Comprender el procesamiento del lenguaje natural
El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es un campo de la informática y la lingüística que se ocupa de las interacciones entre los ordenadores y las lenguas humanas (naturales), en particular de cómo programar los ordenadores para procesar y analizar grandes cantidades de datos del lenguaje natural.
El procesamiento del lenguaje natural (PLN) está dando mucho que hablar últimamente debido a la oleada de datos no estructurados a los que las organizaciones tratan de dar sentido.
La razón principal por la que el PLN está recibiendo tanta atención es la aparición de todo lo social en la web: publicaciones en blogs, comentarios, microblogging, fuentes RSS, etc.
El problema con todo este contenido es que a menudo está en texto plano, lo que significa que hay palabras de una variedad de fuentes y lingüística que no encajan perfectamente en una base de datos relacional.
El Procesamiento del Lenguaje Natural es un campo de la informática que consiste en el estudio y el diseño de algoritmos y programas que puedan entender el lenguaje humano.
Se hace para que los ordenadores comprendan mejor lo que dicen o escriben los humanos, de modo que puedan darle sentido, extraer su significado y producir respuestas que los humanos puedan entender.
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¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural?
El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es un subcampo de la lingüística, la informática, la ingeniería de la información y la inteligencia artificial que se ocupa de las interacciones entre los ordenadores y las lenguas humanas (naturales), en particular de cómo programar los ordenadores para que procesen y analicen grandes cantidades de datos del lenguaje natural.
Los retos del procesamiento del lenguaje natural suelen consistir en el reconocimiento del habla, la comprensión del lenguaje natural, la generación del lenguaje natural (a menudo a partir de formas lógicas formales legibles por la máquina), la conexión del lenguaje con la percepción de la máquina, los sistemas de diálogo o alguna combinación de los mismos.
En términos generales, cualquier tipo de algoritmo informático que pueda recibir una entrada en forma de texto o audio y producir una salida basada en las reglas dadas por el programador entra dentro de la PNL.
Todos los motores de búsqueda la utilizan de un modo u otro para responder a las consultas de los usuarios.
Aunque la mayoría de la gente está familiarizada con el término «Procesamiento del Lenguaje Natural» desde la perspectiva de la búsqueda por voz en su teléfono móvil o utilizando un asistente virtual como Siri (Apple), Alexa (Amazon), Google Assistant (Google) Cortana (Microsoft), etc.
Enfoques del procesamiento del lenguaje natural.
Hay dos formas de abordar el procesamiento del lenguaje natural:
Método basado en reglas
Este proceso implica un conjunto de reglas gramaticales diseñadas por expertos para analizar el texto. El usuario tiene que escribir varias líneas de código para que la máquina procese el texto como es debido. En este método, el usuario tiene un control total sobre la precisión del resultado, pero requiere mucho tiempo. También resulta difícil cuando se trata de errores gramaticales o de frases con múltiples significados.
Método de aprendizaje automático o estadistico.
En este método, se entrena a la máquina mediante un algoritmo que aprende de sus errores y se perfecciona con el tiempo. En este método, no se necesita ningún experto para diseñar las reglas gramaticales para analizar el texto. Sin embargo, este método se vuelve difícil cuando no tenemos suficientes datos de entrenamiento para alimentar a nuestra máquina y enseñarle sobre una tarea específica.
¿Por qué es importante el procesamiento del lenguaje natural?
El procesamiento del lenguaje natural es importante porque permite la interacción entre un ordenador y los seres humanos utilizando el lenguaje natural; esto ayuda a los ordenadores a manejar y analizar grandes cantidades de datos no estructurados.
El PLN puede utilizarse para identificar palabras clave y frases relevantes para temas, productos o procesos específicos. Esto puede ser especialmente útil para analizar las opiniones de los clientes, las reseñas de productos y los comentarios en las redes sociales.
El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es una de las tecnologías más importantes de la era de la información y una parte crucial de la inteligencia artificial.
Combinando técnicas de aprendizaje automático con texto y voz, el PLN se utiliza para aplicaciones que tienden un puente entre la comunicación humana y la comprensión informática, como Google Assistant, Siri y Alexa.
El procesamiento del lenguaje natural se basa en muchas disciplinas, entre ellas la informática y la lingüística computacional, en su intento de llenar el vacío existente entre la comunicación humana y la comprensión informática.
Desde las reglas gramaticales hasta los contextos en los que se utilizan las palabras, pasando por conversaciones enteras que fluyen juntas, el lenguaje natural tiene una increíble gama de matices que los ordenadores deben aprender a entender.
El procesamiento del lenguaje natural depende del aprendizaje automático -en concreto, del aprendizaje automático supervisado y no supervisado- para analizar cantidades ingentes de datos y aprender cómo se comunican los humanos.
La capacidad de las máquinas para entender la información humana es fundamental para muchas aplicaciones que hoy damos por sentadas.
Dependemos del procesamiento del lenguaje natural cada vez que utilizamos nuestros teléfonos inteligentes u ordenadores para buscar información en línea o utilizar una interfaz de voz
¿Quién utiliza el procesamiento del lenguaje natural?
Cada vez más organizaciones utilizan el PLN para mejorar sus procesos empresariales. He aquí tres ejemplos:
1. Sanidad: El procesamiento del lenguaje natural se utiliza para la elaboración de informes de ensayos clínicos, la generación de informes médicos y la extracción de datos de pacientes de los historiales médicos.
Agiliza la creación de informes basados en el historial médico de un paciente. Y ayuda a los médicos a tomar mejores decisiones sobre los planes de tratamiento.
2. Servicios financieros: La PNL ayuda a los asesores financieros a entender las preguntas de los clientes y a identificar oportunidades de inversión basadas en artículos de prensa o publicaciones en redes sociales.
También mejora la detección de fraudes al analizar documentos para detectar actividades de blanqueo de dinero o de información privilegiada.
3. Comercio minorista: Los minoristas están utilizando la PNL para proporcionar un servicio de atención al cliente personalizado a través de chatbots que pueden proporcionar asistencia inmediata con las compras o las devoluciones.
También lo están utilizando para automatizar la categorización de productos a partir de las descripciones proporcionadas por los proveedores.
¿Cómo funciona el procesamiento del lenguaje natural?
El procesamiento del lenguaje natural funciona mediante una combinación de algoritmos de aprendizaje automático y arquitecturas de aprendizaje profundo, como las redes neuronales recurrentes (RNN), las redes de memoria a corto plazo (LSTM) y las redes neuronales convolucionales (CNN).
El proceso funciona alimentando grandes volúmenes de datos en estos modelos de aprendizaje automático para enseñarles a interpretar el texto.
Por ejemplo, con un conjunto de datos de texto lo suficientemente grande, un modelo de aprendizaje automático puede aprender a distinguir la diferencia entre un sentimiento positivo y uno negativo detectando patrones en las palabras utilizadas.
Conclusión: El procesamiento del lenguaje natural puede ayudarnos a entender el lenguaje humano.
El lenguaje humano tiene más matices que todos esos 1s y 0s, y el procesamiento del lenguaje natural nos permite traducir la complejidad del lenguaje humano en algo que las máquinas puedan entender.
Por ahora, esto podría significar enseñar a los ordenadores a responder a preguntas sencillas o a realizar tareas muy específicas, pero sin duda tenemos el potencial de hacer mucho más.
No podemos limitarnos a crear robots de IA «creativos», sino que tenemos que enseñarles lo más importante: cómo comunicarse con nosotros.
El procesamiento del lenguaje natural es un paso en esa dirección, y es una de las principales razones de todo nuestro entusiasmo por la IA.
