Descripción: La normalización de texto es el proceso de convertir texto a un formato estándar, lo que implica una serie de transformaciones que buscan simplificar y unificar la representación de los datos textuales. Este proceso es fundamental en el preprocesamiento de datos y el procesamiento de lenguaje natural (NLP), ya que permite que los algoritmos y modelos de análisis de texto trabajen de manera más eficiente y efectiva. La normalización puede incluir la conversión de texto a minúsculas, la eliminación de caracteres especiales, la corrección de errores tipográficos, la eliminación de espacios en blanco innecesarios y la lematización o stemming, que son técnicas para reducir las palabras a su forma base. Al estandarizar el texto, se facilita la comparación y el análisis, lo que resulta en una mejora en la calidad de los resultados obtenidos en tareas como la clasificación de texto, el análisis de sentimientos y la extracción de información. La normalización de texto es, por lo tanto, un paso crucial en la preparación de datos para cualquier aplicación que involucre el procesamiento de lenguaje natural, ya que ayuda a reducir la complejidad y la variabilidad del lenguaje humano, permitiendo que los modelos aprendan patrones más claros y precisos.
