Procesamiento del lenguaje natural: qué es y por qué es importante

La capacidad de procesar y generar lenguajes humanos le da a cualquier computadora el poder de ser más que una simple máquina, porque derriba barreras, simplifica las interacciones entre humanos y computadoras, ofrece numerosas oportunidades para nuevos conjuntos de sistemas informáticos y aumenta la productividad.

Esta publicación de blog explora el procesamiento del lenguaje natural para comprender cómo podría resultarle útil a usted y a su empresa.

¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural?

El procesamiento del lenguaje natural, también llamado PNL, es un subcampo de la informática y la lingüística. Su objetivo es proporcionar a las computadoras la capacidad de comprender, interpretar y generar lenguajes humanos.

El lenguaje es el núcleo de las interacciones humanas y la PNL es el puente que conecta a los humanos con las computadoras de la manera más natural, incluso a través del texto, el habla e incluso el lenguaje de señas.

El procesamiento del lenguaje natural se remonta a principios de la década de 1950, con la Experimento de Georgetown-IBM en 1954 que tradujo automáticamente más de 60 frases del ruso al inglés. Los avances continuaron durante la última parte del siglo, pero la mayoría de esos sistemas empleaban reglas escritas a mano.

Sin embargo, desde finales de los años 1980, PNL estadística nació de la potencia de procesamiento cada vez mayor y más barata. Empleó modelos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático como cuerpo paralelo para descubrir patrones, relaciones y probabilidades a partir de grandes conjuntos de datos. Sin embargo, a principios de la década de 2000, las redes neuronales se habían convertido en los métodos de máquina preferidos por su rendimiento mucho mejor.

Hoy en día, se utilizan diferentes tipos de redes neuronales para el procesamiento del lenguaje natural. Incluyen:

• Modelos de transformadores
• BERT (representaciones de codificador bidireccional de transformadores)
• CNN (redes neuronales convolucionales)
• RNN (redes neuronales recurrentes)
• Redes LSTM (memoria larga a corto plazo).

Los modelos aplican varias tareas y subtareas a los datos de entrada para producir los resultados necesarios, como generación de texto, comprensión del lenguaje, reconocimiento de voz, traducción, etc.

¿Por qué es importante la PNL?

Las aplicaciones de la PNL son amplias y continúan evolucionando. Esto la convierte en una tecnología importante para muchas industrias y usos. Aquí están algunos ejemplos:

• Máquina traductora: La PNL se aplica para traducir de un idioma a otro con una precisión e integridad gramatical asombrosas.
• Asistentes virtuales: Desde brindar servicio al cliente hasta responder una serie de preguntas, ofrecer compañía y ejecutar tareas mediante comandos de voz, la PNL está ayudando a impulsar la productividad de los trabajadores y mejorar la calidad de vida de muchos.
• Análisis de texto y resúmenes: La PNL facilita la extracción de información clave de documentos grandes a una velocidad impresionante. Ayuda a resumir documentos, textos, correos electrónicos o páginas web más rápido que cualquier humano.
• Análisis de los sentimientos: Al comprender las emociones y opiniones expresadas en un texto o documento, las empresas pueden extraer información valiosa para investigaciones de mercado, monitoreo de redes sociales y futuras campañas de marketing.

Cómo funciona el procesamiento del lenguaje natural

El procesamiento del lenguaje natural se centra en permitir que las computadoras comprendan e interpreten el lenguaje humano combinando el poder de la lingüística y la informática utilizando diversas técnicas que pueden variar desde enfoques basados ​​en reglas que se basan en reglas predefinidas hasta modelos estadísticos que aprenden sus patrones a partir de datos de entrenamiento etiquetados. y los modelos de aprendizaje profundo más modernos que emplean redes neuronales para identificar y categorizar patrones aún más complejos a partir del texto.

Si bien los diferentes sistemas variarán en sus implementaciones de PNL, un proceso general que involucra diferentes pasos es el siguiente:

• Preprocesamiento de texto: Esta es la etapa inicial antes de que puedan comenzar todos los demás trabajos. Primero, el cuerpo del texto se divide en palabras individuales o unidades más pequeñas, como frases llamadas tokens. Este proceso en sí se llama tokenización y ayuda a una organización y procesamiento efectivos. Otras tareas de preprocesamiento incluyen el uso de minúsculas, donde todo el texto se convierte a letras minúsculas para lograr uniformidad y la eliminación de palabras vacías que contribuyen poco al significado.
• Etiquetado de parte del discurso: Este paso implica la asignación de etiquetas gramaticales a cada uno de los tokens derivados en el paso 1 anterior. Las etiquetas gramaticales incluyen sustantivos, verbos, adjetivos y adverbios. Este paso ayuda a comprender la estructura sintáctica del texto de entrada.
• Reconocimiento de entidad nombrada (NER): una entidad con nombre incluye elementos como los nombres de personas o de un lugar, la dirección de una organización, el modelo de un automóvil, etc. Este paso implica la identificación y categorización de las entidades nombradas en el texto. El objetivo aquí es extraer información posiblemente importante que ayudará a comprender mejor el texto.
• Análisis sintáctico y de sintaxis: Aquí analizas la estructura gramatical de las oraciones dentro del texto para intentar comprender las relaciones entre palabras y frases. El objetivo de este paso es comprender el significado y el contexto del texto.
• Análisis de los sentimientos: Con el análisis de sentimientos, lo que busca es captar las ideas expresadas en el texto. Los sentimientos pueden ser positivos, negativos o neutrales y ayudar a tener una mejor imagen de la actitud u opiniones generales hacia un tema en particular.
• Modelado de lenguaje: Este proceso implica la construcción de modelos estadísticos o de aprendizaje automático que capturen los patrones y relaciones en los datos del lenguaje. Estos modelos permiten tareas como la generación de idiomas, la traducción automática o el resumen de textos.
• Generación de salida: La parte final es la generación de una salida para el usuario. Esto es necesario para tareas como la traducción de idiomas y el resumen de textos.

Más tareas de procesamiento del lenguaje natural

Además de los pasos del proceso enumerados anteriormente, con frecuencia se emplean muchas otras tareas en el procesamiento del lenguaje natural para lograr los resultados deseados. Estos son algunos de los más populares.

• OCR: OCR significa Reconocimiento Óptico de Caracteres y es una tecnología que se utiliza para transformar imágenes en datos digitales. Por ejemplo, cuando necesite escanear una factura o un recibo para extraer las cifras que contiene y guardarlo en la base de datos de su empresa, utilizará un programa de software con capacidad OCR. Sin embargo, la tecnología OCR tiene sus límites, como la precisión de las palabras, el contexto y la comprensión semántica. Pero con la incorporación de PNL, los programas de OCR pueden producir mejores resultados con una mayor comprensión contextual, conocimientos prácticos, mayor precisión y categorizaciones.
• Reconocimiento de voz: Desde servicios de transcripción digital hasta asistentes de voz y dispositivos activados por voz, los usos del reconocimiento de voz son muchos. Sin embargo, el simple reconocimiento de voz en audio no sirve de mucho sin la información adicional del análisis de contexto y sentimiento. Además, la PNL hace que la tecnología de reconocimiento de voz sea muy útil al proporcionar una salida de texto a partir de entradas de audio que se puede enviar a otras máquinas para aumentar la productividad.
• Texto a voz: La transformación del texto escrito en voz audible, que a menudo se utiliza para dar a los chatbots y asistentes virtuales una voz audible similar a la humana. Aunque las implementaciones iniciales tenían voces monótonas, más modernas texto a voz sistemas como oncelabs se han vuelto tan buenos que apenas se pueden diferenciar sus salidas de una voz original.
• Comprensión del lenguaje natural: Este es el proceso de darle sentido razonable a cualquier conjunto de datos. La comprensión del lenguaje natural implica cualquier tarea que pueda mejorar la comprensión e interpretación del texto, desde el reconocimiento de entidades nombradas hasta el análisis de sintaxis y gramática, el análisis semántico y diferentes algoritmos de aprendizaje automático.
• Generación de lenguaje natural: Una de las tareas más conocidas. Aquí, los datos se convierten en palabras que cualquier ser humano puede entender, ya sea contando una historia o explicando cosas. Esto es lo que utilizan los chatbots para generar conversaciones interesantes. Otro tipo de generación de lenguaje natural es la generación de texto a texto, donde un texto de entrada se transforma en un texto totalmente diferente. Este método se encuentra en resúmenes, traducciones y robots de reformulación.
• Reconocimiento de entidad nombrada: NER o Named Entity Recognition es una subtarea de extracción de información que implica la identificación y clasificación de elementos o entidades en categorías previamente definidas. Por lo tanto, NER ayuda a la máquina a reconocer entidades específicas, como una persona, un automóvil o un lugar, a partir de un texto o documento, mejorando así la extracción de información significativa.
• Análisis de los sentimientos: Este es otro subcampo del procesamiento del lenguaje natural que intenta extraer y comprender emociones y opiniones personales a partir de datos de texto. Esta capacidad permite a las máquinas navegar mejor en la complejidad de la comunicación humana midiendo sentimientos como el sarcasmo, las diferencias culturales y los sentimientos positivos, negativos y neutrales. Las empresas lo emplean para investigaciones de mercado, seguimiento de marcas, atención al cliente y análisis de redes sociales.
• Clasificación de toxicidad: Cuando publicas un discurso de odio en un foro o en una red social y el robot moderador lo marca automáticamente, entonces has sido atrapado por un modelo de IA de clasificación de toxicidad. Estos sistemas están entrenados con aprendizaje automático y varios algoritmos que utilizan PNL para identificar y clasificar automáticamente contenido dañino, como insultos, amenazas y discursos de odio en datos de texto.
• Resumen: La PNL hace posible que los modelos de IA lean rápidamente grandes cantidades de información que a un humano le habría llevado mucho más tiempo. Luego identifique las partes más importantes de ese texto y preséntelo de forma coherente. Esto ahorra tiempo y esfuerzo al usuario, aumenta la comprensión y mejora la toma de decisiones.
• Stemming: Un método de preprocesamiento para reducir palabras a su base raíz. Ayuda a crear una mejor comprensión del texto.

Aplicaciones de PNL en el mundo real

Aquí hay una lista de diferentes aplicaciones del mundo real del procesamiento del lenguaje natural y tecnologías relacionadas.

• Chatbots como ChatGPT.
• Traductores como traductores de IA de inglés a alemán o de ruso a francés.
• Asistentes virtuales como Siri de Apple, Alexa de Amazony ChatGPT de OpenAI.
• Sistemas de autocorrección como Gramaticalmente.
• Motores de búsqueda como you.com.
• Resumen de texto como el que puede obtener de ChatGPT.

Desafíos en PNL

Si bien el procesamiento del lenguaje natural ha logrado avances significativos en muchas áreas, todavía existen problemas que enfrenta la tecnología. Éstos son algunos de los principales:

• Ambigüedad y contexto: Los lenguajes humanos son complejos e inherentemente ambiguos. Por lo tanto, sigue siendo una tarea ardua para las máquinas comprender completamente la comunicación humana en todas las situaciones.
• Sesgo de datos y modelos: Los sistemas de IA suelen estar sesgados según los datos con los que fueron entrenados. Entonces, no importa cuán bueno sea un modelo, siempre hay algún sesgo que crea preocupaciones éticas.
• Falta de razón: Las máquinas tampoco tienen el sentido común y el razonamiento que son naturales en los humanos, e implementarlos en un sistema puede ser igualmente una tarea difícil.

Recursos para aprender PNL

1. Grupo de PNL de Stanford: https://nlp.stanford.edu/
2. Cursora: https://www.coursera.org/
3. Aprendizaje profundo.AI: https://www.deeplearning.ai/resources/natural-language-processing/
4. Ciencia de datos rápida: https://fastdatascience.com/guide-natural-language-processing-nlp/
5. Kaggle: https://www.kaggle.com/
6. Ciencia de datos rápida: https://fastdatascience.com/guide-natural-language-processing-nlp/
7. Kit de herramientas de lenguaje natural: https://www.nltk.org/
8. Cara de abrazo: https://huggingface.co/
9. Wikipedia: https://en.m.wikipedia.org/wiki/Natural_language_processing
10. Dominio del aprendizaje automático: https://machinelearningmastery.com/
11. Impresionante PNL: https://github.com/keon/awesome-nlp
12. Amazon comprende: https://aws.amazon.com/comprehend/
13. Lenguaje natural de Google Cloud: https://cloud.google.com/natural-language
14. Espacio: https://spacy.io/

Conclusión

El procesamiento del lenguaje natural es un campo fascinante de la inteligencia artificial que permite a las máquinas hacer cosas que eran impensables hace décadas. Esta tecnología ha ampliado el ámbito de las aplicaciones informáticas y está creando nuevos mercados.

Ha visto las diferentes capacidades, aplicaciones del mundo real y herramientas disponibles para ayudarlo a comenzar con la PNL. Sin embargo, depende de usted encontrar formas de aprovecharlos para desarrollar sistemas inteligentes que liberen su potencial y el de su negocio.