Descripción: La extracción de atributos es el proceso de identificar y extraer características relevantes de un conjunto de datos para su posterior análisis. Este proceso es fundamental en el preprocesamiento de datos, ya que permite reducir la dimensionalidad de los datos y enfocar el análisis en los aspectos más significativos. En el contexto del procesamiento de lenguaje natural (PLN), la extracción de atributos se refiere a la identificación de elementos clave en textos, como palabras, frases o entidades, que pueden ser utilizados para construir modelos de aprendizaje automático. Las características extraídas pueden incluir frecuencias de palabras, n-gramas, o incluso representaciones vectoriales de palabras, como Word2Vec o GloVe. La calidad de la extracción de atributos influye directamente en la efectividad de los modelos de análisis, ya que atributos bien seleccionados pueden mejorar la precisión y la relevancia de los resultados. Este proceso no solo ayuda a simplificar los datos, sino que también facilita la visualización y la interpretación de los mismos, permitiendo a los analistas y científicos de datos tomar decisiones más informadas basadas en patrones y tendencias identificadas en los datos.
