Estudio comparativo de herramientas de procesamiento de Lenguaje Natural Open Source y Software propietario para el desarrollo de aplicaciones basadas en inteligencia artificial.

Abstract

El objetivo de este estudio comparativo es identificar las principales herramientas de Procesamiento de Lenguaje Natural Open Source y Software Propietario y analizar una herramienta de NLP Open Source y una de Software Propietario en términos de su funcionalidad, eficiencia, precio y facilidad de implementación para el desarrollo de aplicaciones basadas en Inteligencia Artificial (AI). Empezamos con la recolección de información respecto al Procesamiento de Lenguaje Natural y sus principales aplicaciones. En cuanto a las herramientas Open Source elegimos Spacy, NLTK, Gensim y Spark NLP destacando sus principales características, de la misma manera realizamos este proceso con Google Natural Language API, IBM Watson Natural Language Understanding, Amazon Comprehend y Azure AI API las cuales son herramientas de origen propietario, comparamos las ventajas y desventajas del uso de estos dos tipos de herramientas facilitando así una toma de decisiones informada. Para el análisis práctico seleccionamos dos herramientas, Google Natural Language API junto con la plataforma de Google Cloud y la plataforma de Google Colab la utilizamos para ejecutar Spacy. Se concluye que las herramientas Open Source y de Software Propietario ofrecen excelentes resultados en cuanto al análisis de texto y la selección de una herramienta u otra debe basarse en las necesidades y características específicas de cada proyecto además del presupuesto que se disponga como empresa o desarrollador.