El objetivo principal de la derivación es reducir las variaciones de una palabra que una máquina tiene que procesar. Al reducir las palabras a su forma base, las máquinas pueden tratar las diferentes formas de una misma palabra como una sola entidad. Por ejemplo, "florecer", "flores" y "floral" se reducirían a la raíz "flor". Esta simplificación puede ayudar a mejorar la precisión y la eficiencia de varias tareas de NLP.

Algunos de los objetivos principales de la derivación son los siguientes:

• Recuperación de información: la derivación permite a los buscadores recuperar documentos relevantes aunque la consulta de búsqueda use diferentes formas de las palabras que aparecen en los documentos.
• Minería de texto: la derivación ayuda a identificar patrones y tendencias en grandes conjuntos de datos de texto agrupando diferentes formas de la misma palabra.
• Traducción automática: la derivación puede mejorar la precisión de la traducción automática al reducir el número de palabras que deben traducirse.

Los algoritmos de procesamiento por lexemas utilizan un conjunto de reglas para identificar y eliminar los sufijos de las palabras. Estas reglas suelen basarse en patrones lingüísticos o en análisis estadísticos de grandes colecciones de texto. Los algoritmos suelen funcionar en una serie de pasos, cada uno de los cuales elimina un tipo específico de sufijo. Por ejemplo, una regla de procesamiento por lexemas simple podría ser eliminar el sufijo "-ción" de las palabras que terminan en "-ción". El proceso suele ser rápido y no requiere muchos recursos computacionales, por lo que es adecuado para procesar grandes cantidades de datos de texto.

Un concepto importante relacionado con la derivación es la confluencia, que consiste en tratar diferentes palabras o frases como coincidencias semánticas porque se refieren a la misma idea central. Por ejemplo, "decidido" y "decisivo" no son sinónimos, pero podrían considerarse similares en determinados contextos, como al analizar temas relacionados con los procesos de toma de decisiones. La derivación se puede considerar un tipo de fusión que se centra en reducir las variaciones flexivas de las palabras.   

La derivación también desempeña un papel importante en la confluencia de términos, que es un proceso más general de reducción de las variaciones léxicas en el texto. La confluencia de términos tiene como objetivo reducir las diferentes formas de las palabras (como la derivación y la lematización), así como las variaciones en el significado, la gramática o la ortografía. Al reducir estas diferencias, la derivación puede hacer que el análisis de texto y la búsqueda de información sean más eficaces.

La base de los algoritmos de derivación se sentó en 1968, cuando Julie Beth Lovins desarrolló el primer derivador publicado. Desde entonces, se han creado varios algoritmos de derivación, cada uno con sus puntos fuertes y débiles:

El algoritmo de procesamiento por lexemas de Porter es uno de los más antiguos y utilizados, desarrollado por Martin Porter en 1980. Utiliza una serie de reglas para eliminar sufijos de palabras en inglés. Es conocido por su sencillez y rapidez, pero a veces puede reducir demasiado las palabras, lo que lleva a imprecisiones, y puede que no funcione bien en idiomas distintos del inglés. Por ejemplo, un lematizador de Porter podría reducir "universidad", "universal" y "universidades" al mismo lema: "univers". Esto demuestra claramente la naturaleza agresiva del algoritmo y la posible pérdida de significado.

El lematizador Snowball se desarrolló como una mejora del lematizador Porter. Admite varios idiomas (no solo inglés) y, por lo general, se considera más preciso. Sin embargo, no siempre se garantiza que se evite el sobrestemming. Es un algoritmo más sofisticado que permite captar más matices lingüísticos y producir raíces con más significado semántico, además de ofrecer un mejor equilibrio entre precisión y velocidad. Esto puede ser útil en aplicaciones en las que es esencial preservar el contexto y el significado de las palabras, como la recuperación de información y la traducción automática.

El lematizador de Lancaster es otro algoritmo popular conocido por su reducción más agresiva de las palabras. Aunque esto puede acelerar el procesamiento, a menudo da lugar a más errores de procesamiento por lexemas que los derivadores de Porter o Snowball. El aumento de la velocidad, aunque es útil en determinadas situaciones, como el procesamiento de grandes volúmenes de texto en las que el tiempo es esencial, puede que no compense la posible pérdida de precisión en muchas aplicaciones.

Aunque el procesamiento por lexemas y la lematización son dos métodos que se usan para reducir las palabras a su forma básica, no son lo mismo. La lematización es una versión más avanzada del procesamiento por lexemas que tiene en cuenta el contexto y la gramática de la palabra. Utiliza un diccionario y un análisis morfológico para determinar la forma de la palabra en el diccionario, también conocida como su lema. La lematización suele producir una palabra válida (el lema), a diferencia del procesamiento por lexemas, que puede no hacerlo. Aunque la lematización suele ser más precisa que el procesamiento por lexemas, puede ser más costosa desde el punto de vista computacional, ya que requiere más tiempo y esfuerzo.

El procesamiento por lexemas se puede usar en una variedad de tareas de PLN:

Los sistemas de recuperación de información, como los buscadores, las herramientas de búsqueda de escritorio, la generación aumentada por recuperación (RAG) y los sistemas de gestión de documentos, pueden beneficiarse enormemente de la derivación. Al aplicar la derivación a los términos de búsqueda y a los documentos que se están buscando, estos sistemas pueden hacer coincidir las consultas con el contenido de forma más eficaz, incluso cuando la redacción no es idéntica.

El procesamiento por lexemas puede ayudar a mejorar la precisión de los algoritmos de clasificación de texto al reducir el número de características o atributos de los datos de texto y aumentar la probabilidad de que las palabras relacionadas se agrupen. De esta forma, el algoritmo puede identificar patrones y clasificar textos con mayor precisión.

La resumir texto puede aprovechar el procesamiento por lexemas para identificar las palabras más importantes y reducir la redundancia. Al agrupar palabras relacionadas, el procesamiento por lexemas ayuda a crear resúmenes más concisos e informativos.

El procesamiento por lexemas puede ayudar a determinar si un texto es positivo, negativo o neutral, ya que reduce las palabras a su forma principal. Por ejemplo, "feliz", "felices" y "felicidad" se convierten en "feliz". Esto puede facilitar la identificación del sentimiento positivo general y evita la confusión que pueden generar las diferentes formas de las palabras. Sin embargo, a veces el procesamiento por lexemas puede causar errores si elimina información importante o acorta palabras de forma incorrecta. Aun así, suele mejorar y agilizar el análisis de sentimiento, ya que se centra en el significado principal de las palabras, no en su gramática.

El uso del procesamiento por lexemas puede ofrecer varias ventajas potenciales:

El procesamiento por lexemas puede ayudar a mejorar el rendimiento de tus modelos de NLP al reducir el número de palabras únicas. Esto puede reducir los tiempos de entrenamiento y mejorar la precisión de las predicciones. Al agrupar palabras relacionadas, la derivación léxica refuerza la señal para la identificación de patrones en el texto. Como resultado, es posible que veas modelos más sólidos y precisos, especialmente en tareas como la clasificación de texto y el análisis de sentimiento. Por ejemplo, en Vertex AI, usar la derivación como paso de preprocesamiento puede mejorar la precisión de tus modelos de análisis de sentimiento al reducir el impacto de las variaciones menores de las palabras.

La reducción de la dimensionalidad de los datos disminuyendo el recuento de palabras únicas procesadas se puede conseguir directamente mediante el procesamiento por lexemas. Esto puede ayudar a minimizar significativamente los recursos necesarios para tareas como crear matrices de frecuencia de términos o elaborar un índice de vocabulario. La reducción de la dimensionalidad también puede traducirse en velocidades de procesamiento más rápidas y un menor consumo de memoria.

En los sistemas de recuperación de información, la derivación puede mejorar significativamente la recuperación. Por ejemplo, si alguien busca "bastones de senderismo", también podría encontrar documentos que contengan "senderismo", "senderista" o "senderos". El procesamiento por lexemas salva la distancia entre las diferentes formas de una misma palabra, lo que garantiza que no se pasen por alto documentos relevantes debido a pequeñas variaciones en la redacción. Esta mejora en la recuperación puede ser crucial para asegurar resultados de búsqueda exhaustivos, aunque puede que se obtengan más resultados irrelevantes.

El procesamiento por lexemas puede mejorar la agrupación de documentos y la modelización de temas. Al reducir las palabras a su forma raíz, el procesamiento por lexemas ayuda a agrupar documentos en función de su significado semántico subyacente en lugar de las variaciones superficiales en las formas de las palabras. Esto puede dar lugar a clústeres o temas más coherentes y significativos.

El procesamiento por lexemas puede simplificar en gran medida el proceso general de preprocesamiento de texto. Reduce el número de términos únicos que deben tenerse en cuenta en pasos posteriores, como la eliminación de palabras vacías, la extracción de características (TF-IDF, incrustaciones de palabras) y la normalización de datos. Una representación de datos más clara y concisa suele ser más fácil de gestionar y analizar, lo que ayuda a ahorrar tiempo y recursos de desarrollo.

En los modelos de aprendizaje automático que trabajan con datos de texto, el procesamiento por lexemas puede ayudar a reducir la dispersión de los datos agrupando diferentes formas de la misma palabra. Esto puede evitar el sobreajuste, que se produce cuando el modelo memoriza formas de palabras específicas en lugar de aprender patrones generalizables.

A pesar de sus ventajas, el procesamiento por lexemas también tiene algunas posibles limitaciones:

• Procesamiento por lexemas excesivo: se produce cuando un algoritmo de derivación elimina demasiada parte de una palabra, lo que da como resultado una raíz que no es una palabra válida o que tiene un significado diferente al de la palabra original.
• Procesamiento por lexemas insuficiente: esto puede ocurrir cuando un algoritmo de procesamiento por lexemas no elimina suficientes partes de una palabra, lo que hace que diferentes formas de la misma palabra se traten como palabras diferentes.
• Pérdida de información: el procesamiento por lexemas puede provocar la pérdida de información, ya que los sufijos que se eliminan pueden contener información gramatical o semántica importante.
• Errores contextuales: los algoritmos de procesamiento por lexemas suelen funcionar sin tener en cuenta el contexto de la palabra, lo que puede dar lugar a errores en los casos en los que la misma palabra tiene diferentes significados según el contexto.