Qué es el procesamiento del lenguaje natural PLN? ¿Qué aplicaciones están implantadas en el mundo anglosajón?

En el siguiente artículo dispondrás de una introducción en lo que respecta a esta técnica de procesamiento de datos tan importante en el campo de la inteligencia artificial.

Definición del Procesamiento del Lenguaje Natural PLN

En algún momento seguramente escuchaste este término. En inglés recibe el nombre de “Natural Language Processing (NLP)”. Es una tecnología que existe desde mediados del siglo XX, la cual experimentó un crecimiento sin precedentes en la última década. Este salto exponencial se debe al incremento de la capacidad de cómputo, la aparición de nuevos algoritmos y la proliferación de las técnicas de Tratamiento Masivo de Datos.

El Procesamiento del Lenguaje Natural PLN es un área de estudio de la lingüística e inteligencia artificial. Su objeto de análisis son las interacciones entre las máquinas y humanos mediante la utilización de lenguaje natural. De esta manera, el PLN se especializa en procesar los mecanismos de comunicación humanos. Para ello los divide en secciones, con el objetivo de identificar los componentes más importantes de cada mensaje.

El Procesamiento del Lenguaje Natural es importante para que las máquinas puedan comprender, interpretar y procesar los mecanismos del lenguaje de los seres humanos.

¿Para qué sirve el Procesamiento del Lenguaje Natural PLN?

El mundo anglosajón se encuentra a la vanguardia en lo que respecta a la utilización de las aplicaciones del PLN. Las mismas son muy diversas y se encuentran en constante desarrollo con un horizonte que parece no tener límites.

Chatbots o asistentes virtuales: una de las funciones más extendidas del PLN son los asistentes virtuales. No deben confundirse con robots inteligentes, ya que la única tarea que realizan estos bots es interpretar y procesar el lenguaje humano. La inteligencia artificial únicamente se puede implantar mediante el uso de redes neuronales.

Comprensión del Lenguaje Natural: también denominado por su abreviación CLN. Consiste en la decodificación de un mensaje con el objetivo de comprender su intención y significado. El procesamiento del lenguaje natural siempre intentará situarse en la mentalidad de un individuo.

Para configurar este sistema de comprensión se debe diseñar un marco de trabajo específico. El mismo debe disponer del idioma, reglas gramaticales, teoría semántica y teoría pragmática. Todos estos elementos serán necesarios para que el sistema pueda detectar las intencionalidades y contextos del lenguaje humano.

Generación del Lenguaje Natural: También denominado GLN. Consiste en añadir al sistema todos los elementos necesarios para que pueda confeccionar de manera autónoma un mensaje que simule el lenguaje de los seres humanos.

Para su funcionamiento el sistema interpreta el mensaje recibido, escoge la respuesta, la organiza y decide la manera de reproducirla. La Generación del Lenguaje Natural emplea todos los elementos disponibles en el habla humana, como la sintaxis, gramática, morfología y léxico.

Procesamiento lenguaje natural

Los sistemas GLN se caracterizan por tener la capacidad de generar frases nuevas mezclando las palabras disponibles en el idioma. Deben ponerse en práctica para asegurar su correcto funcionamiento.

Recuperación de Información: consiste en el proceso de los textos presentes en los documentos, con el objetivo de recuperar la información necesaria según las palabras clave.

Estas aplicaciones del PLN se caracterizan por la ausencia de reglas gramaticales, ya que no generan frases nuevas. Su inteligencia se considera “menor” en comparación a las aplicaciones de Generación del Lenguaje Natural.

Las técnicas de recuperación de información tienen dos grandes aplicaciones. La primera de ellas son las respuestas de preguntas por parte de los usuarios, mediante la utilización de palabras clave. La otra aplicación consiste en la posibilidad de buscar un trozo o un párrafo completo de texto en el interior de un documento.

Reconocimiento de voz: el Procesamiento del Lenguaje Natural permitió la creación de sistemas capaces de procesar la voz humana. Su funcionamiento consiste en transformar en texto el mensaje de voz. Dicho texto se interpreta, se detecta su intencionalidad y se genera una respuesta textual que es convertida nuevamente en voz.

Este procedimiento recibe el nombre de síntesis del habla. Le otorga la posibilidad al sistema de generar audios capaces de reproducir el lenguaje natural. El tono de voz puede configurarse por defecto. Para conseguir esto sin ningún tipo de dificultad es importante adquirir una buena formación en procesamiento del lenguaje natural PLN.

Detección de los sentimientos humanos: las aplicaciones PLN de última generación son capaces de analizar los sentimientos y emociones de los seres humanos.

En el mundo anglosajón es utilizada ampliamente por los departamentos de marketing de las corporaciones, con el objetivo de realizar análisis de mercado. La tecnología PLN les permite detectar las sensaciones que despiertan en el público objetivo determinados servicios o productos. Para ello se estudian aspectos como los comentarios y reacciones en las redes sociales. Los chatbots son las aplicaciones que mejor realizan esta tarea.

Traducción automática del lenguaje natural: es un área que se encuentra en investigación que avanza a ritmo acelerado. Consiste en la confección de sistemas capaces de interpretar el habla humana y traducirlo de manera automática en múltiples idiomas.

Su utilización más conocida es mediante el Traductor de Google. Esta empresa se encuentra a la vanguardia, ya que su traductor dispone de un motor de interpretación propio.

Es importante mencionar que estos sistemas de traducción también se complementan con funciones de autocompletado y autocorrección de textos, necesarios en los casos que el usuario no puede pronunciar a la perfección la palabra o frase a traducir.

Clasificación de textos: el Procesamiento del Lenguaje Natural permitió la creación de sistemas que pueden clasificar textos mediante palabras clave. Son ideales para saber la categoría de un documento extenso sin necesidad de leerlo.

La clasificación de textos facilita la detección de spam. Es muy utilizado por los diferentes proveedores de correo electrónico, los cuales clasifican en diferentes carpetas los mensajes de acuerdo a su contenido. Las palabras clave “descuento”, “oferta”, “gratis” y “promoción” son las más utilizadas para realizar esta clasificación de textos.

Resumen de textos: las técnicas PLN permitieron la aparición de sistemas capaces de resumir textos de contenido largo. Es ampliamente utilizado en el campo legal, ya que mediante la introducción de una palabra clave se puede acceder a diferentes trozos de texto que la contengan.

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