[en] Artificial intelligence is a combination of algorithms designed with the purpose of creating machines that have the same capabilities as humans. Thus, machine learning is a subset of artificial intelligence that allows the system to learn and improve without being explicitly programmed to do so. Within this context, this work is developed, carrying out an analysis based on natural language processing and quantum natural language processing for a financial context. The first is a branch of knowledge within machine learning focused on the interpretation of human language through its coding in machine language, capturing the linguistics, semantics and contextualization of texts in different parameters that allow the system to learn from them. The second is an extrapolation of what was previously stated to the paradigm of quantum computing, that is, the processing of human language is carried out through coding to be interpreted by quantum computers, thus drawing on the different advantages that they could bring to the science described. In this work, in addition to proposing a discursive analysis of the different most popular approaches for quantum processing of natural language, a coding is developed that tries to improve the results of these approaches. Additionally, a classical natural language processing model is used to establish comparisons regarding the efficiency of the quantum paradigm over the classical paradigm. Finally, everything discussed above is compiled to establish conclusions about the usefulness and viability of coding in the quantum approach over the classical approach.

[es] La inteligencia artificial es una combinación de algoritmos planteados con el propósito de crear máquinas que presenten las mismas capacidades que el ser humano. Así, el aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial que permite que el sistema aprenda y mejore sin estar programado explícitamente para ello. Dentro de este contexto se desarrolla este trabajo, realizando un análisis basado en el procesamiento del lenguaje natural y el procesamiento cuántico del lenguaje natural para un contexto financiero. El primero es una rama de conocimiento dentro del aprendizaje automático centrada en la interpretación del lenguaje humano a través de su codificación en lenguaje máquina, plasmando la lingüística, semántica y contextualización de los textos en distintos parámetros que permiten al sistema aprender de ellos. El segundo es una extrapolación de lo expuesto anteriormente al paradigma de la computación cuántica, es decir, el procesamiento del lenguaje humano se realiza a través de una codificación para ser interpretada por ordenadores cuánticos, nutriéndose así de las distintas ventajas que ´estos pudieran aportar a la ciencia descrita. En este trabajo, además de plantear un análisis discursivo sobre las distintas aproximaciones más populares para el procesamiento cuántico del lenguaje natural, se elabora una codificación que trata de mejorar los resultados de dichas aproximaciones. Adicionalmente, se utiliza un modelo de procesamiento de lenguaje natural clásico para establecer comparaciones entre la eficiencia del paradigma cuántico sobre el paradigma clásico. Finalmente, se recopila todo lo expuesto anteriormente para establecer conclusiones sobre la utilidad y viabilidad de la codificación en la aproximación cuántica sobre la aproximación clásica.