Procesamiento del lenguaje natural: descripción general

El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es un subcampo de la Inteligencia Artificial (IA). Esta es una tecnología ampliamente utilizada para asistentes personales que se utilizan en varios campos/áreas comerciales. Esta tecnología funciona con el discurso proporcionado por el usuario, lo descompone para una comprensión adecuada y procesa en consecuencia. Este es un enfoque muy reciente y eficaz debido a que tiene una demanda muy alta en el mercado actual. El procesamiento del lenguaje natural es un campo próximo en el que ya se han hecho posibles muchas transiciones, como la compatibilidad con dispositivos inteligentes y las conversaciones interactivas con un ser humano. La representación del conocimiento, el razonamiento lógico y la satisfacción de restricciones fueron el énfasis de las aplicaciones de IA en la PNL. Aquí primero se aplicó a la semántica y luego a la gramática. En la ultima década, un cambio significativo en la investigación de la PNL ha resultado en el uso generalizado de enfoques estadísticos como el aprendizaje automático y la extracción de datos a gran escala. La necesidad de automatización nunca termina gracias a la cantidad de trabajo que se requiere realizar en estos días. NLP es un aspecto muy favorable, pero cuando se trata de aplicaciones automatizadas. Las aplicaciones de NLP lo han llevado a ser uno de los métodos más buscados para implementar el aprendizaje automático. El procesamiento del lenguaje natural (NLP) es un campo que combina la informática, la lingüística y el aprendizaje automático para estudiar cómo se comunican las computadoras y los humanos en el lenguaje natural. El objetivo de la PNL es que las computadoras puedan interpretar y generar el lenguaje humano. Esto no solo mejora la eficiencia del trabajo realizado por humanos, sino que también ayuda a interactuar con la máquina.

Laboral

El campo se divide en tres partes diferentes:

1. Reconocimiento de voz: la traducción del lenguaje hablado a texto.
2. Comprensión del lenguaje natural (NLU): la capacidad de la computadora para comprender lo que decimos.
3. Generación de lenguaje natural (NLG) — La generación de lenguaje natural por una computadora.

NLU y NLG son los aspectos clave que representan el funcionamiento de los dispositivos NLP. Estos 2 aspectos son muy diferentes entre sí y se logran utilizando diferentes métodos.

Reconocimiento de voz:

• Primero, la computadora debe tomar el lenguaje natural y convertirlo en lenguaje artificial. Esto es lo que hace el reconocimiento de voz, o conversión de voz a texto. Este es el primer paso de NLU.
• Los modelos ocultos de Markov (HMM) se utilizan en la mayoría de los sistemas de reconocimiento de voz en la actualidad. Estos son modelos estadísticos que usan cálculos matemáticos para determinar lo que dijo para convertir su voz en texto.
• Los HMM hacen esto escuchándolo hablar, dividiéndolo en unidades pequeñas (generalmente 10-20 milisegundos) y comparándolo con el habla pregrabada para averiguar qué fonema pronunció en cada unidad (un fonema es la unidad de voz más pequeña ). El programa luego examina la secuencia de fonemas y usa análisis estadísticos para determinar las palabras y oraciones más probables que estabas hablando.

Comprensión del lenguaje natural (NLU):

• El siguiente y más difícil paso de la PNL es la parte de comprensión.
• Primero, la computadora debe comprender el significado de cada palabra. Intenta averiguar si la palabra es un sustantivo o un verbo, si está en tiempo pasado o presente, etc. Esto se denomina etiquetado de parte del discurso (POS).
• Un léxico (un vocabulario) y un conjunto de reglas gramaticales también están integrados en los sistemas de PNL. La parte más difícil de la PNL es la comprensión.
• La máquina debería ser capaz de comprender lo que dijo al finalizar el proceso. Hay varios desafíos para lograr esto cuando se consideran problemas como palabras que tienen varios significados (polisemia) o palabras diferentes que tienen significados similares (sinonimia), pero los desarrolladores codifican reglas en sus sistemas NLU y los capacitan para aprender a aplicar las reglas correctamente.

Generación de lenguaje natural (NLG):

• NLG es mucho más simple de lograr. NLG convierte el lenguaje artificial de una computadora en texto y también puede convertir ese texto en voz audible usando tecnología de texto a voz.
• Primero, el sistema NLP identifica qué datos deben convertirse en texto. Si le hiciste una pregunta a la computadora sobre el clima, lo más probable es que haya hecho una búsqueda en línea para encontrar tu respuesta y, a partir de ahí, decide que la temperatura, el viento y la humedad son los factores que deben leerte en voz alta.
• Luego, organiza la estructura de cómo lo va a decir. Esto es similar a NLU excepto al revés. El sistema NLG puede construir oraciones completas utilizando un léxico y un conjunto de reglas gramaticales.
• Finalmente, el texto a voz se hace cargo. El motor de texto a voz utiliza un modelo de prosodia para evaluar el texto e identificar pausas, duración y tono. Luego, el motor combina todos los fonemas grabados en una string cohesiva de voz utilizando una base de datos de voz.

Tecnologías relacionadas con el procesamiento del lenguaje natural

Traducción automática: PNL se utiliza para la traducción de idiomas de un idioma a otro a través de una computadora.

Chatterbots: NLP se usa para chatter bots que se comunican con otros chat bots o humanos a través de métodos auditivos o textuales.

Software AI: NLP se utiliza en software de respuesta a preguntas para la representación del conocimiento, el razonamiento analítico y la recuperación de información.

Aplicaciones del Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP):

Filtros de spam: Una de las cosas más irritantes del correo electrónico es el spam. Gmail utiliza procesamiento de lenguaje natural (NLP) para discernir qué correos electrónicos son legítimos y cuáles son spam. Estos filtros de correo no deseado analizan el texto de todos los correos electrónicos que recibe e intentan descubrir qué significa para ver si es correo no deseado o no.

Comercio algorítmico: el comercio algorítmico se utiliza para predecir las condiciones del mercado de valores. Usando NLP, esta tecnología examina los titulares de noticias sobre compañías y acciones e intenta comprender su significado para determinar si debe comprar, vender o mantener ciertas acciones.

 Responder preguntas: la PNL se puede ver en acción utilizando la Búsqueda de Google o los Servicios de Siri. Un uso importante de NLP es hacer que los motores de búsqueda entiendan el significado de lo que estamos preguntando y generar lenguaje natural a cambio de darnos las respuestas.

Resumir información: en Internet hay mucha información, y mucha de ella viene en forma de documentos o artículos extensos. La PNL se utiliza para descifrar el significado de los datos y luego proporciona resúmenes más cortos de los datos para que los humanos puedan comprenderlos más rápidamente.

Alcance futuro:

Bots: los chatbots ayudan a los clientes a llegar al punto rápidamente al responder consultas y remitirlos a recursos y productos relevantes en cualquier momento del día o de la noche. Para ser efectivos, los chatbots deben ser rápidos, inteligentes y fáciles de usar. Para lograr esto, los chatbots emplean NLP para comprender el lenguaje, generalmente a través de interacciones de reconocimiento de voz o texto.

Compatibilidad con la interfaz de usuario invisible: casi todas las conexiones que tenemos con las máquinas involucran comunicación humana, tanto hablada como escrita. Echo de Amazon es solo una ilustración de la tendencia hacia poner a los humanos en contacto más cercano con la tecnología en el futuro. El concepto de una interfaz de usuario invisible o cero se basará en la comunicación directa entre el usuario y la máquina, ya sea por voz, texto o una combinación de ambos. PNL ayuda a hacer de este concepto una cosa del mundo real.

Búsqueda más inteligente: el futuro de NLP también incluye búsqueda mejorada, algo que hemos estado discutiendo en Expert System durante mucho tiempo. La búsqueda más inteligente permite que un chatbot comprenda la solicitud de un cliente y puede habilitar la funcionalidad de «buscar como si hablara» (al igual que podría consultar a Siri) en lugar de centrarse en palabras clave o temas. Google anunció recientemente que se han agregado capacidades de NLP a Google Drive, lo que permite a los usuarios buscar documentos y contenido utilizando lenguaje natural.

Mejoras futuras: 

• Empresas como Google están experimentando con redes neuronales profundas (DNN) para superar los límites de la PNL y hacer posible que las interacciones entre humanos y máquinas se sientan como interacciones entre humanos.
• Las palabras básicas se pueden subdividir en semántica adecuada y usarse en algoritmos de PNL.
• Los algoritmos de NLP se pueden usar en varios idiomas que actualmente no están disponibles, como idiomas regionales o idiomas que se hablan en áreas rurales, etc.
• Traducción de una oración en un idioma a la misma oración en otro idioma en un ámbito más amplio.