Seguro que has escuchado más de una vez el término “Procesamiento del Lenguaje Natural” (PLN) o su nombre en inglés Natural Language Processing (NLP). Esta tecnología no es nueva, pero sí es cierto que su evolución en los últimos años ha sufrido un crecimiento exponencial debido a los grandes volúmenes de datos disponibles, la capacidad de computación actual y los avances en el campo de la algoritmia. ¿Sabes qué es el Procesamiento del Lenguaje Natural y para qué se utiliza actualmente? Te lo contamos en este artículo.
Qué es el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN o NLP)
El procesamiento del lenguaje natural (PLN o NLP) es un campo dentro de la inteligencia artificial y la lingüística aplicada que estudia las interacciones mediante uso del lenguaje natural entre los seres humanos y las máquinas. Más concretamente se centra en el procesamiento de las comunicaciones humanas, dividiéndolas en partes, e identificando los elementos más relevantes del mensaje. Con la Comprensión y Generación de Lenguaje Natural, busca que las máquinas consigan entender, interpretar y manipular el lenguaje humano.
Los asistentes virtuales o chatbots son una de las utilidades más conocidas de la PLN, pero no son la única. Además, es importante entender que el PNL no dota de inteligencia a un chatbot, sólo le da la capacidad de procesar y generar lenguaje humano. En caso de querer dotar de inteligencia a un asistente virtual, habría que utilizar sistemas como reglas o redes neuronales.
Muchas veces cuando se habla de procesamiento de lenguaje natural, algunas personas únicamente lo relacionan con los chatbots, por eso vamos a ver otros usos del PLN.
Para qué se utiliza el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN o NLP)
El procesamiento del lenguaje natural (PLN o NLP), se utiliza actualmente en diferentes áreas y para distintas funciones, como por ejemplo:
Comprensión del lenguaje natural (CLN o NLU)
La comprensión del lenguaje natural (CLN o NLU) es la parte del procesamiento del lenguaje natural que se encarga de interpretar un mensaje y entender su significado e intención, tal y como haría una persona. Para que el sistema funcione necesita datasets en el idioma específico, reglas de gramática, teoría semántica y pragmática (para entender el contexto e intencionalidad), etc.
Generación del lenguaje natural (GLN o NLG)
La generación del lenguaje natural (GLN o NLG) dota a la máquina de la capacidad de crear un nuevo mensaje en lenguaje humano de manera autónoma. De manera resumida, lo que hacen estos modelos es: escoger la información a reproducir (dependiendo de la interpretación del mensaje a contestar), decidir cómo organizarla y cómo reproducirla (léxico y recursos gramaticales, morfología, estructuras sintácticas, etc.). Estos modelos generan frases nuevas palabra a palabra y tienen que ser entrenados para que funcionen correctamente.
Recuperación de información (RI o IR)
La recuperación de información (RI) o en inglés Information Retrieval (IR), es el campo dentro de la informática que se encarga de procesar textos de documentos, para poder recuperar partes específicas en base a palabras clave. Por ejemplo técnicas como la extracción de información estructurada (permite obtener de un documento el trozo de texto en el que está lo que buscas) o los sistemas de respuesta a preguntas de usuarios (que devuelve ante una consulta, una respuesta de una batería de respuestas ya existentes, asociadas a palabras clave de la consulta). No genera nuevas frases, por lo que no necesita utilizar reglas gramaticales. No es tan “inteligente” como la Generación del Lenguaje Natural.
Reconocimiento y síntesis del habla
Los sistemas de reconocimiento de voz procesan los mensajes en voz humana, los transforman en texto, los interpretan y comprenden la intencionalidad de los mismos, y tras la generación de la respuesta en texto, se vuelve a transformar en voz humana a través de la síntesis de voz. La síntesis del habla o de voz, es la que capacita a la máquina para poder generar y reproducir habla en lenguaje natural.
Traducción automática
La Traducción automática o Machine Translation en inglés, es un campo de investigación dentro de la lingüística computacional que estudia los sistemas capaces de traducir mensajes entre diferentes lenguas o idiomas. Por ejemplo Google es una de las empresas que más ha invertido en sistemas de traducción automática, con su traductor que utiliza un motor estadístico propio. Los sistemas de autocorrección y autocompletado de texto, también utilizan Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN o NLP).
Resumen y clasificación de textos
También se está utilizando el procesamiento del lenguaje natural para resumir textos de extensiones largas de manera automática o extraer palabras clave para clasificarlos. Muchas veces, debido a la gran cantidad de documentación o por la longitud de la misma, utilizar estos sistemas ayuda en sectores como el legal a encontrar partes dentro de las leyes, o resumir una gran cantidad de documentación.
Otro de los usos que se le da a esta función de clasificación, es la de detección de spam. Empresas como Google utilizan esta tecnología para clasificar los textos de los correos electrónicos y detectar si se trata de spam o no. Para esto, toman palabras clave como “gratis” o “descuento”, la condición de palabras en mayúscula o las exclamaciones.
Detección de sentimientos o emociones
Uno de los usos más novedosos del PLN es el análisis de sentimientos. Cada vez más empresas y profesionales del marketing están utilizando esta tecnología para saber qué sienten los usuarios sobre una marca, producto o servicio, utilizando datos de entrada como mensajes, comentarios o reacciones en diferentes redes sociales.
Si te interesa saber cómo se utilizan estas técnicas en el desarrollo de chatbots o bots conversacionales, lee este artículo técnico.
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