Cómo clasificar textos multiidioma en 5 minutos con ayuda de la IA

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¿Estás cansado de categorizar a mano datos de texto en varios idiomas para tu web? ¿Te cuesta seguir el ritmo de las tareas de un SEO por culpa del aumento de contenidos multilingües en tu web? 

Pues bien, hemos creado un pequeño script en Google Colab para que actúe como un clasificador de texto multilingüe con IA  para ayudarte. 

En este artículo, definiremos qué es un clasificador de texto multilingüe con IA y hablaremos de su importancia para aumentar la productividad en migraciones SEO, para optimizar la etiqueta Hreflang de una web multilingüe o incluso para detectar canibalizaciones.

También nos adentraremos en las características y ventajas de utilizar un clasificador de texto multilingüe con IA. 

Pero eso no es todo, nuestro Google Colab ofrece una herramienta de Clasificador de Texto Multilingüe que puede manejar cerca de 50 idiomas y proporciona hasta 3 coincidencias para cada resultado, según un índice de similitud semántica.

Es por este motivo por el cual podemos afirmar que es una excelente ayuda para los procesos de migración SEO de sitios multilingües. Así pues, ¡empecemos y descubramos cómo puede automatizar la identificación de idiomas y la clasificación de textos con facilidad!

En qué consiste la clasificación de textos multilingües

En el vertiginoso mundo actual, las empresas y los particulares generan diariamente una cantidad ingente de datos textuales. 

Con la llegada del clasificador de texto multilingüe con IA, la clasificación de textos se ha vuelto más eficiente, precisa y rápida.

La clasificación de textos es el proceso de categorizar estos datos en grupos basados en características específicas, lo que facilita la gestión, el análisis y la recuperación de la información.

El objetivo de la clasificación de textos es clasificar automáticamente datos no estructurados, como correos electrónicos, publicaciones en redes sociales y artículos de noticias, en categorías predefinidas.

Por tanto, al emplear una herramienta de este tipo buscamos categorizar los datos de texto en varios idiomas.

El empleo de un clasificador de texto multilingüe mediante IA puede ayudar a las organizaciones a automatizar el proceso de identificación de idiomas y categorización de texto para diversas aplicaciones.

La importancia de clasificar textos en distintos idiomas de forma precisa y automatizada

La clasificación de texto multilingüe ayuda a:

1. Migraciones multilingües de sitios web:

Al migrar un sitio web a un nuevo dominio o sistema de gestión de contenidos (CMS), es crucial asegurarse de que todas las páginas y contenidos están correctamente categorizados en el idioma de destino. Una clasificador de texto multilingüe puede ayudar a automatizar este proceso identificando el idioma de cada página y categorizando el contenido en consecuencia.

2. Identificación de canibalizaciones de palabras clave:

La identificación de canibalizaciones es otro aspecto vital del SEO, y es esencial realizarla en varios idiomas para evitar que se reproduzcan en una audiencia global. Una herramienta de clasificación de texto multilingüe puede ayudar a identificarlas al agrupar contenidos con palabras clave y frases relevantes para idiomas específicos, lo que facilita la identificación de contenidos que puedan estar resolviendo la misma intención de búsqueda desde textos diferentes.

Ingredientes: Qué necesitas para clasificar textos en una web multilingüe

Lo cierto es que necesitas dos cosas.

 

  1. Instalar las dependencias de nuestro script 
  2. Y cargar este Excel con los textos en diferentes idiomas para comparar. 

 

El script contiene librerías programadas para realizar una búsqueda semántica simétrica entre diferentes textos en múltiples idiomas al mismo tiempo.

En realidad, lo que hace es comprar texto en diferentes idiomas, agrupando aquellos que son más parecidos desde el punto de vista semántico, ofreciendo una puntuación entre 0 y 1.

De esta forma lo que nos devuelve es un archivo agrupando los textos en diferentes idiomas cuyo contenido es similar, generando una paridad entre ellos.

Funciones del script para clasificar textos multiidioma

Este código hace una asignación idioma-idioma entre dos CSV con textos en distintos idiomas con base a su similitud semántica.

Puede extenderse añadiendo más documentos CSV a la comparativa con otros idiomas.

Existen varios modelos multiidioma disponibles:

  • distiluse-base-multilingual-cased-v1: emplea hasta 15 idiomas diferentes. Entre ellos, árabe, chino, holandés, inglés, francés, alemán, italiano, coreano, polaco, portugués, ruso, español y turco.
  • distiluse-base-multilingual-cased-v2: Versión destilada de conocimientos multilingües del codificador universal de frases multilingüe. Esta versión admite más de 50 idiomas, pero su rendimiento es algo inferior al del modelo v1.
  • paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 – Versión multilingüe de la paráfrasis-MiniLM-L12-v2, entrenada con datos paralelos de más de 50 idiomas.
  • paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2 – Versión multilingüe de paraphrase-mpnet-base-v2, entrenada en datos paralelos para más de 50 idiomas.

En el script hemos elegido el modelo que mejor ha funcionado con base en los test realizados. 

En nuestro caso: paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2.

Como ves es distinto a GPT, pero es 100% gratuito y lo podemos instalar directamente en Colab y usarlo desde ahí. 

Una vez hecho esto solo es necesario subir los CSV que deben incluir una columna: Title.

El Colab se encargará de generar los data frames, pasar el texto a una lista, asignar el idioma principal que hayamos marcado y agrupará por defecto hasta 3 resultados.

A continuación tenemos dos funciones que realizan los cálculos necesarios:

  1. Se generan embeddings para el texto en ambos idiomas.
  2. Al ser vectores podemos calcular su distancia de coseno para calcular su similitud
  3. Nos quedamos con el título más similar.

Al final obtenemos una hoja de cálculo con los resultados marcados con un match score entre 0 y 1.

Te recomendamos proceder a una revisión manual de los resultados de confiabilidad menor a 0,9. 

Ejecutando el script en Google Colab

Para simplificar el proceso de clasificación, Luis Fernández de iSocialWeb os ha preparado el siguiente video donde te explica paso a paso como puedes ejecutar el Google Colab para sacar todo el provecho de este. 

Puedes verlo justo aquí abajo:

Nuestro script presenta una alternativa gratuita y útil para la tarea de migración multilingüe.

Utiliza un modelo Transformer de la librería Sentest Transformers.

En el video el modelo elegido para el demo es el Frase Multilingual MiniLM L12V2

Con este modelo, se puede hacer una búsqueda semántica para comparar textos en diferentes idiomas y asignarlos entre sí según su similitud semántica. 

Esto es especialmente útil para la migración multilingüe de muchos contenidos y para automatizar el proceso de asignación de productos o Hreflangs. 

Además, el modelo usado es capaz de trabajar con más de 50 idiomas, incluyendo los más comunes del mundo, como español, italiano, alemán y chino.

Características del clasificador de texto multilingüe con IA:

  • Soporte multilingüe: El clasificador de texto multilingüe con IA puede manejar datos de texto en varios idiomas.
  • Alta precisión: La herramienta utiliza algoritmos de aprendizaje automático que aprenden de un conjunto determinado de textos para identificar patrones y aplicarlos a nuevos datos no vistos, lo que se traduce en una gran precisión.
  • Rapidez: El clasificador de texto multilingüe con IA puede analizar grandes cantidades de datos de texto en cuestión de segundos, lo que lo convierte en una solución eficaz para las empresas que generan una gran cantidad de datos textuales.
  • Facilidad de uso: La herramienta cuenta con una interfaz fácil de usar que facilita su utilización incluso a usuarios sin conocimientos técnicos.
  • Personalizable: El Clasificador de Texto Multilenguaje con IA permite a los usuarios crear categorías personalizadas basadas en sus necesidades específicas.

Ventajas del clasificador de texto multilingüe con IA:

  1. Automatización: El Clasificador de Texto Multilingüe con IA automatiza el proceso de clasificación de texto, reduciendo el tiempo y el esfuerzo necesarios para la clasificación manual de datos de texto multilingüe.
  2. Precisión: La alta precisión de la herramienta garantiza que los datos se clasifican correctamente, lo que conduce a una mejor toma de decisiones y análisis.
  3. Mejora de la productividad: El clasificador de texto multilingüe con IA permite a los usuarios manejar grandes cantidades de datos de texto rápidamente, lo que conduce a una mayor productividad.
  4. Reducción de costes: Al automatizar el proceso de clasificación de textos, las empresas pueden reducir los costes asociados al trabajo manual.

¿Cómo funciona el clasificador de texto multilingüe con IA?

El clasificador de texto multilingüe con IA utiliza técnicas de procesamiento del lenguaje natural (PLN) y algoritmos de aprendizaje automático para analizar y categorizar datos de texto. La herramienta comienza analizando un conjunto determinado de textos para identificar patrones y asociaciones entre palabras, frases y oraciones. A continuación, el algoritmo aplica estos patrones a nuevos datos no vistos para clasificarlos en categorías predefinidas.

Preguntas sobre el clasificador de textos multiidioma:

¿Puede el clasificador de texto multilingüe con IA manejar datos de texto en varios idiomas?

Sí, la herramienta puede manejar datos de texto en varios idiomas, como inglés, español, alemán, francés y muchos más.

¿Es preciso el Clasificador de texto multilingüe con IA?

Sí, la alta precisión de la herramienta garantiza que los datos se clasifican correctamente, lo que permite tomar mejores decisiones y realizar mejores análisis.

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Alvaro Pena
Head SEO y coCEO en iSocialWeb | + posts

Co-CEO y Head of SEO de iSocialWeb, una agencia especializada en SEO, SEM y CRO que gestiona más de +350M de visitas orgánicas al año y con una infraestructura 100% descentralizada.

Además de la empresa Virality Media, una empresa de proyectos propios con más de 150 Millones de visitas activas mensuales repartidos entre diferentes sectores e industrias.

Ingeniero de Sistemas de formación y SEO de vocación. Aprendiz incansable, fan de la IA y soñador de prompts.

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