El concepto de procesamiento de lenguaje natural no es algo nuevo, de hecho, es parte importante del mundo tecnológico, tanto así, que es parte vital en la creación de nuevas aplicaciones, gestión de procesos y diseño de experiencia de usuario en portales digitales, entre otros.
La forma en la que nos relacionamos diariamente con la tecnología va evolucionando conforme pasa el tiempo, y esto pasa sorprendentemente rápido, trayendo consigo un nuevo reto, la comunicación con las máquinas de forma fluida y natural.
A las personas no les agrada sentir que interactúan con una máquina, ya que esto arruina la experiencia, especialmente ahora, que las experiencias inmersivas se encuentran en tendencia. Es por esto nace el procesamiento de lenguaje natural (PLN) y su continua mejora.
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¿Qué es procesamiento de lenguaje natural?
Cuando hablamos de qué es procesamiento de lenguaje natural o también conocido como PLN, nos referimos al rubro de la informática, específicamente en el área de la inteligencia artificial, como el proceso que se encarga de brindarle a los ordenadores la capacidad de entender el lenguaje hablado y escrito tal y como lo entendemos los seres humanos.
El PLN mediante la tecnología machine learning combina la lingüística computacional y natural, pero moldeado al lenguaje humano, esto basado en reglas que a través de modelos estadísticos, aprendizaje profundo y automático ha podido perfeccionarse con el paso de los años.
Estas tecnologías juntas le permiten a las computadoras y dispositivos digitales un aprendizaje automático efectivo, que las hace capaces de procesar el lenguaje humano. Bien sea escrito o a través de datos de voz y que de la misma forma puedan comprender el significado completo de cada una de las palabras, con la intención con la cual el ser humano la escribe o habla.
Si bien es cierto que esta no es una ciencia nueva, si se ha podido perfeccionar con el paso de los años gracias al avance tecnológico dentro del área de la comunicación entre humanos y máquinas, a esto sumado las altas cantidades de datos a las que se pueden manejar a través del big data, lo que ha traído consigo la mejora de muchos servicios.
Lenguaje natural en inteligencia artificial
Como hemos dejado claro anteriormente, los procesamientos de lenguaje están completamente ligados a la inteligencia artificial; pues, básicamente han sido creados, entre otras cosas, para esta función.
La inteligencia artificial (IA) basa toda su estructura en los datos que le brinda el procesamiento de lenguaje artificial; para, de esta forma, poder brindar respuestas eficaces a diferentes problemáticas e incluso poder mantener conversaciones cada vez menos robotizadas y basándose en el lenguaje humano y su sentir.
Un claro ejemplo son los diferentes asistentes virtuales que han creado las marcas más grandes de tecnología y que pueden brindarnos desde una respuesta sencilla, hasta poder asistirnos en labores domésticas.
Otro ejemplo, más básico, puede ser la traducción automática de textos sin intervención humana, ya sea de un idioma a otro, o la transformación de lenguaje humano a computacional.
Modelos de lenguaje natural
Algo que debemos tener en cuenta es que las máquinas pueden tratar casi todos los idiomas; sin embargo, hay muchos tipos de inteligencia artificial que trabajan tan solo con los más hablados en el mundo.
El PLN se encarga de reconocer patrones de lenguaje y posteriormente aplicarlos para poder interpretar diferentes cadenas de texto y, de esta forma, analizar y filtrar diferentes datos, convirtiéndolos en una poderosa herramienta.
Otros aspectos para poder entender realmente en qué consiste el procesamiento de lenguaje natural se basa en distintos análisis como lo son:
- Léxico o morfológico, que trata a las palabras de forma interna y así determinar el significado y categoría.
- Sintáctico, para poder conocer la estructura de cada una de las oraciones que conforman el texto.
- Semántico, para contar con la interpretación de las oraciones.
- Pragmático, donde se incluye el análisis del contexto dentro de la oración, para poder lograr una interpretación adecuada.
Modelos de procesamiento de lenguaje
El PLN, como hemos mencionado, se centra en una inteligencia artificial para entender y poder imitar el lenguaje natural que tenemos los seres humanos.
Que una máquina se pueda comunicar con una lengua natural, implica que esta lengua se trabaje de forma computacional, ahora ¿Cómo se transforma un lenguaje natural a uno computacional?
Pues esto requiere de diferentes procesos donde se incluye una modelización matemática, para que una máquina que solo entiende de dígitos pueda comprender el lenguaje humano. En PLN se usan esencialmente dos modelos, el lógico y probabilístico.
Modelo lógico
En el caso de los modelos lógicos, hablamos de aquellos donde los lingüistas se encargan de escribir las reglas de reconocimiento de patrones estructurales empleando la gramática con formalismo.
Cada uno de los patrones estructurales son guiados y definidos por estas reglas previamente establecidas y por la información que se ha ido almacenando en los diccionarios computacionales.
Modelo probabilístico
Por su parte, los modelos probabilísticos son todo lo contrario a los mencionados anteriormente; es decir, los lingüísticos almacenan una cantidad de ejemplos y datos, para que, a partir de ello, se calcule la frecuencia con las que las unidades lingüísticas aparecen en un mismo contexto.
Como su nombre lo dice, este modelo se basa en la probabilidad y la aproximación de cuantas veces pueda salir una misma palabra dentro de diferentes contextos y cómo dar una respuesta oportuna, esto se conoce también como la evolución del pensamiento natural.
Modelo de lenguaje natural y su importancia con el machine learning
Los PLN son sumamente importantes para poder analizar a profundidad todos los datos de texto y de voz de forma eficiente, así poder responder ante diferentes situaciones de la vida cotidiana dentro de las empresas o para cada una de las personas que lo usen.
En el área empresarial, se pueden utilizar para poder automatizar diferentes tareas que requieran análisis, procesos, e incluso el archivar aquellos documentos que sean muy grandes o ejecutar chatbots para que el cliente pueda hacer una autogestión.
El PLN es ideal para los chatbots; pues, estos se encargan de analizar y también ordenar los requerimientos o consultas de los clientes, así podrá responder automáticamente a las preguntas más frecuentes, redirigiendo las más complejas al área competente, lo cual significa una mayor productividad y una experiencia más cómoda para los usuarios.
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