¿Qué es el procesamiento de lenguajes naturales y para qué se utiliza?



Qué es el procesamiento de lenguajes naturales
Qué es el procesamiento de lenguajes naturales

La inteligencia artificial (AI) está cambiando la forma en que vemos el mundo. Los “robots” de AI están en todas partes. Desde nuestros teléfonos hasta dispositivos como Alexa de Amazon. Vivimos en un mundo rodeado de aprendizaje automático.

Google, Netflix, las compañías de datos, los videojuegos y más utilizan IA para analizar grandes cantidades de datos. El resultado final son ideas y análisis que de otro modo serían imposibles o tomarían demasiado tiempo.

No es de extrañar entonces que las empresas de todos los tamaños estén tomando nota del éxito de las grandes compañías con la inteligencia artificial y se sumen a ellas. Sin embargo, no toda la IA se crea igual en el mundo de los negocios. Algunas formas de inteligencia artificial son más útiles que otras.

Hoy, hablaremos de algo llamado procesamiento de lenguajes naturales (NLP). Es una forma de inteligencia artificial que se enfoca en analizar el lenguaje humano. Se busca obtener ideas, crear publicidades, ayudarlo a enviar mensajes de texto (sí, en serio) y más.

¿Pero por qué el procesamiento de lenguajes naturales?

NLP es una tecnología emergente que impulsa muchas formas de IA que estás acostumbrado a ver. La razón por la que enfocamos esta tecnología en lugar de algo así como, digamos, IA para el análisis matemático, es la aplicación cada vez más grande para el procesamiento de lenguajes naturales.

Piensa en ello de esta manera. Todos los días, los humanos dicen miles de palabras que otros humanos interpretan para hacer innumerables cosas. En esencia, es una comunicación simple, pero todos sabemos que las palabras son mucho más profundas que eso. Hay un contexto que derivamos de todo lo que alguien dice. Sea que hagan entender algo con su lenguaje corporal o con qué frecuencia mencionan una cosa. Si bien NLP no se enfoca en la inflexión de la voz, se basa en patrones contextuales.

Aquí es donde gana su valor. Usemos un ejemplo para mostrar qué tan poderoso es el procesamiento de lenguajes naturales cuando se usa en una situación práctica. Cuando escribes en un smartphone, verás sugerencias de palabras. Ellas se basan en lo que sueles escribir y lo que escribes actualmente. Eso es procesamiento de lenguajes naturales en acción.

Es una pequeña cosa que la mayoría de nosotros damos por sentada. Lo hemos estado dando por hecho durante años. Pero es por eso que el procesamiento de lenguajes naturales se vuelve tan importante. Ahora, vamos a traducir eso al mundo de los negocios.

Algunas empresas intentan decidir la mejor manera de publicitar a sus usuarios. Pueden usar Google para encontrar los términos de búsqueda comunes que sus usuarios escriben cuando buscan su producto.

NLP entonces permite una compilación rápida de los datos en términos obviamente relacionados con su marca y aquellos que podrían no esperar. Capitalizar los términos poco comunes podría darle a la empresa la capacidad de publicitarse de nuevas maneras.

¿Entonces cómo trabaja el procesamiento de lenguajes naturales?

Como se mencionó anteriormente, el procesamiento de lenguajes naturales es una forma de inteligencia artificial que analiza el lenguaje humano. Toma muchas formas, pero en esencia, la tecnología ayuda a las máquinas a entender. Incluso a comunicarse con el habla humana.

Pero entender NLP no es lo más sencillo. Es una forma muy avanzada de IA que recientemente se volvió viable. Eso significa que no solo estamos aprendiendo acerca del procesamiento de lenguajes naturales, sino que también es difícil de aprovechar.

Vamos a dividir NLP en el término de laico. Puede que no se tenga en cuenta todas las definiciones técnicas, pero lo que sigue es la forma más fácil de entender cómo funciona el procesamiento de lenguajes naturales.

El primer paso en NLP depende de la aplicación del sistema. Los sistemas basados en voz como Alexa o Google Assistant necesitan traducir sus palabras en texto. Eso se hace (generalmente) usando el sistema Hidden Markov Models (HMM).

HMM

HMM usa modelos matemáticos para determinar lo que ha dicho y traducirlo en texto utilizable por el sistema NLP. Dicho de la manera más simple, el HMM escucha clips de 10 a 20 milisegundos de tu voz. Entonces busca fonemas (la unidad de habla más pequeña) para comparar con el habla pregrabada.

Lo siguiente es la comprensión real del lenguaje y el contexto. Cada sistema NLP usa técnicas ligeramente diferentes, pero en general, son bastante similares. Los sistemas intentan dividir cada palabra en su parte del discurso (sustantivo, verbo, etc.).

Esto sucede a través de una serie de reglas gramaticales codificadas. Se basan en algoritmos que incorporan el aprendizaje automático estadístico para ayudar a determinar el contexto de lo que hayas dicho.

Si no se trata de NLP de voz a texto, el sistema simplemente omite el primer paso. Se mueve directamente hacia el análisis de las palabras usando los algoritmos y las reglas de la gramática.

El resultado final es la capacidad de categorizar lo que se dice de muchas maneras diferentes. Dependiendo del enfoque subyacente del software NLP, los resultados se usan de diferentes maneras.

Por ejemplo, una aplicación de SEO podría usar el texto decodificado para extraer palabras clave asociadas con un determinado producto.

El análisis semántico

Al explicar el procesamiento de lenguajes naturales, también es importante analizar el análisis semántico. Está estrechamente relacionado con NLP. Incluso se podría argumentar que el análisis semántico ayuda a formar la columna vertebral del procesamiento de lenguajes naturales.

El análisis semántico es cómo la IA de NLP interpreta lógicamente oraciones humanas. Cuando el método HMM divide oraciones en su estructura básica, el análisis semántico ayuda al proceso a agregar contenido.

Por ejemplo, un programa NLP que examina la palabra “vino”, necesita contexto. Debe determinar si el texto se refiere a alguien que “vino” o si se refiere a la bebida “vino”.

El método HMM descompone el texto y NLP permite la comunicación de persona a computadora. El análisis semántico permite que todo tenga sentido contextual.

Sin el análisis semántico, no tendríamos casi el nivel de IA que disfrutamos. A medida que el proceso se desarrolla más, solo podemos esperar que NLP se beneficie.

NLP y Más

A medida que se desarrolla el procesamiento de lenguajes naturales, podemos esperar ver una mejor interacción entre humanos y IA. Dispositivos como el Asistente de Google y Alexa de Amazon, que ahora se abren paso en nuestros hogares e incluso en los automóviles, muestran que la IA llegó para quedarse.

En los próximos años, la tecnología de IA debería aumentar aún más. Se espera que el mercado mundial de IA genere $ 60 mil millones para el año 2025 (se requiere registro). No hace falta decir que debes estar atento a la IA.


Sea el primero en comentar

Deje una respuesta

Su dirección de E-mail no será publicada.


*