Parece que estamos rodeados por todas partes de inteligencia artificial que genera fotos, música y textos. Tanto si te das cuenta como si no, es casi seguro que te has encontrado y utilizado la inteligencia artificial tú mismo en forma de procesamiento del lenguaje natural (PLN). Aunque se trata de un área puntera de la informática, también tiene muchas aplicaciones en el mundo real que pueden ayudar a hacer crecer tu empresa, ahorrar dinero y tiempo, y hacer lo que haces aún mejor.
Estamos aquí para guiarte a través de lo que es el PLN, lo que hace y cómo puedes aprovecharlo en tu favor.
¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural (PLN)?
La tecnología de procesamiento del lenguaje natural (PLN) es un subconjunto de la lingüística informática, el estudio y desarrollo de algoritmos y modelos informáticos para el procesamiento, comprensión y generación de texto en lenguaje natural.
Es la tecnología detrás de asistentes virtuales como Siri, los altavoces inteligentes como Alexa, y los bots de chat u otras herramientas de servicio de atención al cliente lo que te permite hacer una pregunta en "lenguaje natural" (de una manera natural, conversacional en lugar de en forma de consulta) y luego te dirige a la persona o información pertinente.
Las herramientas de procesamiento del lenguaje natural han encontrado aplicaciones generalizadas en varios sectores y disciplinas científicas:
- Finanzas: las empresas utilizan herramientas de PLN para analizar grandes volúmenes de datos de investigación y obtener información sobre los mercados financieros.
- Comercio minorista: las empresas de comercio minorista utilizan el análisis de sentimientos para supervisar y comprender los comentarios de las redes sociales sin tener que leer todas las publicaciones.
- Medicina: los registros se pueden resumir y analizar rápidamente para encontrar patrones y mejorar la atención médica.
¿Cómo funciona el procesamiento del lenguaje natural (PNL)?
El procesamiento del lenguaje natural es un tipo de aprendizaje automático en el que los ordenadores aprenden de los datos. Para ello, el equipo se entrena en un gran conjunto de datos y luego realiza predicciones o toma decisiones basadas en esa formación. A continuación, cuando se presentan datos no estructurados, el programa puede aplicar este entrenamiento para comprender el texto, encontrar información o generar lenguaje humano.
Por ejemplo, un algoritmo de lenguaje natural entrenado en un conjunto de datos de palabras y frases escritas a mano puede aprender a leer y clasificar los textos escritos a mano. Una vez entrenado, el algoritmo se puede utilizar para clasificar imágenes nuevas e inéditas de textos escritos a mano en función de los patrones aprendidos.
La mayoría de los programas de PLN se basan en el aprendizaje profundo, que analiza más de un nivel de datos para proporcionar resultados más específicos y precisos. Una vez que los sistemas PLN tienen suficientes datos de entrenamiento, muchos pueden realizar la tarea deseada con solo unas pocas líneas de texto.
Métodos de aprendizaje automático
Las aplicaciones de PLN se entrenan mediante algoritmos de aprendizaje automático. Estos métodos de entrenamiento ayudan al programa a comprender la estructura, el significado y el uso del lenguaje humano. Muchos programas de PLN utilizan métodos de aprendizaje automático similares al campo de la lingüística clásica en el que los investigadores se centran en la estructura de un idioma.
Hay diferentes tipos de métodos de entrenamiento para un programa informático de PLN:
- Aprendizaje supervisado: el programa PLN está entrenado en un conjunto de datos que ya están etiquetados, por ejemplo, con texto de un sentimiento en particular (positivo, negativo o neutro) o uno clasificado en una categoría específica. A continuación, el algoritmo aprende de los datos para que coincidan lo más posible con los resultados etiquetados. Una vez programado el software PLN, puede aplicar el mismo análisis a los datos nuevos sin etiquetar.
- Aprendizaje sin supervisión: a diferencia del aprendizaje supervisado, este método permite al programa aprender por sí solo, utilizando grandes cantidades de datos y métodos estadísticos para analizar, comprender y crear un lenguaje natural. Es un tipo de aprendizaje profundo en el que un programa extrae múltiples capas de información de un conjunto de datos para mejorar su propio análisis.
Comprensión del lenguaje natural
Tanto si se trata de analizar las opiniones de los clientes en línea como de ejecutar comandos de voz en un altavoz inteligente, el objetivo del PLN es comprender el lenguaje natural. Muchos programas de PLN se centran en el análisis semántico, que es un método para extraer el significado del texto y traducirlo en una estructura lingüística entendible para un ordenador.
Más datos de formación, mejores resultados
Debido a que el PLN trabaja para procesar el lenguaje mediante el análisis de los datos, cuantos más datos tenga, mejor entenderá el texto escrito y dicho, mejor comprenderá el significado del lenguaje y mejor reproducirá el lenguaje humano. A medida que los sistemas informáticos reciben datos, ya sea a través del entrenamiento activo por parte de los técnicos informáticos en lingüística o a través del acceso a más ejemplos de datos basados en el idioma, pueden crear gradualmente un conjunto de herramientas de lenguaje natural.
El PLN estadístico es también el método por el cual los programas pueden predecir la siguiente palabra o frase, en base a un análisis estadístico de cómo se utilizan esos elementos en los datos que el programa estudia.
Técnicas y métodos de procesamiento del lenguaje natural
Para entender qué puede hacer el PLN, es útil echar un breve vistazo a cómo funciona y cómo se ve impulsado por los modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
Separación y comprensión del texto
Las tareas PLN descomponen el texto, segmentándolo en componentes más pequeños que se pueden analizar. Algunas de estas técnicas son:
- Segmentación de palabras: esta tarea divide las frases en palabras individuales, que se pueden analizar como unidades de significado. En muchos idiomas, las palabras escritas están separadas por espacios, por lo que la segmentación de palabras es relativamente sencilla. Sin embargo, en algunos idiomas, como el chino, las palabras no están separadas por espacios y el proceso es más difícil.
- Desambiguación del sentido de las palabras: muchas palabras tienen diferentes significados según cómo se utilizan en una frase. Mientras que para ti puede ser fácil distinguir entre "tiene buen gusto" y "la sopa tiene un buen gusto," un ordenador debe estar entrenado en todos los significados posibles de una palabra y saber cuál tiene más sentido en una oración determinada.
- Etiquetado gramatical: cada palabra de una selección de texto se etiqueta como parte del discurso como un sustantivo, un verbo o un adjetivo. Esto ayuda al programa PLN a comprender la relación de una palabra con el resto de palabras que la rodean y el significado del texto general.
- Análisis de dependencias: esta técnica analiza las frases para determinar las relaciones entre frases, lo que ayuda al programa a comprender la gramática y el significado de la frase.
La extracción de texto
Como el término implica, los programas de PLN emplean la extracción de texto para analizar una gran cantidad de datos y extraer información relevante utilizando técnicas como la detección de entidades para recopilar y clasificar información específica como organizaciones y direcciones. El texto extraído también se puede analizar en busca de relaciones, por ejemplo, encontrar empresas con sede en Texas.
La clasificación del texto
Esta es la tarea de asignar etiquetas a un texto no estructurado basado en su contenido. El PLN puede realizar tareas como la detección de idiomas y clasificar el texto en categorías para diferentes temas o propósitos. También puede ordenar por intención a través de un proceso conocido como análisis de sentimientos. El PLN puede determinar el sentimiento u opinión expresado en un texto para clasificarlo como positivo, negativo o neutro. Esto es útil para obtener información de publicaciones en redes sociales y comentarios de clientes.
Generación de lenguaje natural
Una vez que un programa PLN de aprendizaje profundo entiende el lenguaje humano, el siguiente paso es generar su propio material. Utilizando el vocabulario, las reglas de sintaxis y el etiquetado gramatical en su base de datos, los programas estadísticos de PLN pueden generar datos basados en textos o estructurados similares a los humanos, como tablas, bases de datos u hojas de cálculo.
Tareas habituales de procesamiento del lenguaje natural
Para comprender cómo estas técnicas de PLN se traducen en acción, echemos un vistazo a algunas aplicaciones del mundo real, muchas de las cuales probablemente te has encontrado.
Motores de búsqueda
El PLN es particularmente útil en los motores de búsqueda como Google o Bing, ya que no existe un formato estándar para introducir una solicitud de búsqueda. El procesamiento del lenguaje ayuda a los motores de búsqueda a proporcionar resultados útiles analizando el significado de las consultas de los usuarios, que pueden ser tan variadas como "¿dónde hay una buena cafetería cerca de mí?" "Cafeterías del centro de Nueva York" o ¡"necesito café ahora!"
Reconocimiento automático del habla
Otro uso común del PLN es el reconocimiento de voz que convierte el habla en texto. El software PLN está programado para reconocer el lenguaje humano hablado y convertirlo, a continuación, en texto para usos como las interfaces basadas en voz para hacer la tecnología más accesible y para la transcripción automática del contenido de audio y vídeo. Los teléfonos inteligentes tienen opciones de reconocimiento de voz que permiten a los usuarios dictar textos y mensajes simplemente hablando por teléfono.
Asistentes virtuales, asistentes de voz y altavoces inteligentes
Se ha convertido en algo habitual "decir: “Hola, Siri, búscame una tintorería”" o "“Alexa, ¿qué tiempo hace?”" Los asistentes virtuales se basan en el procesamiento del lenguaje natural para comprender lo que se les pide, analizar qué tipo de resultados necesita realmente el usuario y devolver esa información de una manera precisa y clara. Los asistentes virtuales pueden utilizar varias tareas de PLN diferentes como la detección de entidades y el análisis de sentimientos para mejorar los resultados.
Filtros de spam
Los correos electrónicos que terminan en tu carpeta de spam son el resultado de otra tarea de PLN común que probablemente aprecias. Muchos filtros de spam utilizan PLN para encontrar y bloquear correos electrónicos no deseados mediante la identificación de palabras clave y frases que se asocian comúnmente con el spam y el análisis de los enlaces en un correo electrónico para determinar si son maliciosos.
Autocorrección y texto predictivo
¿Cómo sabe tu teléfono que si empiezas a escribir "¿Quieres ver una..." la siguiente palabra probablemente sea "película"? Se debe al procesamiento del lenguaje natural estadístico, que utiliza estadísticas del lenguaje para predecir la siguiente palabra en una frase en función de lo que ya está escrito y lo que ha aprendido al estudiar grandes cantidades de texto. También es útil para comprender la información en lenguaje natural que puede no ser clara, como la escritura a mano.
Bots de chat
La última vez que hiciste una consulta al servicio de atención al cliente, es posible que iniciaras la conversación con un bot de chat, un programa diseñado para interactuar con una persona de forma real y conversacional. El PLN permite a los bots de chat comprender lo que quiere un cliente, extraer información relevante del mensaje y generar una respuesta adecuada.
Muchos clientes tienen las mismas preguntas sobre la actualización de los datos de contacto, la devolución de productos o la búsqueda de información. Utilizar un bot de chat para comprender las preguntas y generar respuestas en lenguaje natural es una forma de ayudar a cualquier cliente con una pregunta sencilla. El bot de chat puede responder directamente o proporcionar un enlace a la información solicitada, ahorrando tiempo a los representantes del servicio de atención al cliente para responder a preguntas más complejas.
Traducción automática
Mucha gente está familiarizada con los programas de traducción en línea como Google Translate, que utiliza el procesamiento del lenguaje natural en una herramienta de traducción automática. El PLN puede traducir automáticamente de un idioma a otro, lo que puede ser útil para empresas con una base global de clientes o para organizaciones que trabajan en entornos multilingües. Los programas de PLN también pueden detectar los idiomas de origen a través de modelos entrenados previamente y métodos estadísticos analizando aspectos como la frecuencia de palabras y caracteres.
Resúmenes de texto y vídeo
El PLN también es útil como herramienta para resumir los textos largos o vídeos. Los algoritmos de procesamiento del lenguaje natural extraen los datos del material fuente y crean un resumen más breve y legible del material que conserva la información importante.
Los algoritmos PLN hacen esto de varias maneras. Pueden extraer las frases o párrafos más importantes del texto original y combinarlos para formar un resumen, generando un nuevo texto que compila el contenido original. También pueden utilizar recursos como la transcripción de un vídeo para identificar palabras y frases importantes. Algunos programas de PLN pueden incluso seleccionar momentos importantes de los vídeos para combinarlos en un resumen de vídeo.
Programas analíticos
Muchas organizaciones tienen acceso a más documentos y datos que nunca. Organizar, buscar tipos específicos de información y sintetizar todos esos datos es una tarea enorme, algo que los ordenadores pueden hacer más fácilmente que los humanos una vez que están entrenados para reconocer, comprender y clasificar el lenguaje.
Desafíos del procesamiento del lenguaje natural
Aunque los algoritmos PLN han hecho enormes progresos en los últimos años, todavía no son perfectos. Los ordenadores funcionan mejor en un sistema basado en reglas, pero el lenguaje evoluciona y no siempre sigue reglas estrictas. Comprender las limitaciones del aprendizaje automático en lo que respecta al lenguaje humano puede ayudarte a decidir cuándo puede ser útil el PLN y cuándo funcionará mejor el toque humano.
Los idiomas humanos no siempre son claros
A pesar de las reglas de un idioma sobre gramática y ortografía, la forma en la que usamos el idioma todavía contiene mucha ambigüedad. El significado previsto de las palabras y frases no siempre es claro.
En función del contexto, estado de ánimo, orador o público, el procesamiento del lenguaje natural no es tan eficiente como los seres humanos a la hora de comprender matices sutiles como diferentes formas de palabras o qué sonidos constituyen palabras separadas, en especial cuando alguien habla rápidamente.
Aquí hay algunos ejemplos de desafíos que demuestran por qué el PLN no siempre es preciso:
- Jerga: la jerga suele cambiar, evolucionar rápidamente y no siempre se incluye en diccionarios o modelos utilizados para el procesamiento del lenguaje.
- Humor: el humor puede depender del tono de voz, el momento y otras señales sutiles que son difíciles de procesar para la AI. Algunos tipos de humor, como los juegos de palabras, se basan en palabras que tienen más de un significado figurativo.
- Errores: nadie tiene un discurso o una escritura totalmente perfectos. Como seres humanos, generalmente podemos entender el significado del lenguaje del ser humano incluso si hay errores en la pronunciación, ortografía o uso de palabras. Pero los modelos de procesamiento del lenguaje natural están más basados en reglas y son menos capaces de adaptarse en el momento.
El lenguaje humano es específico a la cultura y contexto
Cualquier persona que haya estudiado un idioma extranjero sabe que no es tan sencillo como traducir palabra por palabra. Comprender las formas en que las diferentes culturas utilizan las lenguas y cómo el contexto puede cambiar el significado es un desafío incluso para los estudiantes humanos. Los programas de traducción automática no son tan expertos como los seres humanos en detectar matices sutiles de significado o comprensión cuando un texto o un orador cambia entre varios idiomas.
Faltan datos para los idiomas con pocos recursos
En los idiomas con muchos recursos (idiomas para los que hay una gran cantidad de datos etiquetados, como el inglés y el chino), es posible entrenar modelos PLN con alta precisión. Sin embargo, en los idiomas con pocos recursos, a menudo faltan datos etiquetados (datos de texto que han sido etiquetados con información relevante, como detección de entidades, gramática y sintaxis).
Los datos etiquetados se utilizan para entrenar los modelos PLN, y la calidad y cantidad de los datos etiquetados tienen un impacto directo en la precisión de los modelos. Como resultado, los modelos de PLN para idiomas de bajos recursos suelen tener una precisión menor en comparación con los modelos de PLN para idiomas de altos recursos.
Sesgo en los resultados por falta o inexactitud de los datos
Las técnicas de aprendizaje profundo se basan en grandes cantidades de datos para entrenar a un algoritmo. Si los datos son insuficientes, faltan ciertas categorías de información o contienen errores, el lenguaje natural que se aprende también será inexacto. Sin embargo, los modelos de lenguaje siempre están mejorando a medida que se añaden, corrigen y refinan los datos.
Cómo puede ayudar el procesamiento del lenguaje natural a tu empresa
Los algoritmos de procesamiento de lenguaje natural se utilizan en casi todos los campos. El procesamiento del lenguaje natural puede ayudarte de muchas maneras a ahorrar tiempo, reducir costes y acceder a más datos. Sigue leyendo para ver qué tareas de PLN pueden ser adecuadas para tu empresa.
Realizar tareas analíticas
Muchas organizaciones necesitan evaluar un gran número de artículos de investigación, datos estadísticos e información de los clientes. Los programas de PLN pueden utilizar métodos estadísticos para analizar el lenguaje escrito en los documentos y presentarlo de una manera más práctica para extraer datos relevantes o detectar patrones.
Automatizar tareas
El PLN es especialmente útil para tareas que pueden automatizarse fácilmente, como categorizar datos, extraer detalles concretos de esos datos y resumir artículos o documentos largos. Esto facilita la comprensión y el procesamiento rápidos de grandes cantidades de información.
Supervisar las redes sociales
El PLN puede analizar el sentimiento del cliente a partir de datos de texto, como reseñas de clientes y publicaciones en redes sociales, lo que proporciona información valiosa sobre la satisfacción del cliente y la reputación de la marca.
Prestar atención a los competidores
Del mismo modo que el PLN puede ayudarte a comprender lo que dicen tus clientes sin tener que leer grandes cantidades de datos tú mismo, puede hacer lo mismo con las publicaciones y reseñas en las redes sociales de los productos de tus competidores. Puedes utilizar esta información para averiguar lo que haces bien en comparación con los demás y dónde puede haber margen de mejora.
Ayudar en la atención al cliente
El PLN puede utilizarse para automatizar las tareas de atención al cliente, como responder a las preguntas más frecuentes, dirigir a los clientes a la información pertinente y resolver los problemas de los clientes de forma más eficaz. Los bots de chat con tecnología PLN pueden proporcionar asistencia al cliente en tiempo real y gestionar un gran volumen de interacciones de los robots con los clientes sin necesidad de una intervención humana.
Además, los programas de reconocimiento de voz pueden dirigir fácilmente a las personas que llaman a la persona o departamento adecuados.
Elevar tu escritura
Aunque el procesamiento del lenguaje natural no puede hacer el trabajo por ti, es bueno para detectar errores a través de la ortografía, la sintaxis y el análisis gramatical. Puedes utilizar un programa de PLN como Grammarly o Wordtune para realizar un análisis de tu escritura, detectar errores o sugerir maneras de hacer que el texto fluya mejor.
Cinco herramientas de procesamiento de lenguaje natural para ti
Si estás listo para poner en práctica tus conocimientos de procesamiento del lenguaje natural, hay muchos programas informáticos disponibles y a medida que siguen utilizando técnicas de aprendizaje profundo para mejorar, se vuelven más útiles cada día.
Algunas aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural requieren conocimientos de codificación informática. Python es un lenguaje de programación informática particularmente usado para las tareas de PLN, pero hay maneras de adaptar el PLN a tus necesidades incluso si no eres programador o si tu organización no tiene un departamento de TI específico que pueda trabajar con el código de Python.
Si has decidido que el procesamiento del lenguaje natural podría ayudar a tu empresa, echa un vistazo a estas herramientas de PLN que pueden hacer de todo, desde la interpretación automatizada hasta el análisis de miles de registros de clientes.
N.º 1. Amazon Comprehend
Amazon Comprehend es un servicio de procesamiento de lenguaje natural (PLN) ofrecido por Amazon Web Services (AWS). Utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar y comprender los datos de texto, así como para proporcionar información general y específica sobre el texto. También puede realizar tareas como redactar información personal o sensible a partir de texto y documentos.
N.º 2. IBM Watson
Desarrollado originalmente para responder preguntas en el concurso de televisión Jeopardy, el PLN de Watson de IBM es mucho más que un poco de entretenimiento. Es un programa potente que se puede personalizar y escalar para empresas que necesitan analizar, comprender o generar lenguaje. Y si quieres saber si Watson sabe lo que hace, ¡venció a dos campeones de Jeopardy y ganó 1 millón de dólares!
N.º 3. Google Cloud
El procesamiento de lenguaje natural (PLN) de Google Cloud es una colección de modelos de aprendizaje automático y API. Google Cloud es particularmente fácil de usar y ha sido entrenado en una gran cantidad de datos, aunque los usuarios también pueden personalizar los modelos. Google Cloud también cobra a los usuarios por solicitud en lugar de a través de una tarifa plana general, por lo que solo pagas por los servicios que necesitas.
N.º 4. Deep Talk
Deep Talk está diseñado específicamente para empresas que quieren entender a sus clientes analizando sus datos, comunicaciones e incluso publicaciones en redes sociales. También se integra con programas de software comerciales comunes y funciona en varios idiomas.
N.º 5. spaCy
spaCy es una biblioteca Python de código abierto para el procesamiento avanzado del lenguaje natural. Se diseñó con un enfoque en aplicaciones prácticas del mundo real, y utiliza modelos preentrenados en varios idiomas, lo que te permite empezar a usar el PLN de inmediato sin tener que entrenar tus propios modelos.
El procesamiento del lenguaje natural puede ayudar a tu empresa a automatizar tareas, mejorar el servicio de atención al cliente y analizar grandes cantidades de datos, ¡y no necesitas un título en informática!