¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural? Introducción a la PNL

El procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) es la capacidad de un programa de computadora para comprender el lenguaje humano tal como se habla y escribe, lo que se conoce como lenguaje natural. Es un componente de la inteligencia artificial (IA).

La PNL existe desde hace más de 50 años y tiene sus raíces en el campo de la lingüística. Tiene una variedad de aplicaciones del mundo real en varios campos, incluida la investigación médica, los motores de búsqueda y la inteligencia empresarial.

La PNL permite que las computadoras entiendan el lenguaje natural como lo hacen los humanos. Ya sea que el idioma sea hablado o escrito, el procesamiento del lenguaje natural utiliza inteligencia artificial para tomar información del mundo real, procesarla y darle sentido de una manera que una computadora pueda entender. Así como los humanos tienen diferentes sensores, como oídos para oír y ojos para ver, las computadoras tienen programas para leer y micrófonos para recolectar audio. Y así como los humanos tienen un cerebro para procesar esa entrada, las computadoras tienen un programa para procesar sus respectivas entradas. En algún punto del procesamiento, la entrada se convierte en un código que la computadora puede entender. Hay dos fases principales para el procesamiento del lenguaje natural: el preprocesamiento de datos y el desarrollo de algoritmos.

El preprocesamiento de datos implica preparar y "limpiar" datos de texto para que las máquinas puedan analizarlos. el preprocesamiento pone los datos en forma viable y resalta las características del texto con las que puede trabajar un algoritmo. Hay varias maneras de hacer esto, incluyendo:

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Una vez que los datos han sido preprocesados, se desarrolla un algoritmo para procesarlos. Hay muchos algoritmos de procesamiento de lenguaje natural diferentes, pero se usan comúnmente dos tipos principales:

Las empresas usan cantidades masivas de datos no estructurados y con mucho texto y necesitan una forma de procesarlos de manera eficiente. Mucha de la información creada en línea y almacenada en bases de datos es lenguaje humano natural y, hasta hace poco, las empresas no podían analizar estos datos de manera efectiva. Aquí es donde el procesamiento del lenguaje natural es útil.

La ventaja del procesamiento del lenguaje natural se puede ver al considerar las siguientes dos declaraciones: "El seguro de computación en la nube debe ser parte de cada acuerdo de nivel de servicio" y "Un buen SLA garantiza una noche de sueño más fácil, incluso en la nube". Si un usuario confía en el procesamiento del lenguaje natural para la búsqueda, el programa reconocerá que la computación en la 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 el 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 los métodos de aprendizaje profundo y aprendizaje automático, los algoritmos pueden interpretarlos de manera efectiva. Estas mejoras amplían la amplitud y profundidad de los datos que se pueden analizar.

La sintaxis y el análisis semántico son dos técnicas principales utilizadas con el procesamiento del lenguaje natural.

La sintaxis es la disposición de las palabras en una oración para que tengan sentido gramatical. La PNL utiliza la sintaxis para evaluar el significado de un idioma en función de las reglas gramaticales. Las técnicas de sintaxis incluyen:

La semántica implica el uso y el significado detrás de las palabras. El procesamiento del lenguaje natural aplica algoritmos para comprender el significado y la estructura de las oraciones. Las técnicas semánticas incluyen:

Los enfoques actuales del procesamiento del lenguaje natural se basan en el aprendizaje profundo, un tipo de IA 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 que el algoritmo de procesamiento del lenguaje natural entrene e identifique las correlaciones relevantes, y ensamblar este tipo de grandes conjuntos de datos es uno de los principales obstáculos para el procesamiento del lenguaje natural.

Los enfoques anteriores del procesamiento del lenguaje natural 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 usan comúnmente para el procesamiento del lenguaje natural incluyen Natural Language Toolkit (NLTK), Gensim e Intel natural language processing Architect. NLTK es un módulo 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 otra biblioteca de Python para topologías y técnicas de aprendizaje profundo.

Algunas de las funciones principales que realizan los algoritmos de procesamiento del lenguaje natural son:

Las funciones enumeradas anteriormente se utilizan en una variedad de aplicaciones del mundo real, que incluyen:

La investigación que se está realizando sobre el procesamiento del lenguaje natural gira en torno a la búsqueda, especialmente la búsqueda empresarial. Esto implica que los usuarios consulten conjuntos de datos en forma de una pregunta que podrían plantear a otra persona. La máquina interpreta los elementos importantes de la oración del lenguaje humano, que corresponden a características específicas en un conjunto de datos, y devuelve una respuesta.

La PNL se puede utilizar para interpretar texto libre y no estructurado y hacerlo analizable. Hay una enorme cantidad de información almacenada en archivos de texto libre, como los registros médicos de los pacientes. Antes de los modelos de PNL basados ​​en el aprendizaje profundo, esta información era inaccesible para el análisis asistido por computadora y no podía analizarse de manera sistemática. Con NLP, los analistas pueden filtrar grandes cantidades de texto libre para encontrar información relevante.

El análisis de sentimientos es otro caso de uso principal para la PNL. Mediante el análisis de sentimientos, los científicos de datos pueden evaluar los comentarios en las redes sociales para ver el rendimiento de la marca de su empresa o revisar las notas de los equipos de servicio al cliente para identificar las áreas en las que las personas quieren que la empresa funcione mejor.

El principal beneficio de la PNL es que mejora la forma en que los humanos y las computadoras se comunican entre sí. La forma más directa de manipular una computadora es a través del código: el lenguaje de la computadora. Al permitir que las computadoras entiendan el lenguaje humano, la interacción con las computadoras se vuelve mucho más intuitiva para los humanos.

Otros beneficios incluyen:

Hay una serie de desafíos del procesamiento del lenguaje natural y la mayoría de ellos se reducen al hecho de que el lenguaje natural está en constante evolución y siempre es algo ambiguo. Incluyen:

La PNL se basa en una variedad de disciplinas, incluidas las ciencias de la computación y los desarrollos de la lingüística computacional que datan de mediados del siglo XX. Su evolución incluyó los siguientes hitos importantes:

El procesamiento del lenguaje natural juega un papel vital en la tecnología y en la forma en que los humanos interactúan con ella. Se utiliza en muchas aplicaciones del mundo real tanto en el ámbito empresarial como en el del consumidor, incluidos los chatbots, la ciberseguridad, los motores de búsqueda y el análisis de big data. Aunque no sin sus desafíos, se espera que la PNL siga siendo una parte importante tanto de la industria como de la vida cotidiana.

Aunque existen dudas, el procesamiento del lenguaje natural está dando pasos importantes en el campo de la imagen médica. Conozca cómo los radiólogos utilizan la IA y la PNL en su práctica para revisar su trabajo y comparar casos.