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Ejemplo de cómo pueden analizarse textos mediante Python con NLTK y Spacy para valorar el tipo de contenido predominante en los mismos

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Ejemplo de cómo pueden analizarse textos mediante Python con NLTK y Spacy para valorar el tipo de contenido predominante en los mismos

Este sencillo Notebook muestra cómo pueden analizarse textos sin llegar a leerlos, de forma automática.

Es un ejercicio que puede reutilizarse, o incluso filtrarse para procesar automáticamente textos de cierto tamaño y, por ejemplo, decidir si se aceptan en un repositorio temático, o en un blog temático o si por el contrario se rechazan en función de determinados criterios (número de apariciones de determinados lemas en función de la longitud del texto, por ejemplo).

No es más que un ejemplo simple de cómo utilizar NLTK y spacy dentro del área de procesamiento del lenguaje natural. En este caso en español.

También se muestra cómo emplear googletrans desde python para traducir palabras entre diferentes idiomas