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Procesamiento del lenguaje natural (PLN) en la Inteligencia Artificial

Procesamiento del lenguaje natural (PLN) en la Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial se logra gracias a diversas ramas y avances que permiten que las tecnologías se acerquen cada vez más a la singularidad.
Una de estas ramas es el Procesamiento del Lenguaje Natural o PNL.
Este tema se profundiza en la Especialización en Inteligencia Artificial de la EIA.

Qué es el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN o NLP)

El procesamiento del lenguaje natural (PLN o NLP) es un campo dentro de la inteligencia artificial y la lingüística aplicada que estudia las interacciones mediante el uso del lenguaje natural entre los seres humanos y las máquinas.
Más concretamente se centra en el procesamiento de las comunicaciones humanas, dividiéndolas en partes, e identificando los elementos más relevantes del mensaje. Con la Comprensión y Generación de Lenguaje Natural, se busca que las máquinas consigan entender, interpretar y manipular el lenguaje humano.
Los asistentes virtuales o chatbots son una de las utilidades más conocidas de la PLN, pero no son la única. Además, es importante entender que el PNL no dota de inteligencia a un chatbot, sólo le da la capacidad de procesar y generar lenguaje humano.

Breve historia del PLN

Las primeras aplicaciones del PLN se dieron durante el período de 1940-1960, teniendo como interés fundamental la traducción automática. Los experimentos en este sector, basados en la sustitución de palabra por palabra, obtuvieron resultados rudimentarios.
Surgió por tanto la necesidad de resolver ambigüedades sintácticas y semánticas, y asimismo la consideración de información contextual. La carencia de un orden de la estructura oracional en algunas lenguas, y la dificultad para obtener una representación tanto sintáctica como semántica, fueron los problemas más relevantes.
Afrontándolos se dio paso a una concepción más realista del lenguaje en la que era necesario contemplar las transformaciones que se producen en la estructura de la frase durante el proceso de traducción.
En los años sesenta los intereses se desplazan hacia la comprensión del lenguaje. La mayor parte del trabajo realizado en este período se centró en técnicas de análisis sintáctico.
Hacia los setenta la influencia de los trabajos en inteligencia artificial fue decisiva, centrando su interés en la representación del significado. Como resultado se construyó el primer sistema de preguntas-respuestas basado en lenguaje natural.
De esta época es Eliza, que reproducía las habilidades conversacionales de un psicólogo. Para ello recogía patrones de información de las respuestas del cliente y elaboraba preguntas que simulaban una entrevista.
Entre los años 70 y 80, ya superados los primeros experimentos, se hacen intentos de construir programas más fiables. Aparecen numerosas gramáticas orientadas a un tratamiento computacional, y experimenta notable crecimiento la tendencia hacia la programación lógica.
En Europa surgen intereses en la elaboración de programas para la traducción automática. Se crea el proyecto de investigación Eurotra, que tenía como finalidad la traducción multilingüe. En Japón aparecen equipos dedicados a la creación de productos de traducción para su distribución comercial.
Los años 90 se caracterizan por la incorporación de técnicas estadísticas y se desarrollan formalismos adecuados para el tratamiento de la información léxica. Se introducen nuevas técnicas de representación del conocimiento cercanas a la inteligencia artificial, y las técnicas de procesamiento utilizadas por investigadores procedentes del área de la lingüística e informática son cada vez más próximas. Surgen así mismo intereses en la aplicación de estos avances en sistemas de recuperación de información con el objetivo de mejorar los resultados en consultas a texto completo.

Para qué se utiliza el PLN

El procesamiento del lenguaje natural se utiliza actualmente en diferentes áreas y para distintas funciones, como, por ejemplo:

Comprensión del lenguaje natural (CLN o NLU)

La comprensión del lenguaje natural (CLN o NLU) se encarga de interpretar un mensaje y entender su significado e intención, tal y como haría una persona. Para que el sistema funcione necesita datasets en el idioma específico, reglas de gramática, teoría semántica y pragmática (para entender el contexto e intencionalidad), etc.

Generación del lenguaje natural (GLN o NLG)

La generación del lenguaje natural (GLN o NLG) dota a la máquina de la capacidad de crear un nuevo mensaje en lenguaje humano de manera autónoma. De manera resumida, lo que hacen estos modelos es: escoger la información a reproducir (dependiendo de la interpretación del mensaje a contestar), decidir cómo organizarla y cómo reproducirla (léxico y recursos gramaticales, morfología, estructuras sintácticas, etc.). Estos modelos generan frases nuevas palabra a palabra y tienen que ser entrenados para que funcionen correctamente.

Recuperación de información (RI o IR)

La recuperación de información (RI) o en inglés Information Retrieval (IR), es el campo dentro de la informática que se encarga de procesar textos de documentos, para poder recuperar partes específicas con base en palabras clave. Por ejemplo, técnicas como la extracción de información estructurada (permite obtener de un documento el trozo de texto en el que está lo que buscas) o los sistemas de respuesta a preguntas de usuarios (que devuelve ante una consulta, una respuesta de una batería de respuestas ya existentes, asociadas a palabras clave de la consulta). No genera nuevas frases, por lo que no necesita utilizar reglas gramaticales. No es tan “inteligente” como la Generación del Lenguaje Natural.

Reconocimiento y síntesis del habla

Los sistemas de reconocimiento de voz procesan los mensajes en voz humana, los transforman en texto, los interpretan y comprenden la intencionalidad de los mismos, y tras la generación de la respuesta en texto, se vuelve a transformar en voz humana a través de la síntesis de voz. La síntesis del habla o de voz, es la que capacita a la máquina para poder generar y reproducir habla en lenguaje natural.

Traducción automática

La Traducción automática o Machine Translation en inglés, es un campo de investigación dentro de la lingüística computacional que estudia los sistemas capaces de traducir mensajes entre diferentes lenguas o idiomas. Por ejemplo Google es una de las empresas que más ha invertido en sistemas de traducción automática, con su traductor que utiliza un motor estadístico propio. Los sistemas de autocorrección y autocompletado de texto, también utilizan Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN o NLP).

Resumen y clasificación de textos

También se está utilizando el procesamiento del lenguaje natural para resumir textos de extensiones largas de manera automática o extraer palabras clave para clasificarlos. Muchas veces, debido a la gran cantidad de documentación o por la longitud de la misma, utilizar estos sistemas ayuda en sectores como el legal a encontrar partes dentro de las leyes, o resumir una gran cantidad de documentación.
Otro de los usos que se le da a esta función de clasificación, es la de detección de spam. Empresas como Google utilizan esta tecnología para clasificar los textos de los correos electrónicos y detectar si se trata de spam o no. Para esto, toman palabras clave como “gratis” o “descuento”, la condición de palabras en mayúscula o las exclamaciones.

Detección de sentimientos o emociones

Uno de los usos más novedosos del PLN es el análisis de sentimientos. Cada vez más empresas y profesionales del marketing están utilizando esta tecnología para saber qué sienten los usuarios sobre una marca, producto o servicio, utilizando datos de entrada como mensajes, comentarios o reacciones en diferentes redes sociales.

Beneficios del Procesamiento de Lenguaje Natural en los negocios

La aplicación de técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural tiene varios beneficios, entre ellos:

  1. Agilizar y automatizar el trabajo
    Dentro de una empresa encontramos tareas repetitivas y poco placenteras que ocupan una gran cantidad de tiempo y recursos. Gracias al Procesamiento del lenguaje natural podemos agilizar y automatizar estos procesos para incrementar la productividad.
  2. Análisis de sentimiento
    El análisis de sentimiento mediante técnicas de PLN es, quizás, una de las técnicas más populares de estas aplicaciones. Gracias al procesamiento de Lenguaje Natural podemos analizar a gran escala cómo estamos comunicándonos con nuestro público, conocer el estado de una campaña en particular o evaluar a competidores.
    Introducir PLN para rastrear los comentarios sobre una marca en redes sociales o prensa digital ayudará a encontrar la información necesaria para tomar decisiones. Al descubrir los comentarios positivos o negativos, se pueden detectar y/o prevenir problemas, conocer a los usuarios que más hablan de la marca y evaluar la satisfacción del mercado
  3. Chatbots y sistemas conversacionales
    El procesamiento del lenguaje natural es lo que permite que los chatbots entiendan los mensajes y respondan adecuadamente. El PLN ayuda a proporcionar el contexto y el significado de las entradas del usuario para que el chatbot pueda obtener y ofrecer la mejor respuesta.
  4. Extracción del contenido realmente importante
    Las empresas se ven obligadas a procesar una gran cantidad de documentos diariamente para rescatar información que realmente es necesaria y que de verdad ofrece valor al negocio. El procesamiento del lenguaje natural acelera estas tareas haciéndolas más eficientes. Los beneficios de agilizar este tipo de trámites con PLN pueden ser utilizados por prácticamente todos los departamentos de una empresa, haciendo que los profesionales focalicen su trabajo en tareas que realmente aportan valor.

No cabe duda que los avances en inteligencia artificial siguen evolucionando y contribuyendo al nacimiento de nuevas tecnologías y herramientas que trasnformarán todos los campos económicos y digitales.

¿Por qué estudiar la Especialización en Inteligencia Artificial de la EIA?

En el mundo, las organizaciones y gobiernos generan cada vez más datos relacionados con sus procesos, operaciones y gestión, sin embargo, el simple almacenamiento de los mismos no genera valor agregado, dichos datos deben ser transformados para poder extraer de ellos información valiosa para las organizaciones, dichas técnicas de analítica, se basan en estadística e Inteligencia Artificial (IA), sin embargo, cuando se desea trascender en la transformación de los datos en información, hacia herramientas que van más allá que la toma de decisiones, se hace esencial e imprescindible la Especialización en Inteligencia Artificial. Conoce todo sobre inscripciones y matrículas aquí.

Fuentes:
-“Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN o NLP): qué es y para qué se utiliza”. Decide Soluciones. https://decidesoluciones.es/procesamiento-del-lenguaje-natural-pln-o-nlp-que-es-y-para-que-se-utiliza/#:~:text=El%20procesamiento%20del%20lenguaje%20natural%20(PLN%20o%20NLP)%20es%20un,seres%20humanos%20y%20las%20m%C3%A1quinas
-Jaime Abad. Enero 8, 2019. Dail. “Aplicaciones de Procesamiento de Lenguaje Natural”. https://www.dail.es/aplicaciones-del-procesamiento-del-lenguaje-natural/
-Eduardo Sosa. Enero 1997. El profesional de la información. Revista internacional cientìfica y profesional. “Procesamiento del lenguaje natural: revisión del estado actual, bases teóricas y aplicaciones (Parte I)”. http://www.elprofesionaldelainformacion.com/contenidos/1997/enero/procesamiento_del_lenguaje_natural_revisin_del_estado_actual_bases_tericas_y_aplicaciones_parte_i.html

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