¿Te has preguntado como ese chatbot que está integrado en una página web es capaz de responder a tus consultas? ¿Cómo un programa puede reconocer tu voz y convertirla a texto? ¿Cómo el buscador de Google entiende la intención que tienes detrás de una consulta? Esto es gracias al NLP.
En este artículo, analizamos de qué se trata, cómo funciona, sus usos principales y otros aspectos que debes conocer sobre esta revolucionaria tecnología de las ciencias de la computación.
¿Qué es el NLP?
El procesamiento del lenguaje natural (NLP, siglas en inglés para Natural Language Processing) es una tecnología de inteligencia artificial enfocada en la interacción entre las personas y las computadoras mediante el lenguaje humano.
El NLP se basa en la idea de enseñar a las máquinas a comprender, interpretar y procesar el lenguaje humano. Es decir, que estas sean capaces de entender las instrucciones que se le dan y de responder de la misma forma que lo haría una persona.
Para esto, las computadoras se valen de algoritmos y técnicas avanzadas, que les permitan analizar y extraer información significativa de grandes volúmenes de datos. El resultado, es que la forma en que interactuamos con la tecnología se ve enriquecida.
Importancia del NLP
Su importancia la encontramos en la capacidad de permitir la comunicación y la interacción efectiva entre seres humanos y computadoras.
Algunas de las razones que justifican su importancia son estas:
Comunicación fluida: al permitir que las computadoras comprendan y generen lenguaje humano de manera más natural, mejora la comunicación entre humanos y máquinas. Esto permite la comunicación con herramientas en línea como chatbots, asistentes virtuales y sistemas de inteligencia artificial.
Análisis de grandes volúmenes de datos: a diario se producen grandes cantidades de datos en forma de texto, por lo que el procesamiento del lenguaje natural es necesario para analizar y extraer lo más significativo de estos, descartando lo que no lo es o es redundante.
Traducción automática: gracias al NLP se han desarrollado programas que pueden traducir texto de forma automática a casi todos los idiomas, lo que a su vez ha facilitado la comunicación entre personas de diferentes países.
Extracción de información: esta técnica permite la extracción de información estructurada y relevante de documentos y textos no estructurados. Las tareas de recuperación de información y la clasificación de documentos se hace más fácil con esto.
Asistencia virtual y chatbots: estas herramientas utilizan el NLP para comprender y responder a las consultas y solicitudes de los usuarios en lenguaje natural. Esto permite brindar atención en cualquier momento del día sin depender de personas.
Mejora de la accesibilidad: las personas pueden interactuar con tecnologías y servicios usando su propio lenguaje y en interfaces cada vez más amigables e intuitivas.
Origen y evolución del NLP
El origen del procesamiento del lenguaje natural data de mediados del siglo XX, cuando los investigadores comenzaron a explorar cómo las computadoras podían comprender y procesar el lenguaje humano de manera similar a como lo hacen los seres humanos.
Veamos los hitos más importantes en su evolución.
Década de 1950
Esta tecnología tuvo sus inicios en los años 1950 cuando Alan Turing publicó «Computing Machinery and Intelligence«, documento en el que propone el test de Turing, que pone a prueba la capacidad de una máquina de comunicarse en tiempo real con un humano.
De esta misma época es el Proyecto de Traducción Automática de Georgetown, en el cual se utilizaron reglas gramaticales y diccionarios para traducir oraciones del ruso al inglés.
Década de 1960
Después, en la década de 1960, hubo avances en la creación de algoritmos para el análisis sintáctico. El desarrollo del programa SHRDLU, creado por Terry Winograd en el MIT, fue uno de los hitos, ¿la razón? Podía responder preguntas y manipular objetos en un entorno simulado.
Década de 1970
Surgieron sistemas como el Proyecto de Comprensión de Historias desarrollado por la Universidad de Edimburgo, el cual utilizaba reglas gramaticales y semánticas para comprender y responder preguntas sobre relatos cortos.
Década de 1980
10 años más tarde, la introducción de métodos estadísticos permitió un enfoque más basado en datos. Por ejemplo, se crearon modelos de lenguaje basados en estadísticas para la predicción y desambiguación de palabras que se escriben igual, pero tienen significados distintos.
Década de 1990
La creación de corpus lingüísticos y el uso de técnicas de aprendizaje automático en el procesamiento del lenguaje natural se volvieron más importantes gracias al crecimiento de Internet y la disponibilidad de una gran cantidad de texto digital.
De esta época son los algoritmos de aprendizaje automático, por ejemplo, las máquinas de vectores de soporte (SVM) y los modelos ocultos de Markov (HMM), los cuales se desarrollaron para tareas de procesamiento natural de la información.
Década de 2000 en adelante
Los avances en el aprendizaje profundo y la capacidad computacional han mejorado significativamente el NLP.
El asistente virtual Siri se lanzó en 2011 y, posteriormente, otros como Cortana, Alexa, Google Assistant y Bixby. Todos ellos han cambiado la forma en que realizan ciertas tareas al comprender las instrucciones por voz.
El uso de modelos de lenguaje basados en transformadores, como BERT y GPT, ha impulsado la comprensión y la generación de lenguaje natural a niveles nunca antes vistos.
Técnicas de NLP
El procesamiento del lenguaje consiste en una variedad de técnicas y algoritmos de lingüística computacional, machine learning y aprendizaje profundo que se utilizan para permitir que las computadoras comprendan y procesen el lenguaje humano de manera efectiva.
Las técnicas más importantes son estas:
Tokenización
Lo primero que se debe hacer como parte del procesamiento del lenguaje natural es el análisis léxico que consiste en dividir el texto en unidades pequeñas o tokens, que pueden ser palabras individuales, frases, símbolos de puntuación o incluso caracteres individuales.
Estructura y forma de las palabras
Se determinan las raíces, los prefijos y los sufijos de cada palabra y su categoría gramatical, es decir, si es un sustantivo, verbo, adjetivo, etc. Esto ayuda a comprender las relaciones entre las palabras de un texto.
Estructura gramatical
Se analizan las relaciones entre las palabras y se crea un árbol sintáctico que representa la estructura gramatical de toda la oración. Para esto, se utilizan métodos como el análisis de dependencias y la gramática formal.
Análisis semántico
Se centra en comprender las palabras y las oraciones en un contexto específico. Esto puede incluir desambiguar palabras con varios significados, encontrar relaciones semánticas entre palabras y comprender el significado general de una oración o texto.
Análisis pragmático
Es el procesamiento del lenguaje desde una perspectiva más amplia, considerando aspectos como la intención del hablante, el contexto de la conversación y las implicaciones pragmáticas.
Generación de lenguaje
Esto implica que la computadora procese datos o instrucciones y genere texto o respuestas en lenguaje natural. Esta técnica puede implicar la incorporación de contextos y preferencias particulares, así como la selección de palabras y estructuras gramaticales adecuadas.
Pasos de la implementación del NLP
Básicamente, el NLP comprende tres pasos diferenciados. Se trata de estos:
Preprocesamiento
En esta etapa, se aplican las técnicas mencionadas en el apartado anterior, por ejemplo, la tokenización, análisis morfológico, semántico, eliminación de palabras, entre otras.
Capacitación
Una vez que se obtienen los datos preprocesados, se pasa a la fase de capacitar o entrenar los modelos de NLP con machine learning, con le objetivo de crear aplicaciones basadas en la información aportada.
Despliegue
Por último, se pasa a la fase de implementación del modelo o su integración en un entorno de producción. El sistema debe admitir datos y producir la respuesta para la que ha sido diseñado.
¿Cómo se nutre el NLP?
Datos lingüísticos
Entrenar y desarrollar modelos de lenguaje requiere grandes cantidades de datos lingüísticos. Estos datos pueden incluir conversaciones grabadas, corpus lingüísticos, documentos escritos y otros recursos textuales. Los resultados mejorarán mientras mayor sea la variedad y cantidad de datos lingüísticos empleados.
Corpus etiquetados
Son conjuntos de datos en los que se han anotado elementos como sentimientos, categorías gramaticales y estructuras gramaticales manualmente. Dado que proporcionan información precisa y detallada sobre el lenguaje, son esenciales para el entrenamiento y evaluación de modelos de procesamiento natural del lenguaje.
Recursos léxicos y ontologías
Los diccionarios y tesauros ofrecen datos sobre palabras, significados y relaciones semánticas. Por su parte, las ontologías son estructuras de conocimiento que representan conceptos y relaciones en dominios particulares.
El procesamiento natural del lenguaje utiliza estos recursos para mejorar la comprensión y el análisis del lenguaje.
Anotaciones y etiquetado manual
Muchas veces, los datos procesados por NLP requieren anotaciones y etiquetados manuales para proporcionar más información. Por ejemplo, los textos que se utilizan en el análisis de sentimientos pueden etiquetarse con etiquetas de sentimiento como positivo, negativo o neutral.
Estas anotaciones ayudan en el entrenamiento y la evaluación de modelos de lenguaje natural.
Aprendizaje automático y modelos pre-entrenados
El aprendizaje automático, especialmente las técnicas de aprendizaje profundo, ha revolucionado el campo del procesamiento natural de la información.
Los modelos de lenguaje pre-entrenados como BERT, GPT y Transformer se crean mediante el entrenamiento en una gran cantidad de datos lingüísticos y se utilizan como base para tareas específicas de procesamiento natural del lenguaje.
Estos modelos previamente entrenados utilizan una gran cantidad de datos para capturar patrones lingüísticos y conocimiento general del lenguaje.
Retroalimentación y mejoras iterativas
La retroalimentación continua y las mejoras iterativas son ventajosas para el campo del NLP.
Los investigadores y desarrolladores utilizan técnicas de evaluación para encontrar errores y áreas de mejora en sus sistemas de procesamiento natural.
Los modelos y algoritmos se ajustan y optimizan utilizando esto para mejorar su rendimiento.
Avances en investigación académica
La investigación académica juega un papel importante en el desarrollo del procesamiento natural del lenguaje. Los investigadores realizan estudios y publican nuevos algoritmos, métodos y técnicas.
La comunidad utiliza estos avances para fomentar la innovación y el progreso en el campo.
Principales retos del NLP
El procesamiento del lenguaje natural (NLP) presenta una serie de
desafíos y retos en los que los investigadores y desarrolladores
continúan trabajando.
Principales retos del NLP:
Ambigüedades
Las máquinas tienen dificultades para comprender correctamente el lenguaje natural debido a su naturaleza ambigua. Los sistemas de procesamiento natural del lenguaje deben ser capaces de detectar y resolver estas ambigüedades debido a que las palabras y las estructuras gramaticales pueden interpretarse de diferentes maneras.
Variabilidad del lenguaje
El vocabulario, la gramática, la jerga y las expresiones idiomáticas del lenguaje natural son extremadamente diversos. Los sistemas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) deben poder hacer frente a esta variabilidad y comprender tanto el lenguaje formal como el informal.
Contexto y conocimiento común
Muchas veces, comprender el lenguaje requiere conocer el contexto del texto y el conocimiento que comparten los hablantes. Por lo tanto, los sistemas de procesamiento natural del lenguaje (NLP) deben ser capaces de capturar y utilizar este conocimiento para una interpretación y creación precisas del lenguaje.
Resolución de correferencia
Con frecuencia se hacen referencias a entidades o conceptos mencionados anteriormente en el texto que se está analizando. Debido a la variabilidad de las expresiones y la dependencia del contexto, la resolución de correferencia implica identificar y conectar adecuadamente estos referentes.
Análisis de sentimientos y emociones
Otro de los desafíos del NLP lo encontramos en el hecho de que debe comprender las emociones y los sentimientos expresados en el lenguaje humano. La detección precisa de los sentimientos y la comprensión de su intensidad son áreas de investigación en constante desarrollo.
Adaptación a dominios específicos
Los sistemas de procesamiento natural de lenguaje suelen ser entrenados con conjuntos de datos extensos, lo que puede limitar su desempeño en dominios o tareas especializadas. Los modelos de lenguaje natural (NLP) siguen teniendo dificultades para adaptarse y personalizarse a dominios o tareas particulares.
Privacidad y ética
El manejo de datos sensibles y personales es común en el procesamiento del lenguaje natural. La protección de la privacidad y la ética en el uso de los datos es un aspecto que los modelos de procesamiento de lenguaje natural deben abordar.
Sesgos y discriminación
Los sesgos inherentes en los datos de entrenamiento pueden afectar los modelos de procesamiento natural del lenguaje, lo que puede resultar en resultados sesgados o discriminatorios.
La identificación y mitigación de sesgos y discriminaciones en los sistemas de procesamiento natural de la lengua es un desafío importante para garantizar su justicia y equidad.
Casos de uso de NLP
Algunos de los usos comunes de NLP son los que verás en estos ejemplos:
Búsqueda en Internet
Las técnicas de procesamiento natural del lenguaje (NLP) son utilizadas por los motores de búsqueda, como Google, para comprender las consultas de búsqueda y proporcionar resultados relevantes.
Esto implica el análisis de palabras clave, comprender la intención de búsqueda del usuario y encontrar la correspondencia con los resultados más relevantes.
Traducción automática
Los sistemas de traducción automática, como es el caso de Google Translate, utilizan técnicas de NLP para convertir texto escrito en un idioma a otro.
Una traducción automática, para que sea funcional, no solo se encarga de reemplazar palabras por su correspondiente en otro idioma, sino que comprende el significado, contexto y tono del texto original.
Análisis de sentimientos
El procesamiento natural del lenguaje (NLP) permite analizar y comprender las emociones y opiniones expresadas en el lenguaje humano. Esto se puede aprovechar para monitorear las redes sociales, analizar los comentarios de los clientes, evaluar las opiniones sobre productos y servicios y detectar tendencias y patrones de sentimientos.
Asistentes virtuales y chatbots
Para comprender y responder a las consultas y solicitudes de los usuarios en lenguaje natural, estos softwares utilizan el procesamiento natural del lenguaje.
Estos sistemas se utilizan en servicios al cliente, soporte técnico, asesoramiento y orientación, ofreciendo respuestas automatizadas y personalizadas.
Resumen automático de texto
El procesamiento natural del lenguaje (NLP) puede resumir automáticamente documentos o textos largos en una versión más sencilla, pero informativa. Esto es útil para la revisión de documentos, la investigación académica y la gestión de información.
Reconocimiento de voz y transcripción automática
Los sistemas de reconocimiento de voz utilizan la programación natural para convertir el habla en texto escrito. Esto es útil para el control de voz en dispositivos inteligentes, la accesibilidad para personas con discapacidades auditivas, la transcripción de reuniones y las aplicaciones de dictado.
Corrección gramatical y autocorrección
El procesamiento natural del lenguaje se utiliza en herramientas de autocorrección y corrección gramatical en procesadores de texto y aplicaciones de mensajería. Ayuda a identificar errores estilísticos, gramaticales y ortográficos, mejorando la calidad del texto.