¿Qué es el Procesamiento del Lenguaje Natural?
Todo lo que expresamos, ya sea verbalmente o por escrito, conlleva enormes cantidades de información. El tema que elegimos, nuestro tono, nuestra selección de palabras, todo añade algún tipo de información que se puede interpretar y extraer valor de ella.
Con toda esta información, en teoría, pudieras entender y predecir el comportamiento humano. Pero hay un problema: una persona puede generar cientos o miles de palabras en una declaración y en cada frase tiene su correspondiente complejidad. Los datos generados a partir de conversaciones, declaraciones o incluso tuits son ejemplos de datos no estructurados.
Los datos no estructurados no encajan perfectamente en la estructura tradicional de filas y columnas de las bases de datos relacionales, y representan la gran mayoría de los datos disponibles en el mundo real.
Sin embargo, gracias a los avances en disciplinas como Machine Learning se está produciendo una gran revolución en este tema. Hoy en día ya no se trata de intentar interpretar un texto o un discurso a partir de sus palabras clave, sino de entender el significado que hay detrás de esas palabras, la forma cognitiva. De esta manera es posible detectar figuras del lenguaje como la ironía, o incluso realizar un análisis de sentimientos.
Definición
El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) es la rama de la informática y más específicamente de la Inteligencia Artificial, que se ocupa de dotar a los computadores de la capacidad de entender textos y palabras habladas de forma muy similar a la de los seres humanos.
El PLN combina la lingüística computacional, el modelado del lenguaje humano basado en reglas, con modelos estadísticos, de Machine Learning y de Deep Learning. Juntas, estas tecnologías permiten a los computadores procesar el lenguaje humano en forma de texto o datos de voz y entender su significado completo, con la intención y el sentimiento del hablante o escritor.
¿Cómo funciona el Procesamiento del Lenguaje Natural?
El lenguaje humano está repleto de ambigüedades que hacen increíblemente difícil escribir un software que determine con precisión el significado deseado de los datos de texto o de voz.
Por lo tanto, el Procesamiento del Lenguaje Natural permite a los computadores entender el lenguaje natural como lo hacen los humanos. Tanto si el lenguaje es hablado como escrito, el procesamiento del lenguaje natural utiliza la Inteligencia Artificial para tomar datos del mundo real, procesarlos y darles un sentido que el computador pueda entender.
Al igual que los humanos tienen diferentes sensores, como los oídos para oír y los ojos para ver, los computadores tienen programas para leer y micrófonos para recoger el audio. Y al igual que los humanos tienen un cerebro para procesar esa entrada, los computadores tienen un programa para procesar sus respectivas entradas. En algún momento del procesamiento, la entrada se convierte en un código que el computador puede entender.
El Procesamiento del Lenguaje Natural consta de dos fases principales:
- el preprocesamiento de datos y,
- el desarrollo de algoritmos.
El preprocesamiento de datos consiste en preparar y limpiar los datos de texto para que las máquinas puedan analizarlos. El preprocesamiento pone los datos en forma viable y destaca las características del texto con las que puede trabajar un algoritmo. Hay varias formas de hacerlo, entre ellas:
- Tokenización: se trata de dividir el texto en unidades más pequeñas con las que trabajar.
- Eliminación de las palabras de parada: en este caso se eliminan las palabras comunes del texto para que queden las palabras únicas que ofrecen más información sobre el texto.
- Lematización y steemming: en este caso, las palabras se reducen a su raíz para poder procesarlas.
- Etiquetado de parte del discurso: es cuando las palabras se marcan en función de la parte del discurso que son, como sustantivos, verbos y adjetivos.
Una vez preprocesados los datos, se desarrolla un algoritmo para procesarlos.
Hay muchos algoritmos diferentes de Procesamiento del Lenguaje Natural, pero se suelen utilizar dos tipos principales:
- Sistema basado en reglas. Este sistema utiliza reglas lingüísticas cuidadosamente diseñadas. Este enfoque se utilizó al principio del desarrollo de Procesamiento del Lenguaje Natural y todavía se utiliza.
- Sistema basado en Machine Learning. Los algoritmos de Machine Learning utilizan métodos estadísticos. Aprenden a realizar tareas basándose en los datos de entrenamiento que reciben y ajustan sus métodos a medida que se procesan más datos. Mediante una combinación de Machine Learning, Deep Learning y redes neuronales, los algoritmos de Procesamiento del Lenguaje Natural perfeccionan sus propias reglas a través del procesamiento y el aprendizaje repetidos.
¿En donde se utiliza el Procesamiento del Lenguaje Natural?
El Procesamiento del Lenguaje Natural es el motor de la Inteligencia Artificial en muchas aplicaciones modernas del mundo real, a continuación te dejo varios ejemplos:
- Detección de spam. Es posible que no pienses en la detección de spam como una solución de Procesamiento del Lenguaje Natural, pero las mejores tecnologías de detección de spam utilizan las capacidades de clasificación de texto de PLN para escanear los correos electrónicos en busca del lenguaje que suele indicar spam o phishing. Estos indicadores pueden incluir el uso excesivo de términos financieros, la mala gramática característica, el lenguaje amenazante, la urgencia inapropiada, los nombre de empresas mal escritos, etc. La detección de spam es uno de los problemas de PLN que los expertos consideran mayormente resueltos, aunque en estos momentos puedes argumentar que esto no se ajusta a tu experiencia con el correo electrónico.
- Traducción automática. Google Translate es un ejemplo de tecnología de Procesamiento del Lenguaje Natural ampliamente disponible. La traducción automática verdaderamente útil implica algo más que la sustitución de palabras de un idioma por otras de otro. Una traducción eficaz tiene que captar con precisión el significado y el tono de la lengua de entrada y traducirlo a un texto con el mismo significado y el mismo impacto deseado en la lengua de salida. Una buena manera de poner a prueba cualquier herramienta de traducción automática es traducir un texto a una lengua y luego volver al original.
- Asistentes virtuales y chatbots. Los asistentes virtuales, como Siri de Apple y Alexa de Amazon, utilizan el reconocimiento de voz para reconocer patrones en los comandos de voz y la generación de lenguaje natural para responder con acciones apropiadas o comentarios útiles. Los chatbots realizan la misma magia en respuesta a entradas de texto escritas. Los mejores también aprenden a reconocer pistas contextuales sobre las solicitudes humanas y las utilizan para ofrecer respuestas u opciones aún mejores con el tiempo. La siguiente mejora para estas aplicaciones es la respuesta a preguntas, la capacidad de responder a nuestras preguntas, anticipadas o no, con respuestas relevantes y útiles en sus propias palabras.
- Análisis del sentimiento en las redes sociales. El procesamiento del Lenguaje Natural se ha convertido en una herramienta empresarial esencial para descubrir los datos ocultos de los canales de las redes sociales. El análisis de sentimientos puede analizar el lenguaje utilizado en las publicaciones de las redes sociales, las respuestas, los comentarios, etc., para extraer actitudes y emociones en respuesta a los productos, las promociones y los eventos, información que las empresas pueden utilizar en el diseño de productos, las campañas publicitarias, etc.
- Resumen de textos. El resumen de textos utiliza técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural para diferir enormes volúmenes de texto digital y crear resúmenes y sinopsis para índices, bases de datos de investigación o lectores ocupados que no tienen tiempo de leer el texto completo. Las mejores aplicaciones de resumen de textos utilizan el razonamiento semántico y la generación de lenguaje natural para añadir contexto y conclusiones útiles a los resúmenes.
¿Cuáles son los beneficios del Procesamiento del Lenguaje Natural?
El principal beneficio del Procesamiento del Lenguaje Natural es que mejora la forma en que los humanos y los computadores se comunican entre sí. La forma más directa de manipular un computador es a través del código, el lenguaje del computador. Al permitir que los computadores entiendan el lenguaje humano, la interacción de los computadores se vuelve mucho más intuitiva para los humanos.
Otras ventajas son:
- Mayor precisión y eficacia de la documentación.
- Capacidad de hacer automáticamente un resumen legible de un texto original más grande y complejo.
- Utiliza para asistentes personales como Alexa, al permitirle entender la palabra hablada.
- Permite a una organización utilizar chatbots para la atención al cliente.
- Facilita la realización de análisis de sentimientos.
- Proporciona conocimientos avanzados de análisis que antes eran inalcanzables debido al volumen de datos.
¿Qué desafíos presenta el Procesamiento del Lenguaje Natural?
El Procesamiento del Lenguaje Natural presenta una serie de retos, la mayoría de los cuales se reducen al hecho de que el lenguaje natural está en constante evolución y siempre es algo ambiguo. Entre ellos se encuentran:
- Precisión. Tradicionalmente, los computadores requieren que los humanos les hablen en un lenguaje de programación preciso, sin ambigüedades y muy estructurado, mediante un número limitado de órdenes de voz claramente enunciadas. Sin embargo, el habla humano no siempre es precisa, a menudo es ambigua y la estructura lingüística puede depender de muchos variables complejas, como la jerga, los dialectos regionales y el contexto social.
- Tono de voz e inflexión. El Procesamiento del Lenguaje Natural aún no se ha perfeccionado. Por ejemplo, el análisis semántico puede seguir siendo un reto. Otras dificultades son el hecho de que el uso abstracto del lenguaje suele ser difícil de entender para los programas. Por ejemplo, el PLN no capta fácilmente el sarcasmo. Estos temas suelen requerir la comprensión de las palabras que se utilizan y su contexto en una conversación. Otro ejemplo es una frase puede cambiar de significado dependiendo de la palabra o sílaba en la que el hablante ponga el acento. Los algoritmos de Procesamiento del Lenguaje Natural pueden pasar por alto los sutiles, pero importantes, cambios de tono en la voz de una persona al realizar el reconocimiento del habla. El tono y la inflexión del habla también pueden variar entre diferentes acentos, lo que puede ser un reto para un algoritmo.
- Evolución del uso del lenguaje. El Procesamiento del Lenguaje Natural también se ve afectado por el hecho de que el lenguaje, y la forma en que lo utilizan las personas, cambia continuamente. Aunque hay reglas para el lenguaje, ninguna está escrita en piedra y está sujeta a cambios con el tiempo. Las reglas computacionales que funcionan ahora pueden quedar obsoletas cuando las características del lenguaje del mundo real cambien con el tiempo.
El Procesamiento del Lenguaje Natural desempeña un papel fundamental en la tecnología y en la forma en que los seres humanos interactúan con ella. Se utiliza en muchas aplicaciones del mundo real tanto en el ámbito empresarial como en el de los consumidores, como los chatbots, la ciberseguridad, los motores de búsqueda y el análisis de grandes datos. Aunque no está exenta de desafíos, se espera que el Procesamiento del Lenguaje Natural siga siendo una parte importante tanto de la industria como de la vida cotidiana.
Pregunta: De las siguientes afirmaciones ¿cuál crees que es cierta?
Opción 1: El Procesamiento del Lenguaje Natural permite a los computadores entender el lenguaje natural como lo hacen los humanos.
Respuesta Correcta.
Opción 2: El Procesamiento del Lenguaje Natural consta de dos fases principales: el preprocesamiento de datos y el desarrollo de algoritmos.
Respuesta Correcta.
Opción 3: El principal beneficio del Procesamiento del Lenguaje Natural es que mejora la forma en que los humanos y los computadores se comunican entre sí.
Respuesta Correcta.
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