Procesamiento de lenguaje natural o NLP
El procesamiento del lenguaje natural (PNL, o NLP por sus siglas en inglés) es la capacidad de un programa informático para comprender el lenguaje humano tal como se habla. NLP es un componente de la inteligencia artificial (IA).
El desarrollo de aplicaciones de NLP es un desafío porque las computadoras tradicionalmente requieren que los humanos les "hablen" en un lenguaje de programación que sea preciso, inequívoco y altamente estructurado, o mediante un número limitado de comandos de voz claramente enunciados. El habla humana, sin embargo, no siempre es precisa, a menudo es ambigua y la estructura lingüística puede depender de muchas variables complejas, incluida la jerga, los dialectos regionales y el contexto social.
Cómo funciona el procesamiento del lenguaje natural: técnicas y herramientas
El análisis sintáctico y semántico son dos técnicas principales que se utilizan con el procesamiento del lenguaje natural. La sintaxis es la disposición de las palabras en una oración para que tengan sentido gramatical. NLP utiliza la sintaxis para evaluar el significado de un idioma basado en reglas gramaticales. Las técnicas de sintaxis utilizadas incluyen análisis sintáctico (análisis gramatical de una oración), segmentación de palabras (que divide una gran parte del texto en unidades), ruptura de oraciones (que coloca límites de oraciones en textos grandes), segmentación morfológica (que divide las palabras en grupos) y derivación (que divide las palabras con inflexión en formas de raíz).
La semántica implica el uso y el significado de las palabras. NLP aplica algoritmos para comprender el significado y la estructura de las oraciones. Las técnicas que utiliza el procesamiento de lenguaje natural con la semántica incluyen la desambiguación del sentido de las palabras (que deriva el significado de una palabra en función del contexto), el reconocimiento de entidades nombradas (que determina las palabras que se pueden categorizar en grupos) y la generación de lenguaje natural (que utilizará una base de datos para determinar la semántica detrás de las palabras).
Los enfoques actuales de NLP se basan en el aprendizaje profundo, un tipo de inteligencia artificial que examina y utiliza patrones en los datos para mejorar la comprensión de un programa. Los modelos de aprendizaje profundo requieren cantidades masivas de datos etiquetados para entrenar e identificar correlaciones relevantes, y ensamblar este tipo de conjunto de big data es uno de los principales obstáculos para el NLP en la actualidad.
Los enfoques anteriores de NLP implicaban un enfoque más basado en reglas, donde a los algoritmos de aprendizaje automático más simples se les decía qué palabras y frases buscar en el texto y se les daban respuestas específicas cuando aparecían esas frases. Pero el aprendizaje profundo es un enfoque más flexible e intuitivo en el que los algoritmos aprenden a identificar la intención de los hablantes a partir de muchos ejemplos, casi como un niño aprendería el lenguaje humano.
Tres herramientas que se utilizan comúnmente para NLP incluyen NLTK, Gensim e Intel NLP Architect. NTLK, Natural Language Toolkit, es un módulo de Python de código abierto con conjuntos de datos y tutoriales. Gensim es una biblioteca de Python para el modelado de temas y la indexación de documentos. Intel NLP Architect es también otra biblioteca de Python para topologías y técnicas de aprendizaje profundo.
Usos del procesamiento del lenguaje natural
La investigación que se está realizando sobre el procesamiento del lenguaje natural gira en torno a la búsqueda, especialmente la búsqueda empresarial. Esto implica permitir que los usuarios consulten conjuntos de datos en forma de preguntas que puedan plantear a otra persona. La máquina interpreta los elementos importantes de la oración del lenguaje humano, como aquellos que podrían corresponder a características específicas en un conjunto de datos, y devuelve una respuesta.
NLP se puede utilizar para interpretar texto libre y hacerlo analizable. Existe una enorme cantidad de información almacenada en archivos de texto libre, como los registros médicos de los pacientes, por ejemplo. Antes de los modelos de NLP basados en el aprendizaje profundo, esta información era inaccesible para el análisis asistido por computadora y no podía analizarse de manera sistemática. Pero el procesamiento de lenguaje natural permite a los analistas examinar grandes cantidades de texto libre para encontrar información relevante en los archivos.
El análisis de sentimientos es otro caso de uso principal de NLP. Mediante el análisis de sentimientos, los científicos de datos pueden evaluar los comentarios en las redes sociales para ver cómo se está desempeñando la marca de su empresa, por ejemplo, o revisar las notas de los equipos de servicio al cliente para identificar las áreas donde las personas quieren que la empresa funcione mejor.
Google y otros motores de búsqueda basan su tecnología de traducción automática en modelos de aprendizaje profundo de NLP. Esto permite a los algoritmos leer texto en una página web, interpretar su significado y traducirlo a otro idioma.
Importancia del NLP
La ventaja del procesamiento del lenguaje natural se puede ver al considerar las siguientes dos afirmaciones: "El seguro de computación en la nube debe ser parte de cada acuerdo de nivel de servicio" y "Un buen SLA asegura una noche de sueño más fácil, incluso en la nube". Si utiliza el procesamiento de lenguaje natural para la búsqueda, el programa reconocerá que la computación en nube es una entidad, que la nube es una forma abreviada de computación en la nube y que SLA es un acrónimo de la industria para acuerdo de nivel de servicio.
Estos son los tipos de elementos vagos que aparecen con frecuencia en el lenguaje humano y que históricamente los algoritmos de aprendizaje automático han sido malos para interpretar. Ahora, con las mejoras en el aprendizaje profundo y la inteligencia artificial, los algoritmos pueden interpretarlos de manera efectiva.
Esto tiene implicaciones para los tipos de datos que se pueden analizar. Cada día se crea más y más información en línea, y gran parte de ella es lenguaje humano natural. Hasta hace poco, las empresas no podían analizar estos datos. Pero los avances en NLP permiten analizar y aprender de una mayor variedad de fuentes de datos.
Beneficios de NLP
El procesamiento de lenguaje natural ofrece ventajas como:
- Mayor precisión y eficiencia de la documentación.
- La capacidad de hacer automáticamente un texto de resumen legible.
- Útil para asistentes personales como Alexa.
- Permite que una organización use chatbots para soporte al cliente.
- Más fácil de realizar análisis de sentimientos.
Desafíos asociados con NLP
El procesamiento de lenguaje natural aún no se ha perfeccionado por completo. Por ejemplo, el análisis semántico todavía puede ser un desafío para NLP. Otras dificultades incluyen el hecho de que el uso abstracto del lenguaje suele ser complicado de entender para los programas. Por ejemplo, NLP no capta el sarcasmo fácilmente. Estos temas generalmente requieren la comprensión de las palabras que se usan y el contexto en el que se usan. Como otro ejemplo, una oración puede cambiar de significado dependiendo de la palabra en la que el hablante pone énfasis. Y el procesamiento del lenguaje natural también se ve desafiado por el hecho de que el lenguaje, y la forma en que la gente lo usa, cambia continuamente.
