¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural y cómo funciona?

¿Alguna vez te has preguntado cómo funcionan los asistentes virtuales como Siri y Cortana? ¿Cómo entienden lo que dices?

Bueno, parte de la respuesta es el procesamiento del lenguaje natural . Este interesante campo de la inteligencia artificial ha dado lugar a grandes avances en los últimos años, pero ¿cómo funciona exactamente?

Siga leyendo para obtener más información sobre el procesamiento del lenguaje natural, cómo funciona y cómo se utiliza para hacer nuestras vidas más cómodas.

¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural?

El procesamiento del lenguaje natural, o PNL, es la forma en que las computadoras pueden entender los lenguajes humanos. Por ejemplo, cuando habla con asistentes virtuales activados por voz como Alexa o Siri , ellos escuchan, comprenden su discurso y realizan una acción basada en lo que ha dicho.

Tradicionalmente, los humanos solo podían comunicarse con las computadoras a través del lenguaje de programación que estaban codificados a través de comandos particulares. El código es intrínsecamente estructurado y lógico, y los mismos comandos siempre producirán la misma salida.

Por el contrario, el lenguaje humano no está estructurado y es mucho más complejo. La misma palabra u oración puede tener múltiples significados según las inflexiones y el contexto. Y hay muchos idiomas diferentes.

Entonces, ¿cómo puede la IA entender lo que estamos diciendo?

¿Cómo funciona la PNL?

La PNL está capacitada con aprendizaje automático. El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que incorpora grandes cantidades de datos a un algoritmo que se entrena a sí mismo para producir predicciones precisas. Cuantos más datos y tiempo tenga el algoritmo, mejor será. Ésta es la razón por la que las máquinas de PNL son mucho mejores hoy que hace diez años.

La PNL funciona procesando previamente el texto y luego ejecutándolo a través del algoritmo entrenado en aprendizaje automático.

Pasos de preprocesamiento

Estos son cuatro de los pasos de preprocesamiento comunes que utilizará una máquina de PNL.

• Tokenización: la tokenización es el proceso de dividir el discurso o el texto en unidades más pequeñas (llamadas tokens). Estas son palabras o cláusulas individuales. La tokenización es importante porque permite que el software determine qué palabras están presentes, lo que conduce a las siguientes etapas del procesamiento NLP.
• Derivación y lematización : La derivación y la lematización son procesos simplificadores que reducen cada palabra a su raíz. Por ejemplo, "ejecutar" en "ejecutar". Esto permite que la PNL procese el texto más rápidamente.

La derivación es un proceso más simple e implica eliminar los afijos de una palabra. Los afijos son adiciones al principio y al final de la palabra que le dan un significado ligeramente diferente. Sin embargo, la derivación puede generar errores cuando palabras similares tienen raíces diferentes. Considere las palabras "camello" y "vino". La derivación puede reducir "camello" a "vino" a pesar de tener significados completamente diferentes.

La lematización es mucho más complicada y precisa. Implica reducir una palabra a su lema, que es la forma básica de una palabra (como se encuentra en el diccionario). La lematización tiene en cuenta el contexto y se basa en el vocabulario y el análisis morfológico de las palabras. Un buen ejemplo es "cariñoso". La derivación puede reducir el "cuidado" a "coche", mientras que la lematización lo reducirá con precisión a "cuidado".

Otra técnica funciona junto con ambos procesos, conocida como Eliminación de palabras de detención. Esta es la simple eliminación de palabras que no agregan información relevante al significado del discurso, como "en" y "a".

Tareas de algoritmos de aprendizaje automático

Una vez que el texto ha sido preprocesado, una máquina de PNL puede hacer varias cosas según su intención.

• Análisis de sentimiento: El proceso de clasificar el sentimiento del texto. Por ejemplo, si la reseña de un producto es positiva, neutral o negativa.
• Clasificación de temas: aquí es donde se identifica el tema principal del texto. Una máquina de PNL puede etiquetar documentos, párrafos y oraciones con el tema que les concierne.
• Detección de intención: este es el proceso de determinar cuál es la intención detrás de un texto en particular. Por ejemplo, puede ayudar a las empresas a determinar si los clientes quieren darse de baja o si están interesados ​​en un producto.
• Etiquetado de parte del discurso: después de la tokenización, una máquina de PNL etiquetará cada palabra con un identificador. Estos incluyen marcar palabras como sustantivos, verbos, adjetivos, etc.
• Reconocimiento de voz: esta es la tarea de convertir el habla en texto y es particularmente desafiante debido a las diferencias de acento, entonación, gramática e inflexión entre las personas.
• Reconocimiento de entidad nombrada: el proceso de identificación de nombres útiles como "Inglaterra" o "Google". Esto se combina con la resolución de correferencia, determinando si dos palabras se refieren a la misma cosa, como "Alice" y luego "ella".
• Generación de lenguaje natural: esto es lo opuesto a la conversión de voz a texto y es la forma en que las máquinas de PNL pueden generar voz o texto para comunicarse.

¿Por qué es tan importante la PNL?

El procesamiento del lenguaje natural es un campo enorme y en constante crecimiento que abarca muchas funciones. Algunos de los principales usos de la PNL son:

• Análisis de información en línea: las empresas y los investigadores pueden utilizar la PNL para analizar grandes cantidades de datos basados ​​en texto y convertirlos en información utilizable. Por ejemplo, comentarios en redes sociales, reseñas, tickets de atención al cliente e incluso artículos. La PNL puede analizarlos en busca de tendencias y conocimientos de valor para el negocio.
• Traducción de idiomas: aplicaciones como Google Translate utilizan máquinas de PNL para convertir un idioma en otro.
• Verificación ortográfica y gramatical: los procesadores de texto y aplicaciones como Grammarly verifican su texto en busca de errores ortográficos y gramaticales, legibilidad, voz pasiva, etc., para mejorar su escritura.
• Respuesta de voz interactiva (IVR): los robots telefónicos permiten a los humanos comunicarse con un sistema telefónico operado por computadora para realizar redirecciones y otras tareas.
• Asistentes virtuales: los asistentes personales como Siri, Cortana, Bixby, Google Assistant y Alexa usan NLP para escuchar sus consultas y producir respuestas o realizar acciones basadas en lo que usted dice.
• Texto predictivo : su teléfono inteligente proporciona automáticamente palabras predichas basadas en algunas letras o lo que ya ha escrito en la oración. El teléfono inteligente aprende en función de las oraciones que escribe habitualmente y ofrece las palabras que es más probable que utilice. De hecho, Microsoft Word pronto implementará esto como una característica .
• Chat Bots: muchos sitios web ahora tienen bots virtuales de servicio al cliente que intentarán ayudar a los clientes antes de que sean remitidos a un operador humano.

Conversacionalistas robot

El procesamiento del lenguaje natural está cambiando la forma en que nos comunicamos con los robots y cómo se comunican con nosotros. Bloomberg News utiliza un sistema de inteligencia artificial llamado Cyborg para producir casi un tercio de su contenido. Mientras tanto, Forbes, The Guardian y The Washington Post utilizan IA para escribir artículos de noticias.

¡Y todo esto solo es posible gracias a la PNL!