La importancia de la limpieza de datos en la TA y el Aprendizaje Profundo

La limpieza de datos es un paso esencial en la búsqueda de cualquier tipo de validación de datos. Esto incluye también los procesos relacionados con las tecnologías del lenguaje, abarcando tanto la Traducción Automática como los procedimientos de Aprendizaje Profundo asociados a ella. 

Descubra qué es la limpieza de datos, por qué este tipo de transformación de datos es tan importante y cuáles son los principales procedimientos para analizar datos y llevar a cabo un proceso de limpieza de estos.

¿Qué es la limpieza de datos?

La limpieza de datos es un proceso que consiste en la eliminación de datos no válidos dentro de un conjunto. Hay varios tipos de datos que pueden considerarse no válidos, incluidos aquellos que son incorrectos, están duplicados, incompletos o corruptos, o presentan un formato inadecuado.  

El proceso de limpieza de datos se considera esencial para garantizar la integridad de los datos, de modo que los resultados basados en estos sean fiables y correctos. 

¿Cómo se lleva a cabo el proceso de limpieza de datos?

El proceso de limpieza de datos variará dependiendo de las necesidades que presenten diferentes conjuntos de datos. No obstante, los 5 pasos siguientes son comunes:

• Eliminación de datos duplicados o irrelevantes. Los duplicados ocurren de forma común durante la obtención de datos, sobre todo si se consiguen desde múltiples fuentes. Los datos irrelevantes, por otro lado, son los que no tienen valor para el asunto específico que se quiere valorar.
• Reparar errores a nivel de estructura. Pueden ocurrir durante las transferencias de datos. Aquí se incluyen inconsistencias en el uso de mayúsculas, errores gramaticales o en los nombres utilizados. 
• Depurar valores atípicos. Aquí se incluyen solo los valores atípicos que no se quieran incorporar por ser irrelevantes o suponer un error.
• Remediar el problema de datos que faltan. Muchos algoritmos exigen que estos datos aparezcan.
• Validar todo el proceso de limpieza de datos. En este paso final, se trata de garantizar que los datos tienen sentido y siguen las reglas adecuadas. Además, los datos validados también incluyen criterios sobre si es posible extraer conclusiones de estos o si confirman o refutan una teoría.

¿Es realmente importante hacer limpieza de datos?

Datanami, citando un estudio de Anaconda, asegura que los procesos relacionados con la limpieza de datos ocupan más del 30% del tiempo en cualquier proceso para lograr la integridad de datos.

Esto es así por un motivo principal: la limpieza de datos se ocupa de garantizar la calidad de un conjunto de datos para obtener conclusiones verdaderas y fiables. De lo contrario, es posible llegar a deducciones erróneas y tomar decisiones equivocadas, eliminando la ventaja de la toma de decisiones basada en datos.

En concreto, un estudio de IBM citado por Validity asegura que la mala calidad de los datos hace que cada año se pierdan más de 3 trillones de dólares americanos en los Estados Unidos.

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La limpieza de datos en las tecnologías de traducción

Traducción automática (TA)

La Traducción Automática consiste en el uso de motores de traducción que, basándose en el uso de bases de datos lingüísticos, son capaces de generar traducciones, minimizando la necesidad de una intervención humana en la traducción.

En la TA, la aparición de algunos elementos en el conjunto de datos pueden complicar el proceso. Es el caso de los emojis o emoticonos, el uso incorrecto de mayúsculas o puntuaciones, los números o los datos que no son relevantes para la traducción.

Es más, si bien la calidad de los datos en la Traducción Automática es siempre crucial, en el caso de los idiomas que desafían la traducción automática es aún más importante. Esto se debe a que, para algunos idiomas considerados como minoritarios, es más complejo obtener un volumen de datos traducidos suficiente. 

En cualquier caso, se trata de identificar los datos más relevantes y eliminar los que no lo son, obteniendo un conjunto de datos validados que permita a los motores de traducción generar resultados precisos. 

Algunos de los procesos que se llevan a cabo en una limpieza de datos orientada a la TA incluyen: 

• Lower Casing (aplicación de letras minúsculas)
• Normalización de datos
• Eliminación de datos no deseados (por ejemplo, emoticonos o números)
• Tokenización
  
  

Aprendizaje profundo

El Deep Learning o Aprendizaje profundo es un tipo de aprendizaje automático avanzado en el que los motores de aprendizaje hacen uso de las llamadas redes neuronales artificiales para aprender y descubrir ideas a partir de los datos que les son suministrados. 

De este modo, estos sistemas no solo realizan las tareas que les son encomendadas, sino que son capaces de realizarlas cada vez de una forma más precisa, pues “aprenden” a realizarlas mejor.

Aplicado a la TA y otras tecnologías del lenguaje, el Aprendizaje Profundo supone que los motores de traducción automática deben ser entrenados. No obstante, este entrenamiento sólo será válido si se garantiza el uso de datos corroborados que han pasado por algún proceso de limpieza de datos.

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Otras tecnologías

Cualquier tecnología basada en el uso de datos se beneficia de los procesos de limpieza de datos para garantizar su integridad.

En este sentido, y en relación con las tecnologías del lenguaje, es también importante aplicar un proceso de limpieza de datos a la hora de trabajar con chatbots, procesos de sumarización, análisis de sentimiento, clasificación automática de textos o detección automática de lenguaje.

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