Los modelos de lenguaje basados en caracteres son modelos estadísticos que se utilizan principalmente en el procesamiento del lenguaje natural (PNL), el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Estos modelos se basan en el supuesto de que los caracteres son elementos atómicos de las palabras y, por lo tanto, pueden usarse para predecir con precisión la probabilidad de que una palabra determinada aparezca en un idioma.
Los modelos de lenguaje basados en caracteres se entrenan en corpus de texto (una colección de documentos de texto) para aprender varios idiomas y sus características únicas, como la presencia de ciertos artefactos o palabras. Durante el entrenamiento, los modelos de lenguaje basados en caracteres se ajustan para determinar qué combinación de caracteres y otras características del lenguaje es la mejor combinación para generar las predicciones más precisas.
El principal beneficio de los modelos de lenguaje basados en caracteres es que permiten a los desarrolladores diseñar algoritmos más sofisticados que pueden identificar palabras o frases en un idioma, lo que facilita la creación de aplicaciones que puedan comprender entradas de lenguaje natural. Además, estos modelos se pueden utilizar para crear aplicaciones utilizando procesamiento de lenguaje natural (NLP) y aprendizaje automático para tareas como la categorización de texto y sistemas de recomendación basados en contenido.
Sin embargo, los modelos de lenguaje basados en caracteres están limitados por su dependencia de corpus de texto, que pueden ser difíciles de obtener y pueden limitar la precisión del modelo. Además, la precisión de los modelos de lenguaje basados en caracteres puede verse afectada por el tamaño y la calidad de los datos de entrenamiento.
A pesar de estas limitaciones, los modelos de lenguaje basados en caracteres siguen siendo una opción popular entre los desarrolladores de aplicaciones que utilizan procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático. Esto se debe a su capacidad para detectar con precisión patrones ocultos en datos de texto que pueden ser difíciles de identificar para los modelos de aprendizaje automático más tradicionales.
