¡Descubre el poder de hablar con las máquinas! Gracias al Procesamiento del Lenguaje Natural, puedes interactuar con chatbots y asistentes virtuales para resolver tus dudas y obtener la información que necesitas al instante. Aprovecha esta tecnología y desbloquea un mundo de posibilidades a tu alcance. En el Master Data Analysis & Inteligencia Artificial podrás conocer a fondo cómo funciona esta tecnología y sus aplicaciones empresariales,
¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural?
El Procesamiento del Lenguaje Natural, conocido por las siglas PNL, es una rama de la Inteligencia Artificial que tiene como objetivo investigar la manera en la que las máquinas pueden comunicarse con las personas a través de lenguas naturales, es decir, hablando el idioma del interlocutor humano. Un ejemplo de PNL es Siri, que hoy en día es capaz de entender y responder en 20 lenguas diferentes, entre las que se encuentran algunas como inglés, español, alemán, francés, portugués, chino, árabe y japonés.
Normalmente, encontramos avances más precisos de esta tecnología en aplicaciones de tratamiento de textos, puesto que hay muchos más datos disponibles en formato electrónico. En el caso del audio, la voz artificial está mejorando continuamente, llegando, incluso, a imitar inflexiones tonales humanas para sonar más natural. Aun así, la forma de respuesta sigue estando supeditada a la transcripción de las conversaciones para poder procesarlas correctamente.
¿Para qué sirve el PNL?
La utilidad principal del PNL es conseguir que las máquinas comprendan y respondan a la comunicación humana en lenguaje natural, que ambas partes puedan entenderse, facilitando que las personas puedan comunicarse en su propio idioma y con sus expresiones culturales.
Esto es fundamental en el desarrollo de aplicaciones como asistentes virtuales, chatbots, traductores automáticos y sistemas de búsqueda avanzados. Gracias al PNL se mejora la automatización de tareas que pueden resultar repetitivas y que facilitan el flujo de trabajo. Actividades como el seguimiento del público en redes sociales, la clasificación de correos electrónicos, la extracción de información relevante de grandes volúmenes de texto o la generación de resúmenes, se simplifican con el uso de estos procesadores.
¿Cómo funciona el procesamiento del lenguaje natural?
Si tenemos que explicar el funcionamiento del procesamiento del lenguaje natural, trabajándolo como un experto en inteligencia artificial, tenemos que entender que necesita utilizar modelos de lingüística computacional, machine learning y aprendizaje profundo. De esta manera, conseguimos que las máquinas entiendan y procesen el lenguaje humano, facilitando la comunicación.
El segundo paso de este proceso es comprender que es la lingüística computacional la que está permitiendo que los ordenadores entiendan y modelen el lenguaje a través de análisis sintáctico y semántico.
Para el funcionamiento del PNL es crucial la recopilación de datos que ayuden a mejorar las respuestas de las máquinas y que las entrenan para obtener resultados cada vez más precisos y similares a las respuestas humanas.
Gracias al machine learning es posible entrenar a las computadoras con datos que reconozcan patrones y características del lenguaje humano, de esta forma, una máquina es capaz de entender el sarcasmo e, incluso, las metáforas. Yendo aún más allá, podemos usar aprendizaje profundo creando redes que imitan a las neuronas del cerebro humano y que nos dan la posibilidad de identificar y correlacionar patrones complejos.
5 modelos para el procesamiento del lenguaje natural
Son varios los modelos que pueden usarse para la creación de PNL, vamos a descubrir cinco de ellos.
Transformer
Introducido por «Attention is All You Need», es fundamental en modelos modernos como BERT y GPT, destacándose por su capacidad para capturar relaciones contextuales complejas.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
Utiliza pre-entrenamiento en grandes corpus de texto para generar representaciones contextuales de palabras, mejorando tareas como la comprensión de textos y la traducción automática.
GPT (Generative Pre-trained Transformer)
Especializado en generación de texto, crea respuestas coherentes y naturales utilizando contextos previos para completar o generar secuencias de texto.
LSTM (Long Short-Term Memory)
Una arquitectura de red neuronal recurrente (RNN) que permite procesar y predecir secuencias de texto, ideal para tareas como el análisis de sentimientos o la traducción.
CRF (Conditional Random Field)
Utilizado para tareas de etiquetado secuencial como el reconocimiento de entidades nombradas (NER) o el etiquetado de partes del discurso, optimizando la asignación de etiquetas basada en el contexto y las características observadas.
Componentes del procesamiento del lenguaje natural
Para seguir ahondando en el mundo de los PNL, vamos a conocer mejor cuáles son sus componentes.
Tokenización
Este proceso divide un texto completo en unidades más pequeñas, como palabras o subpalabras, los tokens. Es fundamental para el análisis posterior del texto.
Análisis morfológico
Se centra en estudiar la estructura y las formas de las palabras dentro del texto. Como en una clase de lengua del colegio, se identifica la raíz de las palabras para comprender su significado.
Análisis sintáctico
Con el análisis sintáctico se estudia cómo se combinan las palabras creando frases para mejorar la comprensión.
Análisis semántico
Se encarga de conocer el significado de cada palabra y dar un sentido a lo que está procesando.
Análisis pragmático
Busca significado del texto teniendo en cuenta un contexto más amplio y las intenciones comunicativas del hablante o escritor
Generación de texto
Este proceso implica la creación de respuestas o textos completos que sean coherentes y relevantes, como respuestas automáticas en chatbots o resúmenes de textos extensos.
Ejemplos y casos prácticos de PNL
Para entender mejor cómo funcionan los PNL, es preciso descubrir ejemplos reales con los que interaccionamos de forma continua en nuestro día a día
Amazon Alexa / Apple Siri / Google Assistant
Estos asistentes virtuales utilizan PNL para entender comandos de voz, responder preguntas y realizar tareas como gestionar calendarios, reproducir música o controlar dispositivos domésticos inteligentes.
Grammarly
Esta herramienta utiliza PNL para revisar y corregir gramática, ortografía y estilo en textos escritos, mejorando la precisión y la claridad del contenido.
Watson de IBM
Ofrece diversas aplicaciones de PNL, como análisis de sentimientos en redes sociales, diagnóstico médico basado en texto y asistencia en la toma de decisiones empresariales utilizando grandes volúmenes de datos textuales.
