Fundada en los laboratorios Explosion AI, SpaCy es una biblioteca con vocación por el Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL) y se puede descargar bajo una licencia gratuita. Está escrita en Python y Cython, una extensión diseñada para tener un rendimiento típico del lenguaje C y una ejecución más rápida del código.
Además de ser fácil de instalar, SpaCy es rápido, preciso y se integra con las bibliotecas típicas de aprendizaje automático, como TensorFlow y Scikit-Learn.
La primera versión data de 2015, por lo que es reciente y ganó un puesto gracias a su versatilidad. Es la biblioteca de referencia para extraer valor de grandes volúmenes de datos y funciona en los sistemas operativos Microsoft, Linux y macOS.
Una biblioteca es un conjunto de funciones, objetos y módulos que una aplicación invoca para obtener una funcionalidad específica. Tiene APIs que, por regla general, no requieren demasiadas dependencias y permite utilizar código ya escrito, lo que favorece lo que se denomina “reutilización de código”.
Introducción al procesamiento de SpaCy y la PNL
SpaCy es una herramienta especialmente útil para preparar datos para el aprendizaje profundo y también para la PNL, un subconjunto de la inteligencia artificial que garantiza que las máquinas puedan entender, interpretar y generar el lenguaje humano de la forma más natural posible, emulando sus capacidades.
El resultado más conocido creado gracias a las tecnologías de la PNL es ChatGPT, la inteligencia artificial generativa que, más que ninguna otra, ha dado al público en general una idea del potencial de lo que significa entender y generar texto.
¿Cómo puede SpaCy mejorar los procesos empresariales?
El impacto positivo de SpaCy en un contexto empresarial, es un tema que abordaremos más adelante y que aquí solo trataremos de forma genérica. Se debe a la propia naturaleza de la biblioteca, que se basa en el procesamiento de grandes volúmenes de datos, como, por ejemplo, la web. No es obligatorio molestar a un servicio de Internet, SpaCy puede ser una herramienta para un procesamiento más preciso y rápido de los datos internos de la empresa, independientemente de su origen.
Recopilar datos es fácil, pero procesarlos correctamente para extraer valor es un tema mucho más complejo. En el entorno empresarial propiamente dicho, SpaCy es muy útil para la clasificación de documentos, la minería de datos y la extracción de valor de los datos, técnicas de vital importancia para las estrategias comerciales e industriales en general.
Las ventajas de usar SpaCy para las empresas
Analicemos algunos casos típicos, dejando pendiente por el momento el uso de los chatbots, al que volveremos más adelante.
Una empresa necesita consultar recursos web para analizar sus contenidos, un escenario clásico del análisis de sentimientos, un sistema de identificación de opiniones que permite a las empresas, por ejemplo, escanear las redes sociales en busca de reseñas sobre sus servicios o productos.
Estas opiniones deben clasificarse según los principios que se decidan en la mesa, supongamos que son “opiniones negativas”, “opiniones neutrales” y “opiniones positivas”. Las palabras relacionadas con las tres categorías deben identificarse para que las actividades de la PNL puedan interceptarlas y clasificarlas en el contenedor correspondiente.
Un sistema de este tipo puede requerir un ajuste sintáctico y léxico muy fino, ya que algunas palabras de las reseñas pueden resultar poco reveladoras en su conjunto. Por ejemplo, un usuario de Facebook puede escribir que está satisfecho con el producto pero que no se lo recomendaría a nadie, tal comentario no debe archivarse entre las opiniones positivas, aunque los adjetivos utilizados en la reseña parezcan tender en esta dirección.
Además, otro ejemplo de uso, SpaCy se puede utilizar para combatir el plagio, escaneando una gran cantidad de documentos para buscar afinidades léxicas y semánticas.
Estos son solo dos de los muchos casos de uso de SpaCy, cuyo archivo común es facilitar y agilizar aquellas tareas que el hombre tardaría mucho en realizar.
¿Por qué implementar SpaCy en la empresa?
Spacy aprovecha al máximo la digitalización e impulsa a las empresas a adoptar lo digital en el sentido más amplio del término.
Cuando hay tareas automatizables, SpaCy es una solución elástica y potente. Cada proyecto puede entrenarse con datos patentados y llevarse a cabo paso a paso, desde las pruebas hasta la producción, realizando un seguimiento de cada transformación. Del mismo modo, ante la necesidad de verificar o extrapolar los datos, los métodos proporcionados por la biblioteca ayudan a llevar a cabo tareas complicadas.
SpaCy está integrado con otras bibliotecas y marcos, lo que la convierte en una herramienta muy flexible capaz de satisfacer las necesidades de una amplia gama de empresas activas en cualquier sector.
Lo que distingue la comodidad de SpaCy es la facilidad con la que se instala, se administra y se usa.
¿Cómo implementar SpACy en la empresa?
Incluso si requiere la intervención de programadores, el uso de SpaCy para tareas de complejidad media está al alcance de cualquiera que esté familiarizado con el uso de herramientas digitales. En línea puede encontrar partes de código y modelos que cubren diversas necesidades.
Lo que puede resultar engorroso al implementar SpaCy es la ingeniería de los flujos de datos. Cualquier proceso empresarial, así como la adopción de cualquier tecnología, es ante todo un ejercicio organizativo y, como tal, debe llevarse a cabo:
- De manera concertada entre todos los sectores empresariales interesados
- Lo más horizontalmente posible
- Elaborando un borrador para cincelarlo al revés, donde el punto de llegada pueda estar representado por la fecha de entrega del proyecto o por los objetivos que debe alcanzar. Uno de los errores más clásicos es intentar diseñar un proyecto que contemple todas las posibilidades, sin rendirse ante la evidencia de que, cuanto más grande sea el proyecto, más habrá que aceptar excepciones que se consideren como tales.
En el caso de SpaCy, los objetivos a perseguir y los datos a utilizar deben estar claros, teniendo en cuenta su origen (canalización) o la necesidad de concentrarlos en un repositorio.
Integrar SpaCy con otras herramientas de PNL
Desechemos de inmediato una duda que actualmente no se ha abordado y que utilizamos para introducir la posibilidad de que SpaCy funcione en conjunto con otras bibliotecas o marcos: SpaCy no es la herramienta más adecuada para traducir textos, porque, en sí misma, la traducción no es una aplicación estrechamente vinculada a la PNL sino una rama de la misma con visión de futuro.
Esta no es la única área en la que SpaCy se beneficia de la colaboración con otros elementos, empezando por los chatbots antes mencionados. Rasa es uno de los marcos de código abierto más populares para la IA conversacional y tiene buen ojo para Spacy, al que dedica muchos recursos.
La popularidad de SpacY se debe en parte a la facilidad con la que se puede integrar con otras herramientas y plataformas, como TensorFlow, Scikit-Learn, PyTorch, pero también con Bert.
Automatiza los procesos de negocio con SpaCy
SpaCY es adecuado cuando hay texto no estructurado, un contexto en el que se mueve con facilidad, lo que permite automatizar casi cualquier actividad. La lista de flujos que se pueden enviar a SpaCy es larga, imaginemos dos:
- Consulta del buzón en el que se envían las facturas de los proveedores de una empresa y su registro contable, identificando el número contable correcto, la fecha de caducidad y los productos o servicios mencionados en la factura.
- Lectura de los planes de estudio dirigidos al departamento de recursos humanos para crear resúmenes de aquellos en los que se consignen palabras adecuadas para los puestos vacantes de la empresa.
Más allá de las excepciones, SpaCy se puede utilizar para crear automatizaciones transversales que cubran todas las necesidades de una empresa, comparándolas con datos de diferente naturaleza y procedentes de cualquier fuente.
Generar informes o gestionar datos con SpaCy
La elaboración de informes es una parte de vital importancia, al igual que la visualización gráfica de los datos y sus resultados. Estos mapas son útiles para la fase de toma de decisiones y están escritos de manera que sean comprensibles incluso para aquellos que no tienen un conocimiento profundo del análisis de datos.
Entre las muchas herramientas disponibles, se encuentran las que devuelven visualizaciones (gráficos) pero también las perfilan para facilitar el acceso a las métricas y los registros de las operaciones realizadas por SpaCy, así como herramientas que ilustran las dependencias y la identificación de la estructura sintáctica de las palabras y frases analizadas.
Fuente: aI4business
