¿Qué es NLP (Natural Language Processing)?

u00bfTe has preguntado como ese chatbot que estu00e1 integrado en una pu00e1gina web es capaz de responder a tus consultas? u00bfCu00f3mo un programa puede reconocer tu voz y convertirla a texto? u00bfCu00f3mo el buscador de Google entiende la intenciu00f3n que tienes detru00e1s de una consulta? Esto es gracias al NLP.

En este artu00edculo, analizamos de quu00e9 se trata, cu00f3mo funciona, sus usos principales y otros aspectos que debes conocer sobre esta revolucionaria tecnologu00eda de las ciencias de la computaciu00f3n.

u00bfQuu00e9 es el NLP?

El procesamiento del lenguaje natural (NLP, siglas en inglu00e9s para Natural Language Processing) es una tecnologu00eda de inteligencia artificial enfocada en la interacciu00f3n entre las personas y las computadoras mediante el lenguaje humano.

El NLP se basa en la idea de enseu00f1ar a las mu00e1quinas 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 haru00eda una persona.

Para esto, las computadoras se valen de algoritmos y tu00e9cnicas avanzadas, que les permitan analizar y extraer informaciu00f3n significativa de grandes volu00famenes de datos. El resultado, es que la forma en que interactuamos con la tecnologu00eda se ve enriquecida.

Importancia del NLP

Su importancia la encontramos en la capacidad de permitir la comunicaciu00f3n y la interacciu00f3n efectiva entre seres humanos y computadoras.

Algunas de las razones que justifican su importancia son estas:

Comunicaciu00f3n fluida: al permitir que las computadoras comprendan y generen lenguaje humano de manera mu00e1s natural, mejora la comunicaciu00f3n entre humanos y mu00e1quinas. Esto permite la comunicaciu00f3n con herramientas en lu00ednea como chatbots, asistentes virtuales y sistemas de inteligencia artificial.

Anu00e1lisis de grandes volu00famenes 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 mu00e1s significativo de estos, descartando lo que no lo es o es redundante.

Traducciu00f3n automu00e1tica: gracias al NLP se han desarrollado programas que pueden traducir texto de forma automu00e1tica a casi todos los idiomas, lo que a su vez ha facilitado la comunicaciu00f3n entre personas de diferentes pau00edses.

Extracciu00f3n de informaciu00f3n: esta tu00e9cnica permite la extracciu00f3n de informaciu00f3n estructurada y relevante de documentos y textos no estructurados. Las tareas de recuperaciu00f3n de informaciu00f3n y la clasificaciu00f3n de documentos se hace mu00e1s fu00e1cil 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 atenciu00f3n en cualquier momento del du00eda sin depender de personas.

Mejora de la accesibilidad: las personas pueden interactuar con tecnologu00edas y servicios usando su propio lenguaje y en interfaces cada vez mu00e1s amigables e intuitivas.

Origen y evoluciu00f3n del NLP

El origen del procesamiento del lenguaje natural data de mediados del siglo XX, cuando los investigadores comenzaron a explorar cu00f3mo las computadoras podu00edan comprender y procesar el lenguaje humano de manera similar a como lo hacen los seres humanos.

Veamos los hitos mu00e1s importantes en su evoluciu00f3n.

Du00e9cada de 1950

Esta tecnologu00eda tuvo sus inicios en los au00f1os 1950 cuando Alan Turing publicu00f3 u00abComputing Machinery and Intelligenceu00ab, documento en el que propone el test de Turing, que pone a prueba la capacidad de una mu00e1quina de comunicarse en tiempo real con un humano.

De esta misma u00e9poca es el Proyecto de Traducciu00f3n Automu00e1tica de Georgetown, en el cual se utilizaron reglas gramaticales y diccionarios para traducir oraciones del ruso al inglu00e9s.

Du00e9cada de 1960

Despuu00e9s, en la du00e9cada de 1960, hubo avances en la creaciu00f3n de algoritmos para el anu00e1lisis sintu00e1ctico. El desarrollo del programa SHRDLU, creado por Terry Winograd en el MIT, fue uno de los hitos, u00bfla razu00f3n? Podu00eda responder preguntas y manipular objetos en un entorno simulado.

Du00e9cada de 1970

Surgieron sistemas como el Proyecto de Comprensiu00f3n de Historias desarrollado por la Universidad de Edimburgo, el cual utilizaba reglas gramaticales y semu00e1nticas para comprender y responder preguntas sobre relatos cortos.

Du00e9cada de 1980

10 au00f1os mu00e1s tarde, la introducciu00f3n de mu00e9todos estadu00edsticos permitiu00f3 un enfoque mu00e1s basado en datos. Por ejemplo, se crearon modelos de lenguaje basados en estadu00edsticas para la predicciu00f3n y desambiguaciu00f3n de palabras que se escriben igual, pero tienen significados distintos.

Du00e9cada de 1990

La creaciu00f3n de corpus lingu00fcu00edsticos y el uso de tu00e9cnicas de aprendizaje automu00e1tico en el procesamiento del lenguaje natural se volvieron mu00e1s importantes gracias al crecimiento de Internet y la disponibilidad de una gran cantidad de texto digital.

De esta u00e9poca son los algoritmos de aprendizaje automu00e1tico, por ejemplo, las mu00e1quinas de vectores de soporte (SVM) y los modelos ocultos de Markov (HMM), los cuales se desarrollaron para tareas de procesamiento natural de la informaciu00f3n.

Du00e9cada de 2000 en adelante

Los avances en el aprendizaje profundo y la capacidad computacional han mejorado significativamente el NLP.

El asistente virtual Siri se lanzu00f3 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.u00a0

El uso de modelos de lenguaje basados en transformadores, como BERT y GPT, ha impulsado la comprensiu00f3n y la generaciu00f3n de lenguaje natural a niveles nunca antes vistos.

Tu00e9cnicas de NLP

El procesamiento del lenguaje consiste en una variedad de tu00e9cnicas y algoritmos de lingu00fcu00edstica computacional, machine learning y aprendizaje profundo que se utilizan para permitir que las computadoras comprendan y procesen el lenguaje humano de manera efectiva.

Las tu00e9cnicas mu00e1s importantes son estas:

Tokenizaciu00f3n

Lo primero que se debe hacer como parte del procesamiento del lenguaje natural es el anu00e1lisis lu00e9xico que consiste en dividir el texto en unidades pequeu00f1as o tokens, que pueden ser palabras individuales, frases, su00edmbolos de puntuaciu00f3n o incluso caracteres individuales.

Estructura y forma de las palabras

Se determinan las rau00edces, los prefijos y los sufijos de cada palabra y su categoru00eda 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 u00e1rbol sintu00e1ctico que representa la estructura gramatical de toda la oraciu00f3n. Para esto, se utilizan mu00e9todos como el anu00e1lisis de dependencias y la gramu00e1tica formal.

Anu00e1lisis semu00e1ntico

Se centra en comprender las palabras y las oraciones en un contexto especu00edfico. Esto puede incluir desambiguar palabras con varios significados, encontrar relaciones semu00e1nticas entre palabras y comprender el significado general de una oraciu00f3n o texto.

Anu00e1lisis pragmu00e1tico

Es el procesamiento del lenguaje desde una perspectiva mu00e1s amplia, considerando aspectos como la intenciu00f3n del hablante, el contexto de la conversaciu00f3n y las implicaciones pragmu00e1ticas.

Generaciu00f3n de lenguaje

Esto implica que la computadora procese datos o instrucciones y genere texto o respuestas en lenguaje natural. Esta tu00e9cnica puede implicar la incorporaciu00f3n de contextos y preferencias particulares, asu00ed como la selecciu00f3n de palabras y estructuras gramaticales adecuadas.

Pasos de la implementaciu00f3n del NLP

Bu00e1sicamente, el NLP comprende tres pasos diferenciados. Se trata de estos:

Preprocesamiento

En esta etapa, se aplican las tu00e9cnicas mencionadas en el apartado anterior, por ejemplo, la tokenizaciu00f3n, anu00e1lisis morfolu00f3gico, semu00e1ntico, eliminaciu00f3n de palabras, entre otras.

Capacitaciu00f3n

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 informaciu00f3n aportada.

Despliegue

Por u00faltimo, se pasa a la fase de implementaciu00f3n del modelo o su integraciu00f3n en un entorno de producciu00f3n. El sistema debe admitir datos y producir la respuesta para la que ha sido diseu00f1ado.

u00bfCu00f3mo se nutre el NLP?

Datos lingu00fcu00edsticos

Entrenar y desarrollar modelos de lenguaje requiere grandes cantidades de datos lingu00fcu00edsticos. Estos datos pueden incluir conversaciones grabadas, corpus lingu00fcu00edsticos, documentos escritos y otros recursos textuales. Los resultados mejoraru00e1n mientras mayor sea la variedad y cantidad de datos lingu00fcu00edsticos empleados.

Corpus etiquetados

Son conjuntos de datos en los que se han anotado elementos como sentimientos, categoru00edas gramaticales y estructuras gramaticales manualmente. Dado que proporcionan informaciu00f3n precisa y detallada sobre el lenguaje, son esenciales para el entrenamiento y evaluaciu00f3n de modelos de procesamiento natural del lenguaje.

Recursos lu00e9xicos y ontologu00edas

Los diccionarios y tesauros ofrecen datos sobre palabras, significados y relaciones semu00e1nticas. Por su parte, las ontologu00edas son estructuras de conocimiento que representan conceptos y relaciones en dominios particulares.

El procesamiento natural del lenguaje utiliza estos recursos para mejorar la comprensiu00f3n y el anu00e1lisis del lenguaje.

Anotaciones y etiquetado manual

Muchas veces, los datos procesados por NLP requieren anotaciones y etiquetados manuales para proporcionar mu00e1s informaciu00f3n. Por ejemplo, los textos que se utilizan en el anu00e1lisis de sentimientos pueden etiquetarse con etiquetas de sentimiento como positivo, negativo o neutral.

Estas anotaciones ayudan en el entrenamiento y la evaluaciu00f3n de modelos de lenguaje natural.

Aprendizaje automu00e1tico y modelos pre-entrenados

El aprendizaje automu00e1tico, especialmente las tu00e9cnicas de aprendizaje profundo, ha revolucionado el campo del procesamiento natural de la informaciu00f3n.

Los modelos de lenguaje pre-entrenados como BERT, GPT y Transformer se crean mediante el entrenamiento en una gran cantidad de datos lingu00fcu00edsticos y se utilizan como base para tareas especu00edficas de procesamiento natural del lenguaje.

Estos modelos previamente entrenados utilizan una gran cantidad de datos para capturar patrones lingu00fcu00edsticos y conocimiento general del lenguaje.

Retroalimentaciu00f3n y mejoras iterativas

La retroalimentaciu00f3n continua y las mejoras iterativas son ventajosas para el campo del NLP.

Los investigadores y desarrolladores utilizan tu00e9cnicas de evaluaciu00f3n para encontrar errores y u00e1reas de mejora en sus sistemas de procesamiento natural.

Los modelos y algoritmos se ajustan y optimizan utilizando esto para mejorar su rendimiento.

Avances en investigaciu00f3n acadu00e9mica

La investigaciu00f3n acadu00e9mica juega un papel importante en el desarrollo del procesamiento natural del lenguaje. Los investigadores realizan estudios y publican nuevos algoritmos, mu00e9todos y tu00e9cnicas.

La comunidad utiliza estos avances para fomentar la innovaciu00f3n y el progreso en el campo.

Principales retos del NLP

El procesamiento del lenguaje natural (NLP) presenta una serie de
desafu00edos y retos en los que los investigadores y desarrolladores
continu00faan trabajando.

Principales retos del NLP:

Ambigu00fcedades

Las mu00e1quinas 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 ambigu00fcedades debido a que las palabras y las estructuras gramaticales pueden interpretarse de diferentes maneras.

Variabilidad del lenguaje

El vocabulario, la gramu00e1tica, la jerga y las expresiones idiomu00e1ticas 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 comu00fan

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 interpretaciu00f3n y creaciu00f3n precisas del lenguaje.

Resoluciu00f3n de correferencia

Con frecuencia se hacen referencias a entidades o conceptos mencionados anteriormente en el texto que se estu00e1 analizando. Debido a la variabilidad de las expresiones y la dependencia del contexto, la resoluciu00f3n de correferencia implica identificar y conectar adecuadamente estos referentes.

Anu00e1lisis de sentimientos y emociones

Otro de los desafu00edos del NLP lo encontramos en el hecho de que debe comprender las emociones y los sentimientos expresados en el lenguaje humano. La detecciu00f3n precisa de los sentimientos y la comprensiu00f3n de su intensidad son u00e1reas de investigaciu00f3n en constante desarrollo.

Adaptaciu00f3n a dominios especu00edficos

Los sistemas de procesamiento natural de lenguaje suelen ser entrenados con conjuntos de datos extensos, lo que puede limitar su desempeu00f1o 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 u00e9tica

El manejo de datos sensibles y personales es comu00fan en el procesamiento del lenguaje natural. La protecciu00f3n de la privacidad y la u00e9tica en el uso de los datos es un aspecto que los modelos de procesamiento de lenguaje natural deben abordar.

Sesgos y discriminaciu00f3n

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 identificaciu00f3n y mitigaciu00f3n de sesgos y discriminaciones en los sistemas de procesamiento natural de la lengua es un desafu00edo importante para garantizar su justicia y equidad.

Casos de uso de NLP

Algunos de los usos comunes de NLP son los que veru00e1s en estos ejemplos:

Bu00fasqueda en Internet

Las tu00e9cnicas de procesamiento natural del lenguaje (NLP) son utilizadas por los motores de bu00fasqueda, como Google, para comprender las consultas de bu00fasqueda y proporcionar resultados relevantes.

Esto implica el anu00e1lisis de palabras clave, comprender la intenciu00f3n de bu00fasqueda del usuario y encontrar la correspondencia con los resultados mu00e1s relevantes.

Traducciu00f3n automu00e1tica

Los sistemas de traducciu00f3n automu00e1tica, como es el caso de Google Translate, utilizan tu00e9cnicas de NLP para convertir texto escrito en un idioma a otro.

Una traducciu00f3n automu00e1tica, 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.

Anu00e1lisis 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 tu00e9cnico, asesoramiento y orientaciu00f3n, ofreciendo respuestas automatizadas y personalizadas.

Resumen automu00e1tico de texto

El procesamiento natural del lenguaje (NLP) puede resumir automu00e1ticamente documentos o textos largos en una versiu00f3n mu00e1s sencilla, pero informativa. Esto es u00fatil para la revisiu00f3n de documentos, la investigaciu00f3n acadu00e9mica y la gestiu00f3n de informaciu00f3n.

Reconocimiento de voz y transcripciu00f3n automu00e1tica

Los sistemas de reconocimiento de voz utilizan la programaciu00f3n natural para convertir el habla en texto escrito. Esto es u00fatil para el control de voz en dispositivos inteligentes, la accesibilidad para personas con discapacidades auditivas, la transcripciu00f3n de reuniones y las aplicaciones de dictado.

Correcciu00f3n gramatical y autocorrecciu00f3n

El procesamiento natural del lenguaje se utiliza en herramientas de autocorrecciu00f3n y correcciu00f3n gramatical en procesadores de texto y aplicaciones de mensajeru00eda. Ayuda a identificar errores estilu00edsticos, gramaticales y ortogru00e1ficos, mejorando la calidad del texto.