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El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es un subcampo de la lingüística, la informática y la inteligencia artificial, y utiliza varios modelos para permitir que una computadora comprenda el lenguaje humano. Mediante el uso de PNL, las computadoras están equipadas con la capacidad de comprender el lenguaje humano hablado y escrito de forma natural.
En la era del big data y el surgimiento de la IA en diversas formas, podrías suponer que la PNL es nueva. Sin embargo, en sus diversas formas, la PNL existe desde hace más de setenta años. Lo que ha sucedido recientemente es que la PNL ha comenzado a disfrutar de un mayor uso. Esta tendencia solo puede aumentar en los próximos años.
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Mirando al pasado: los avances de la PNL
Mirando al pasado, los avances que se han producido en la PNL parecen increíbles. Es decir, hoy en día las computadoras pueden comunicarse con los humanos en sus idiomas, escuchar e interpretar el habla y luego decidir qué información es importante o trivial.
Explicación completa de qué es el procesamiento del lenguaje natural
La PNL tiene como objetivo hacer que las computadoras comprendan los lenguajes humanos naturales de la misma manera que lo hacen los humanos. Mediante el uso de IA, la PNL hace que las computadoras comprendan tanto el lenguaje escrito como el hablado. Después de la recopilación de datos, la PNL utiliza IA para procesarlos y ayudar a la computadora a comprenderlos.
La PNL simula la forma humana de recopilar y procesar información. Los humanos recopilan datos escuchando, mirando y leyendo. De la misma forma, las computadoras están equipadas con programas que leen y micrófonos que recopilan datos de audio. Y así como el cerebro humano procesa información, las computadoras tienen programas que procesan datos.
Definición exacta del procesamiento del lenguaje natural
El procesamiento del lenguaje natural es el uso de tecnología de aprendizaje automático para analizar y sintetizar el habla y el lenguaje naturales.
La historia del procesamiento del lenguaje natural
La PNL comenzó después de la Segunda Guerra Mundial. Quienes lo desarrollaron estaban interesados principalmente en crear máquinas que pudieran traducir automáticamente de un idioma a otro. Lingüistas famosos como Noam Chomsky llevaron la PNL aún más lejos a mediados de los años cincuenta. A partir de su investigación, se hizo evidente que, aunque las computadoras podían realizar algunas tareas de traducción, estaban limitadas por la complejidad de los lenguajes humanos.
Hoy en día, la PNL se centra principalmente en la extracción de información del vasto reservorio que es Internet. Dado que hay tanta información disponible, procesarla es humanamente imposible. Los propietarios de empresas tienen tantos datos que deben procesarse que la única forma de dar sentido a cantidades tan masivas de datos es a través de la PNL.
¿Cómo funciona el procesamiento del lenguaje natural?
La PNL tiene dos componentes principales: generación del lenguaje natural (NLG) y comprensión del lenguaje natural (NLU). A través de NLG, los datos se convierten en oraciones y frases significativas que se asemejan al lenguaje natural. El proceso NLG funciona a través de tres etapas, que son:
- Planificación de texto: de refiere a la recuperación de los datos requeridos.
- Planificación de oraciones: la formación de oraciones y frases y la creación del tono.
- Realización del texto: ll desarrollo de la estructura de la oración.
La comprensión del lenguaje natural (NLU) ayuda a las computadoras a comprender el lenguaje humano a partir de la entrada de datos. NLU analiza los diferentes aspectos del lenguaje humano y convierte los datos de entrada en lenguaje natural válido.
Dificultades
Si bien se supone que NLU ayuda a las máquinas a comprender el lenguaje humano, el proceso se complica por las ambigüedades inherentes a todos los lenguajes humanos. Es necesario entrenar una computadora para comprender el significado exacto de una palabra o frase. Las dificultades surgen cuando:
- Una palabra tiene varios significados: Palabras como ladrar, cerilla, estacionar, silla e izquierda, también conocidas como homónimas, tienen múltiples significados. «Ladrido» podría referirse a la corteza de un árbol o al ladrido de un perro. “Aparcar” podría referirse a estacionar un coche o un terreno de recreo, y la palabra “izquierda” podría significar salida, el lado izquierdo, etc.
- Una frase tiene varios significados: Las frases que tienen más de un significado se llaman frases de doble sentido. La frase “los niños preparan buenos refrigerios”, por ejemplo, podría significar que los niños realizan el acto de preparar refrigerios o que alguien o algo está utilizando a los niños como refrigerios.
- Una frase o palabra se refiere a dos o más cosas diferentes: esto se conoce como ambigüedad referencial, como en la oración «George abofeteó a Tom y luego comenzó a gritar». Aquí no podemos decir si fue George o Tom quien empezó a gritar.
Para superar las ambigüedades inherentes al lenguaje humano, la PNL utiliza varias técnicas. Algunas de las técnicas que pueden eliminar ambigüedades y aclarar el significado previsto de una palabra o frase incluyen la desambiguación del sentido de las palabras, el etiquetado de partes del discurso y el etiquetador del modelo oculto de Markov (HMM).
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¿Cuáles son las aplicaciones del procesamiento del lenguaje natural?
En la era del big data, la cantidad de datos a la que tienen acceso las organizaciones es tan enorme que no habría forma de procesarlos sin el uso de máquinas. Pero, gracias a la PNL, las empresas hoy en día tienen innumerables aplicaciones que se ejecutan mediante IA. Algunos de los más importantes incluyen los siguientes.
Análisis de los sentimientos
Ninguna empresa moderna puede ignorar las menciones, los me gusta, las acciones compartidas y otras actividades que abundan en las redes sociales. Una empresa quiere saber cómo ven sus clientes sus productos o servicios. De las redes sociales, una empresa obtiene información valiosa sobre lo que debe hacer para mejorar sus productos y servicios. A través del análisis de sentimientos, la PNL ayuda con el diseño de productos y la preparación de campañas de marketing.
Chatbots
Algunas empresas tienen tantas consultas de clientes que atender que necesitarían un ejército de representantes de atención al cliente para atenderlas. Los chatbots ahorran tiempo y recursos a la empresa al responder preguntas y proporcionar información básica sobre los servicios de una organización. Al utilizar chatbots, la empresa puede implementar representantes de atención al cliente para manejar solo las consultas complicadas que exigen una intervención humana real.
Detección de spam y phishing
La PNL clasifica textos y detecta correo que probablemente sea spam. Se han entrenado máquinas para clasificar instantáneamente los correos electrónicos que utilizan gramática inapropiada, grandes promesas monetarias, amenazas e intimidación como spam.
Otros indicadores de correo que podría ser spam incluyen correos electrónicos no solicitados e irrelevantes enviados por empresas e individuos dudosos. Al filtrar el spam, la PNL ayuda a personas y organizaciones a evitar los riesgos y la irritación que son inevitables con dichos correos electrónicos.
Creación de resúmenes de texto
Con tanta información disponible en Internet, difícilmente hay una organización o individuo que tenga tiempo suficiente para leer esos grandes volúmenes. Organizaciones como las instituciones de investigación normalmente necesitan manejar datos voluminosos que pueden resultar imposibles de leer. La PNL resume dichos datos y proporciona sinopsis que pueden usarse para crear índices.
Traducción
Si bien la PNL ha recorrido un largo camino para hacer posibles las traducciones de diferentes idiomas, todavía queda mucho camino por recorrer si se recuerda que hay más de 6500 idiomas en todo el mundo. Pero la PNL ha hecho posible traducir eficazmente algunos de los idiomas más hablados. Con la traducción de idiomas de PNL, no solo obtendrás las palabras equivalentes de dos idiomas.
Por el contrario, para que la traducción se considere eficaz, tiene que captar el tono y el significado exacto de una palabra o frase. Los algoritmos de aprendizaje automático utilizados en PNL son cada vez más precisos y miramos hacia un futuro en el que podemos confiar en que entregarán traducciones perfectas.
Ejemplos de procesamiento del lenguaje natural en el mundo real
Miles de millones de personas en todo el mundo utilizan diariamente el procesamiento del lenguaje natural. El hecho es que estamos tan acostumbrados a los dispositivos digitales que apenas nos damos cuenta de que el procesamiento del lenguaje natural es parte integral de la vida diaria. A continuación, se muestran algunos ejemplos del mundo real de aplicaciones de PNL.
Resultados del motor de búsqueda
Para llegar al artículo que estás leyendo ahora, probablemente hayas escrito algunas palabras clave en el motor de búsqueda de Google. Notarás que en el momento en que comienzas a escribir cuando buscas algo, el motor de búsqueda ya puede predecir lo que podrías estar buscando y te ofrece opciones.
Al utilizar PNL, un motor de búsqueda proporciona resultados guiados por su historial de búsqueda y búsquedas similares realizadas por otros. Además, el motor de búsqueda puede predecir su intención y proporcionar una lista de posibles resultados.
Llamadas telefónicas automatizadas
En lugar de emplear humanos para recibir y responder llamadas, hoy en día muchas organizaciones utilizan máquinas que utilizan PNL para responder consultas o dirigir a los clientes a representantes humanos de atención al cliente. La PNL no solo se utiliza para proporcionar este servicio, sino que también permite que la máquina hable con una voz que se parece mucho a la voz humana.
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Textos predictivos
Al escribir en tu teléfono inteligente, habrás notado que los motores de búsqueda ayudan completando palabras, corrigiendo la ortografía y sugiriendo palabras alternativas. Esto es PNL en acción y ahorra tiempo. A través del texto predictivo, la PNL ya puede indicar lo que podría estar intentando decir en función de su historial de escritura y proporcionar las palabras que podría estar buscando.
Asistentes de plataformas informáticas de consumo en línea
Si has comprado en Amazon, debes conocer los servicios que ofrece Alexa. Hoy, estamos llegando a la etapa en la que estamos acostumbrados a hacer varias preguntas a asistentes inteligentes en línea, como Alexa o Siri de Apple.
Conclusión
En pocos años, el procesamiento del lenguaje natural ha revolucionado por completo la forma en que interactuamos con las máquinas. Al utilizar la PNL, las personas y las organizaciones han delegado tareas rutinarias a las máquinas.
Dado que las computadoras son capaces de analizar cantidades inimaginablemente vastas de datos con gran precisión, solo podemos esperar que se utilicen aún más ampliamente en el futuro. Si bien las máquinas nunca podrán reemplazar a los seres humanos, su uso en nuestras vidas es claro y la interacción entre el hombre y la máquina es irreversible.
¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y cómo funciona? Preguntas frecuentes
¿Cuáles son las principales aplicaciones de la PNL?
La PNL encuentra aplicaciones en varios dominios, incluidos, entre otros:
- Análisis de sentimiento y minería de opinión.
- Clasificación y categorización de textos.
- Sistemas de recuperación de información y respuesta a preguntas.
- Traducción automática y generación de lenguaje.
- Reconocimiento y síntesis de voz.
- Reconocimiento de entidades nombradas y extracción de entidades
- Resumen de texto y comprensión de documentos.
¿Cuáles son ejemplos de PNL en la vida cotidiana?
Ejemplos de PNL en la vida cotidiana incluyen asistentes virtuales como Siri y Alexa, filtros de correo electrónico no deseado, texto predictivo y de autocorrección en teléfonos inteligentes, servicios de traducción de idiomas como Google Translate, chatbots, dispositivos controlados por voz y análisis de sentimientos de las opiniones de los clientes.
¿Cuáles son los componentes clave de los sistemas de PNL?
Los sistemas de PNL normalmente constan de varios componentes, como preprocesamiento de texto (tokenización, derivación, etc.), etiquetado de partes del discurso, análisis sintáctico, análisis semántico, reconocimiento de entidades nombradas, resolución de correferencia, análisis de sentimientos, modelos de aprendizaje automático, y generación de lenguaje natural.
¿Cuáles son los desafíos en la implementación de la PNL?
La implementación de PNL plantea desafíos como lidiar con la ambigüedad del lenguaje, comprender el contexto y el sarcasmo, manejar diferentes idiomas y dialectos, administrar conjuntos de datos grandes y diversos y entrenar modelos que se generalicen bien en diferentes dominios.
¿Cómo maneja la PNL diferentes idiomas?
Las técnicas de PNL se pueden adaptar a diferentes idiomas mediante la creación de modelos y recursos específicos del idioma. Esto implica entrenar modelos sobre grandes corpus de texto en el idioma de destino, desarrollar reglas y patrones específicos del idioma y abordar matices y desafíos lingüísticos específicos de ese idioma.
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¿Existen preocupaciones o consideraciones éticas relacionadas con la PNL?
Sí, existen preocupaciones éticas relacionadas con la PNL, como cuestiones de privacidad en el procesamiento de datos personales, prejuicios y equidad en los modelos lingüísticos, el posible uso indebido de la PNL con fines maliciosos y el impacto de los sistemas automatizados en el empleo y el desplazamiento laboral. Las pautas éticas y el uso responsable de la PNL son esenciales para abordar estas preocupaciones.