Gracias por la explicación. Estoy aprendiendo y me pareció muy interesante ver cómo la tokenización permite transformar textos en palabras individuales para analizarlas. Entendí que el primer paso es normalizar, como convertir todo a minúsculas y limpiar caracteres extraños, para luego poder extraer valor de las descripciones.
¡Hola Estudiante, espero que estés bien!
Me alegra saber que estás interesado en el proceso de tokenización y normalización de texto. Has entendido correctamente que el primer paso es normalizar el texto, lo que incluye convertir todo a minúsculas y limpiar caracteres extraños. Esto es esencial para poder analizar y extraer valor de las descripciones textuales.
Por ejemplo, si tienes una columna en un DataFrame de Pandas que contiene descripciones de propiedades, puedes comenzar convirtiendo todas las letras a minúsculas para tener un formato uniforme. Esto se hace utilizando el método .str.lower(). Aquí tienes un pequeño ejemplo de cómo podrías hacerlo:
import pandas as pd
# Supongamos que tienes un DataFrame con una columna 'descripcion'
data = {'descripcion': ['Excelente ubicación', 'Horrible servicio', 'Maravilloso lugar']}
df = pd.DataFrame(data)
# Convertir a minúsculas
df['descripcion'] = df['descripcion'].str.lower()
print(df)
Este código transformará todas las descripciones a minúsculas, lo que es un primer paso hacia la tokenización. Más adelante, también querrás remover caracteres extraños y posiblemente usar técnicas de tokenización para dividir las descripciones en palabras individuales.
Espero que esto te haya aclarado un poco más el proceso. ¡Espero haber ayudado y buenos estudios!