en Amazon
me interesa que Amazon luego me diga, pues mira,
en la franja de 15 a 25 está esto, está yendo muy bien.
En la franja de 40 55 está habiendo comentarios negativos.
Algo pasa ahí no.
Entonces, ya con eso puede decir igual
es que la gente con con determinadas de este segmento tiene más problemas
para no sé comprender ciertas cosas que ellos la gente joven,
puede ver en otros ámbitos de la vida,
no en algo que está más relacionado con otros.
Con otros segmentos de audiencia,
de acuerdo lo la dirección de emociones también se puede hacer
a distintos niveles.
Podemos analizarlo desde un nivel de documento,
es decir, analizar todo, todo el texto, toda todo la opinión
que que que un usuario ya haya escrito
y de ahí determinar una emoción o un sentimiento,
no por idea negativa o positiva,
pero también se puede hacer a nivel de oración,
y esto es muy útil porque dentro de una opinión incluso
puede haber diferentes Estados, no decir podemos empezar hablando
pues me compró el teléfono y estaba súper contento con él, viene,
viene luego una serie de datos que no tienen nada que ver las opiniones,
pero resulta que llegó a la actualización del segle.
Me empezó a ir todo mal y al final acabe comprándome de otro.
Entonces, ese análisis por oraciones nos puede.
Nos puede hacer ver que primero estaba contento,
pero luego resulta que a partir de cierto punto
empezaron a llegar mensajes negativos,
y esto quiere decir que la cosa iba bien,
pero luego se se ese se fue empeorando.
Entonces, eso a la hora de analizarlo de cara a las empresas es muy útil
porque sacan más información de que lo ha podido ocurrir,
incluso dentro de una misma oración.
También se puede.
Se pueden encontrar diferentes puntos de opinión,
no en una misma frase.
Te puedes encontrar precisamente algo similar a lo que estábamos hablando.
Antes me compra un teléfono, allí todo iba bien,
pero resulta que se llegó una actualización era inusuales.
No, pues bueno,
dentro de esa misma frase tenemos dos partes,
no la primera parte, que sería un aspecto positivo,
una emoción positiva y en la segunda parte es negativa.
Claramente no, incluso tenemos diferentes subcategorías
dentro de lo que son las, la, el análisis de sentimiento,
no decir tenemos opiniones directas
donde la opinión va al grano,
la interfaz usuario de esta aplicación es deficiente.
También tenemos comparaciones o una opinión comparativa,
donde se hace una comparación entre la interfaz usuaria
de la aplicación de.
Es peor que la de la aplicación a una opinión explícita
donde se dice claramente no, que es qué es lo que realmente
sobre lo que está escribiendo ese mensaje negativo.
Esta aplicación funciona de manera óptima
o un mensaje que no está claro si es muy positivo y negativo
pero denota en su en su su mensaje que realmente está disgustado
no la aplicación comenzó a fallar un día,
que bueno realmente es, es un hecho factual.
La aplicación comenzó falla, pero claro,
esto detrás de este mensaje ahí seguramente un enfado o un disgusto,
algo similar?
Bien, esto es de lo que hemos hablado
hasta ahora es del análisis de sentimientos que como decíamos,
fue el origen de esta investigación.
No, ya vamos a pasar a lo que es el reconocimiento de emociones
bien haciendo un pequeño recorrido, a ver cómo vamos de tiempo.
Es que esta imagen me gusta mucho,
porque en diferentes momentos, temporales hay ahí hitos históricos,
no que ha marcado un poco la evolución de este área.
No todo comenzó en 1.872
por la teoría de la emoción de Charles,
Darwin, luego en 1980 la rueda de las emociones,
que es la que hemos visto de Rover Plus,
chica, apareció el primer bueno.
Esto es un dataset de un estudio que empezó con,
con la detección por imágenes de emociones,
el primer artículo en 1996, de reconocimiento de emociones,
pero en lenguaje hablado valen en texto ahora,
o sea, en lenguaje oral,
la teoría de la imputación efectiva en el 97,
otro data sé que esto es muy famoso y fue con el que empezaron a aparecer
muchísimos estudios de la detección de emociones que ya están en el 97.
Es decir, este área es relativamente joven,
no en el sentido
de que no llevan muchísimos, muchísimos años presente,
sino que la mayoría de ellos pertenecen a sobre todo, a este siglo
xxi.
En este trabajo se hace una primera primer trabajillo
sobre análisis de sentimientos.
Vale, pero bueno, como son los primeros, son muy.
Son muy relevantes.
No.
A la hora de este estudio nos fijamos en el 2.
En el año 2005 es cuando se se escribe
el primer artículo de detección de emociones en textos mal,
es decir, este está este.
Este ahora de la que estamos hablando comenzó en el año 2005,
se entendía en 2009 que es bueno, es un recurso muy,
muy relevante dentro de este ámbito.
En el año 2013, hace solamente 10 años,
aparecieron los primeros envellits, al mismo tiempo
que las que las redes bueno la red neuronales,
las nuevas redes neuronales, estas que conocemos,
con muchas capas ocultas y con mucha capacidad de cómputo,
porque la red neuronales lleva muchos años, muchos más.
En el año 2017 hace sala toda, solamente seis años,
apareció la arquitectura transforme, que es la que ha dado
lugar a los modelos de lenguaje de la que depende change.
En el año 2018 aparecieron los primeros modelos de lenguaje,
pero entrenados que a día de hoy son la base de la investigación
en la mayoría de las áreas relacionadas al menos
con la informática en 2019.
Bueno, este transforme de, quise le que es bueno.
Modelo de lenguaje,
presentado por Google también, bastante relevante,
otro modelo de lenguaje en 2020 en el año 2021,
los primeros modelos del lenguaje multimodales,
es decir, que la entrada es texto, es audio, incluso otro,
otro tipo más de de rasgos que se le meten estos modelos
de lenguaje para para combinarlos y hacer una detección.
Entonces, bueno, como podéis ver,
sobre todo en el punto más relevante, yo creo,
es el año 2005, que es donde comienza toda la investigación
en la detección de emociones, en textos.
Bien, aquí tenemos la arquitectura,
una arquitectura muy general de lo que podría ser un sistema
basado de decir basado en emociones de reconocimiento de emociones.
Vamos a hacer un recorrido muy rápido.
Vale.
Qué es lo que tiene que tener todo sistema de detección,
de emociones.
Al final esto es muy, muy común a todos los sistemas de procesamiento
del lenguaje natural.
De acuerdo.
Lo primero es preprocesal el texto,
es decir, limpiarlo, toca lo que es dividirlo en el texto,
en parte ya sea en palabras o tokens,
reducirlo a letras, minúsculas, borrar el ruido estos
para para para el sonido este le matización, que es bueno,
es más o menos extrae las raíces de las palabras.
Luego también hay extracción de rasgos
que escola es digamos esto es una parte
que veremos ahora más adelante que son, son métodos para extraer
rasgos que luego les vamos a poder meter a los sistemas de sistemas,
supervisados de clasificación para que aprendan
y puedan hacer una predicción de de las emociones sobre textos
que no han visto de acuerdo entonces dentro de los más relevantes,
porque están el reconocimiento de entidades
nombradas por dentro de un texto
pues se detectan organizaciones nombres comunes verbos adjetivos
perdona organizaciones lugares fechas no lo que son entidades
nombradas el parto cps que bueno es,
consisten anotar un texto con los nombres de los adjetivos
es un análisis gramatical los nombres los adjetivos los verbos el vago Wars
que bueno es digamos como el origen también del procesamiento
de lenguaje natural donde convertimos los textos en vectores.
De palabras donde marcan la frecuencia de las palabras
en un documento,
el tfe de f, que es otro método también que marca la frecuencia
de los términos en un documento frente a un conjunto de referencia,
no?
Entonces sí unos términos, unas unos determinados términos,
aparecen más en un documento que en el resto
de de de ese conjunto de documentos, digamos,
lo que puede lo que denota al final es que esos términos son relevantes
en ese documento.
Entonces, bueno, es otro método para extraer rasgos y bueno
y luego los huevos,
en vez de que puede ser que los hayáis oído, que son
como la base de la de la red neuronales
y luego parte de los lenguajes,
de los modelos de lenguaje.
Qué tipo de métodos tenemos dentro de los sistemas de detección
de emociones?
Pues los basados en que vos los basados en reglas,
esto lo vamos a vernos adelante.
Ahora, ahora un poco después Machín Learning y los y del vale,
tienen que tener un dataset dataset anotado,
generalmente y bueno,
algunos de ellos, de los más de los más famosos,
pues son nuestros Calaf loable y sean que aparecían en la imagen
que mostrábamos con la evolución
no de de, de este ámbito, del área, de la detección de emociones
y otras dos Aeval, que es bueno la serie de the congress
tareas de evolución dentro de este ámbito vale,
den con, con los métodos de extracción de rasgos,
tenemos luego algo más complejo, que es
o podemos categorizado otra manera
como son el análisis de esta estación.
No podemos azar esto también esto también vamos
a ver un poquito más adelante.
Podemos hacer un análisis, léxico del texto,
una, las y sintáctico un análisis semántico
y la integración del discurso de acuerdo.
También tenemos diferentes modelos de emoción,
como son el modelo categórico dimensional o con policial,
al.
En cuanto a los clasificadores que hablábamos antes,
a los que le podemos meter,
estos rasgos que hemos extraído mediante con el pacto de speech,
el reconocimiento, entidades nombradas,
etc. Pues tenemos algoritmos clásicos de Machín Learning.
Cómo se pueden ser el vm,
Banyeres a los decisión rondón Forés,
etc. Y lo que ya son 10 learning,
con con redes neuronales como las convencionales,
las recurrentes o incluso los modelos de lenguaje.
Entonces, bueno, digamos esto es un poco la arquitectura
así a grosso modo, de un sistema de reconocimiento de emociones.
Cuál es el flujo de trabajo que tiene este tipo de sistemas?
Bien, todo comienza por por ver cuál es la fuente de textos
que vamos a adoptar.
No?
Pues ya sea fe, Eastwood esta gran Twitter,
foros de discusión, lo que sea, no.
De ahí obtenemos un mensaje no como este de Oprah win, fe
y qué es lo primero que tenemos que hacer lo que hablábamos
antes de preprocesal el texto, es decir,
limpiarlo y prepararlo para luego podérselo
meter a los algoritmos, no, y esto consiste en,
en lo que también mencionábamos, de reducirlo a minúsculas,
removerlos los signos de puntuación eliminar dígitos,
y gastas, expandir las contracciones toquen izar,
quitar palabras vacías y hacer este mínimo de matización.
Esto es, digamos, las las técnicas que suelen hacer
de procesamiento de textos,
pero no en todos los trabajos hacen todas, sino que bueno,
ya depende de lo que estemos buscando,
vamos a aplicar unas u otras.
Bien, con este texto ya limpio podríamos decir,
se hace el análisis de de rasgos de acuerdo,
lo primero es la, la extracción de rasgos que es lo que hablábamos
antes de.
Bueno, las entidades nombradas el patrocinio, etcétera,
luego se hace una selección de estos rangos.
Es decir, cuando ya tenemos todos los rangos que hemos traído,
es muy común hacer un análisis de esto, de estos rasgos
y ver cuáles son los más discriminante es entonces,
pues nos quedamos con ellos, sobre todo porque bueno,
nos va a hacer que el sistema funcione mejor,
también si seleccionamos una serie de ellos,
luego podemos descartar los otros,
y que nuestro sistema a la hora de sea más rápido
para ir y nos evitamos extraer esos esos rasgos que vemos
que no, no están funcionando bien y luego ya viene la parte
de de construir vectores.
De estos rasgos para meterse los a los a los clasificadores,
vale?
Aquí tenemos, como decíamos antes, diferentes métodos de clasificación,
como son los basados en que vivos basados en reglas
Machín Learning para luego.
Sobre el resultado de todo esto
es que para este este mensaje de aquí pues tendríamos una serie
de estas clases ya depende de cuáles son los estados emocionales
que queramos detectar felicidad alegría odio sorpresa tristeza etc
vale
Entonces digamos esto es un poco cómo funcionarían
este tipo de sistemas?
Antes estábamos hablando de los tipos de extracción.
No?
Entonces de rasgos pueden ser de estos cinco tipos
a grosso modo el análisis, léxico, que bueno consiste en dividir,
sobre todo en párrafos, frases y palabras que es bueno,
sobre todo porque ayuda a identificar y analizar estructuras de palabras.
El ejemplo más más claro es la toca iniciación,
que consiste en dividir el texto en toques que son más
o menos palabras.
Vale el análisis sintáctico,
que consiste en analizar la gramática de una frase
y mostrar la relación entre estas palabras
y un ejemplo también,
pues es el parto de ignoro que hablábamos de anotar estos textos
con, con asinada las palabras.
Si es un nombre, si es un adjetivo,
si es un verbo vale, esto no sirve.
Luego para analizar este texto, el análisis semántico
que sobre todo lo que busca es buscar el significado real de las palabras
y evaluarlo con con el significado del texto,
y, bueno un ejemplo es el reconocimiento de las entidades
nombrada a ver si son organizaciones son lugares; si son fechas,
etc. Esto nos va a servir para para también profundizar en el.
En la comprensión de esos textos un tipo de análisis más complejo
ya empieza a ser la integración del discurso de acuerdo,
porque implicamos la relación y el significado entre dos oraciones
o frases consecutivas,
es decir, tenemos en cuenta que es lo que es,
intentar contextualizar un poco más qué es lo que se dice
en ese documento
y entonces tratar de extraer un poquito más de información
acerca de lo que se ha dicho antes para lo que estamos analizando
ahora, por ejemplo, no.
Entonces, el análisis de dependencias
es es uno de los ejemplos de esta desintegración del discurso
y luego el pragmático que es aún todavía un análisis
un poco más complejo que se centra en la interpretación general
del lenguaje.
Entonces, bueno, sobre todo hace uso de de conocimientos externos
y de etapas anteriores, para,
al final obtener interpretaciones un poco más complejas de lo que hay
en ese texto no como los objetivos del autor recursos retóricos etc
vale entonces estos son los los cinco tipos de extracción
de las los que se suelen, que se suelen llevar a cabo.
Bien, como decíamos,
había cuatro tipos de métodos de la dirección de emociones
no, sobre todo, esto es un poco marca desde los métodos originales
hasta hasta el día de hoy, de los modelos de lenguaje.
Entonces, todo todo comenzó igual por por los métodos
basadas basados en palabras clave.
No es que iguales los métodos más sencillos, bien, en qué?
En que se basan básicamente bueno, construimos una serie
de de listas, no, si hablamos de polaridad,
pues construimos dos listas de palabras que denoten
aspectos positivos y otra,
o sea, una una lista con aspectos positivos
y otra con aspectos negativos.
Entonces, con esto lo que hacemos es,
simplemente vamos a detectar en estos textos
estas palabras que hemos que hemos aprendido, que hemos reunido
en estas listas y entonces lo que al final tratamos
de hacer es ver si hay más de la lista de los positivos
o más de la lista de los negativos entonces con esto al final
digamos la le acabamos asignando una una etiqueta ese texto diciendo,
pues ese texto es positivo o es negativo en función
de estas listas de palabras y la frecuencia,
por decirlo de una manera,
que aparte de aparición en estos textos un poco más,
más complejo es los solos métodos basados en reglas que aquí bueno,
también partimos de.
Bueno, partimos de un conjunto de textos que se limpian,
se hace el precepto procesamiento, que hemos mencionado
y luego se hace una extracción de reglas.
No esta estación de reglas está un poco basado también
en el método anterior de las listas de palabras
clave solo que aquí la regla son un poco más complejas,
igual podemos asignar a determinadas palabras un mayor valor
que otras y entonces con estas reglas al final
obtener un valor numérico sobre la positividad o negatividad
de un texto de acuerdo, entonces,
estas reglas al final se acaban aplicando sobre un determinado texto
y conseguimos etiquetarlo.
Finalmente bien, después ya aparecieron
los los métodos basados en el aprendizaje automático
que estos ya son más complejos parten de un texto anotado,
es decir, un texto en el que, si estamos hablando
de de positividad o negatividad,
pues, por ejemplo, mensajes de twitter con una anotación
asignada con una clase asignada que sea positivo o sea negativo.
Entonces estos textos de nuevo se vuelva a hacer.
El procesamiento se hace esta extracción de rasgos
que hablábamos antes y que toda esta información
se introduce a un algoritmo de matching
-lending,
para que aprenda para que generalice sobre estas dos clases
que le hemos metido, positiva y negativa,
y construyó un modelo de acuerdo en la parte de a la parte de abajo,
que sería la parte de tesis, por decirlo de una manera.
Estos son textos que no están anotados, es decir,
no tiene esa clase positivo negativa,
no se sabe si son positivos o negativos.
Se procesan, se preprocesal texto o se hace la estación de rasgos
de nuevo y se aplica el modelo que había generado el clasificador.
Sienten de tal forma que al final esa zona predicción
sobre ese texto para anotarlo como positivo o negativo
y luego ya finalmente aparecido el y está a día de hoy,
que es el aprendizaje profundo,
que, bueno, es similar al anterior, solo que no se hace esa extracción
de rasgo sino que las propios, los propios sistemas,
hace lo que se denomina un autoaprendizaje automático,
en el cual al final el sistema hace una estación de rasgos,
de forma automática y clasifica los textos de esa forma,
de esa forma automática.
Entonces digamos que como entrada al metemos esta capa de Denver,
que, bueno, es una representación de los textos de forma numérica
en forma de forma de vectores, de tal forma que esta reúna.
Esa final adquieren el conocimiento de los textos o de un corpus.
Mediante estos senderismo entonces de nuevo
hay una parte de enterramiento.
Hay una parte de tesis
y la predicción para detectar la emoción,
si es positiva o es negativa, bien, una parte importante
de tanto de este área como del área del procesamiento
del lenguaje natural en términos generales
es la es la tiene que haber una existencia de dataset.
Su corpus al final lo mencionado anteriormente,
pero esto es muy importante porque sobre todo los sistemas,
supervisados, o para evaluar un sistema
de este tipo necesitamos saber si lo estamos haciendo bien o mal
Entonces un corpus al final es un conjunto de documentos
que tienen anotada la clase que nosotros queremos predecir.
Es decir, si estamos hablando de positivos o negativos,
pongo el ejemplo de positivos o negativos,
porque es lo más sencillo, no?
Pues todos los documentos, todos los todos los lo
que estamos analizando.
Los comentarios van a tener que estar anotados
con esa clase positiva o negativa.
Es decir,
generalmente va a haber una tarea manual en la que una persona,
un grupo de agotadores pues van a notar estos estos documentos,
con esa, con esa clase positivo negativa,
para que luego el sistema por un lado en una parte de este corpus
sea la que utilice para para aprender vale, para saber cuál es,
tiene que clasificar como positivos o negativos
y luego a tener una parte es en la que se le ocurre,
se le oculta al sistema estas etiquetas
para que haga esa predicción
y luego ya aparece en estas etiquetas.
Para ver cómo ha ido el resultado de esta predicción,
no?
Entonces, bueno, en este ámbito
son muy importantes, los, como decía los corpus.
No?
Entonces hay de muchos tipos en este área
en estos años han ido surgiendo,
entonces tenemos desde los sistemas de revisión, no, es que son bueno,
en este caso son, están basados en películas y en productos,
no?
El de Amazon,
que es bueno probablemente todos los conozcamos, no, bueno,
pues aparecen, pero productos
y hay una serie de mensajes en las que están marcados,
pues como positivos o negativos,
incluso en Amazon también tenemos una escala no debiéndose de uno a 5,
en el que bueno, tú calificas cómo es ese producto, no, si estás más
acuerdo o más desacuerdo con el.
No.
También tenemos otro corpus muy, muy famoso,
basado en guías de viaje.
Otro tipo de dataset, ahora día a día de hoy muy iguales,
de los que más son, más se usan, no puedes, están basados en blogs
y en twit, también en Féix,
para analizar comportamientos en redes sociales,
vale también el al este, que está basado en cuentos.
Ahí también parten de agentes conversacionales
como el mel y se me va, el que es son diálogos
y luego también en foros de discusión
no con noticias y entrevistas entonces bueno
digamos es un poco el espectro de los tipos de dataset
que nos podemos encontrar si queremos hacer,
si queremos desarrollar un sistema de detección de emociones,
no y, bueno, pues, por dónde, por donde podemos tirar
más o menos a no ser que nos construimos construyamos nosotros
mismos nuestro nuestro dataset bien, ya visto todo esto,
aparecieron unos modelos del lenguaje y bueno todo esto saltó
por los aires entonces bueno quería hacer un apartado concreto
de los modelos del lenguaje, no, los modelos de lenguaje
son redes, no urbanes artificiales que, bueno, son de gran tamaño,
y lo que hacen generalmente,
o lo que hacen básicamente es, es aprender la estructura
con que se presentan las palabras, un determinado y humano,
los modelos de lenguaje utilizan la arquitectura,
transforma el que también veíamos en este recorrido
por los hitos de este área y entonces con esta arquitectura que consta
de un codificador de codificador.
Lo que trata es de extraer los significados
de una secuencia de texto y tratar de aprender las relaciones.
Entre estas palabras y las frases que contiene el texto,
vale.
Como decía también anteriormente, estos transform mes
se entrenan supervisión,
hacen lo que se denomina autoaprendizaje, es decir,
no tenemos que meter en los rasgos
que nosotros hemos extraído mediante algoritmos,
sino que ellos son capaces de hacer esa extracción de rasgos
y aprender automáticamente, y, sobre todo,
lo que con este entrenamiento se consigue
es entender parte de la gramática, a los idiomas y conocimientos básicos
de un conjunto de textos, no.
A día de hoy.
Es este, o sea, este área de investigación.
Esta tecnología es muy abierta.
Entonces, podemos encontrar muchos recursos relacionados
con los modelos del lenguaje.
Entonces,
uno de los recursos que podemos encontrar son precisamente modelos
de lenguaje que ya están predeterminados;
es decir, modelos de lenguaje a los que ya le han metido
un conjunto más o menos extenso de documentos,
y esto ya no lo podemos encontrar de manera accesible en internet,
vale?
Entonces, luego si nosotros queremos aplicar estos modelos de lenguaje
a una materia más concreta,
pues hacemos lo que se dice en red entrenar.
No, entonces un ejemplo muy, muy, muy sencillo.
Nos podemos encontrar, por ejemplo, para el español,
modelos de lenguaje que estén entrenados
con un corpus de la Biblioteca Nacional
con un montón de páginas web de documentos
de otra serie de libros, etcétera.
No?
Entonces con esos se se entrena, este modelo, alguien,
que tenga una capacidad de cómputo muy grande,
y esto lo publican ahí tenemos modelos en Internet
de modelos de lenguaje basados en el español.
Entonces nosotros queremos aplicarlo a la detección de emociones.
Por ejemplo, en Twitter
lo que tendríamos que hacer es a ese modelo lenguaje
que ha sido entrenado con libros y con páginas web igual;
el la, la gramática, la ortografía,
la manera de hablar en Twitter les resulta complicado.
Entonces tenemos que entrenarlo con un corpus de tweet
para que sepa cómo se habla, no en ese tipo de mensajes,
que son mensajes más cortos, que tiene más falta de ortografía,
que se ha dado una manera más directa.
Bueno, las las particularidades de década de cada tarea específica.
Entonces, con los modelos de lenguaje,
lo bueno que se pueda hacer ese esos red
entrenar para, para ir a una tarea específica
o un dominio específico incluso también con idiomas,
no decir, podemos tener un un, un modelo de lenguaje
en un idioma y lo que se hace también la transferencia de conocimiento,
para tratar de aplicar al otro idioma,
con un pequeño reentrenamiento, con con documentos de otros idiomas,
bien, profundizando un poco.
Los trans;
formes lo estamos formes, surgieron a partir de,
sobre todo bueno, es como el punto sobre el que se marca el comienzo,
con un con un artículo en el año 2017,
Google, que es atenciones
o en el que se presentó precisamente esto, la arquitectura, la gratitud,
la arquitectura transforme y entonces,
uno de los de los puntos más significativos y más novedosos
dentro de esa arquitectura, pues son las capas de atención.
Vale.
No voy a profundizar aquí para no enredarme, pero bueno,
sobre todo estos modelos de lenguaje
y esta arquitectura transforme lo que permiten.
Es que esto no del lenguaje adquieren el contexto de una manera,
o sea, son capaces de aprender mucho más del contexto
que lo que todos los sistemas que había anteriormente de acuerdo
que tenían, bueno, pues como esa ese pequeño problema
a la hora de aprender.
Entonces, sobre todo es en lo que se se basa
en estos medios conceptuales, no, que pongo aquí en la presentación
y luego el avance de estos tan informes
se debe bueno, aparte de que hay empresas muy grandes
que han metido mucho dinero,
aquí se debe principalmente a dos cosas,
por un lado, que cada vez tenemos una mayor cantidad
de documentos de manera digital, no decir,
ya sean páginas web ya sean libros, no?
Entonces cada vez tenemos volúmenes de estos muy grandes
que están disponibles para para que un algoritmo de estos los pueda,
los pueda utilizar y también porque la capacidad de cómputo
ha aumentado su último año de manera de manera exponencial,
no?
Es decir, la renovada desde,
llevan existiendo hace muchísimos, muchísimos años,
pero antes había otra capacidad de cómputo entonces bueno
estaban más estaban más limitadas
no bien voy voy un poquito más de tiempo.
Voy a ir un poquito más deprisa que esto,
simplemente quería, bueno, poner un poquito sobre la mesa,
un caso concreto
de una tarea que existe en español de detección de emociones.
La última que se celebró fue en el año 2020.
Detección de mociones estaba compuesto
de un corpus de 8.508 1.409 twit.
Entonces, aquí lo que lo que quería,
sobre todo que viérais, es que lo tengo,
la siguiente transparencia es que, bueno, por la pandemia
participaron al final, o sea, solo se presentaron 2,
pero los dos que se presentaron, uno estaba basados
en redes neuronales y lo otro en modelos de lenguaje
y entonces esto es lo que solemos ver a día de hoy en el estado del arte,
que la mayoría de trabajos a día de hoy se centran
en los modelos de lenguaje, de acuerdo.
Entonces, bueno, quería profundizar un poco más,
pero, bueno, la idea básica es esa,
que los modelos de lenguaje nos han inundado la mayoría
de de, de la producción científica, al menos en el área de la informática
y, bueno, esto era un ejemplo de un caso concreto
aquí en español.
Antes hablaba
de que los modelos de lenguaje también están evolucionando,
aparte de por todo el dinero que han metido empresas muy importantes
como feísmo como well como Amazon etcétera a día de hoy es
es, es un mundo en el que digamos, es muy abierto,
no es un poquito el la, la esta tendencia de ofensor
no que surgió hace muchos años.
Bueno, el caso
es que nos podemos encontrar muchísimos recursos en Internet
y la gente colabora publicando sus modelos publicando su código
publicando los dataset.
Entonces un ejemplo de este crecimiento.
Es Jardín Féix
que bueno, que es una empresa que fue fundado 2016.
Bueno, me voy a ahorrar comentarios, pero a donde voy
es que aquí sobre todo nos podemos.
Como decía, encontrar repositorios es un repositorio de código
con el que vamos a tener a ellos les neuronales
y modelos de lenguaje.
Vamos a encontrar conjunto de datos.
Vamos a encontrar la tácet.
Entonces es un sitio muy vamos a día de hoy, que es muy útil para avanzar
en cuando queremos hacer un sistema de este tipo, de este tipo
o de otros muchos.
Cómo vamos a poder crear.
Quería mostrar una o varias, varias capturas de pantalla
de porque bueno,
para que veáis todo lo que lo que tiene,
sino la conocéis, vale?
Esto en este caso son, están clasificados.
Podemos podemos tratar de buscar un modelo de lenguaje que se adapte
a lo que nosotros estamos intentando hacer.
Vale?
Entonces, por ejemplo, en este área del proceso
tenemos aquí también tenemos Computer visión, no, pero tenemos
nosotros vamos a procesamiento de lenguaje natural,
que es lo que me interesa, a mí están clasificados en modo lenguaje
para la explicación de textos.
Clasificación de tokens,
cuestionan Seguín, traducción resumen automático,
generación de texto.
Hay un montón de tareas, vale?
De hecho,
mirar solamente clasificación de texto hay 35.628 modelos.
Bien, también podemos filtrar por lenguajes.
Nosotros en este caso nos interesa al español,
siempre el español va a tener menos recursos que el inglés, pero bueno,
en español vemos como para la clasificación
de textos.
En español tenemos 240 modelos.
No está, no está mal.
Bien, ahora nosotros queremos hacer detección de emociones.
Bien, detección emociones en español son a priori,
solo encontramos dos modelos.
Ya tenemos menos recursos,
y esto lo quería poner en contraposición
a lo a lo que nos encontramos en inglés.
En inglés tenemos 68 modelos frente a los dos en español,
es decir, siempre en inglés;
a día de hoy no vamos a encontrar mucho más recursos, y esto
para la investigación en español, pues bueno,
complica un poco.
Cumple un cumplido un poco las cosas porque en muchos casos
tienes que generar de tu tus propios recursos,
y yendo a un caso concreto de uno de estos modelos,
nos podemos encontrar un montón de información.
Como incluirlo en nuestro código y en la parte de la derecha.
Tenemos un demostrador vale,
como cómo funciona este modelo?
Entonces,
para acabar ah, bueno, luego tengo los desafíos.
Me pone muy contento, compartir con vosotros un ratito
hablando de emociones y pln bueno le das a computar destaca la lo
ha estado con la alegría vale me lo ha hecho bien bien
y bueno cuáles son los desafíos dentro de la necesidad,
sentimientos generalmente, de este tipo de sistemas
y en procesamiento de lenguaje natural.
Ocurre de manera muy común, es el contexto.
Les cuesta contextualizar un mensaje.
Dentro de un documento más grande, de acuerdo,
luego también es esta el problema de la subjetividad y el tono.
Hay veces que, bueno, el tono de un mensaje
tú a lo mejor lo está escribiendo de ciertamente de cierta manera
que para ti qué es?
Que es positivo, pero el que lo lee no lo tiene tan claro
si es positivo o negativo.
Entonces, esta subjetividad también.
Los sistemas de detección es uno de los de los desafíos que hay
dentro de este área, vale, profundizan en este tipo de aspectos
para, para que funcione mejor, luego el sarcasmo y la armonía,
efectivamente, cuando escribimos con palabras positivas,
mensajes negativos.
Esto a las máquinas, no les no lo detecta muy bien.
Entonces, bueno, digamos que estos otros;
todos los puntos en los que los que tienen que mejorar
y luego las diferencias culturales,
es decir una misma palabra en dos países diferentes del mismo,
habla, significan cosas diferentes.
Entonces depende con qué documentos estén entrenados.
Estos modelos, pues lo va a interpretar de un lado,
otro.
Entonces, estos otros de los desafíos que también está en este ámbito
y bueno me he pasado la raya perdón muchas gracias por la atención.