Resumen sobre el procesamiento del lenguaje natural

Resumen y definición de NLP

El procesamiento del lenguaje natural (NLP) es una rama fascinante de la IA que permite a las personas y las máquinas comunicarse entre sí en el lenguaje cotidiano. La forma en que le das comandos de voz a Siri u obtienes traducciones en Google son ejemplos de NLP en acción, porque ambos muestran comprensión del software y responden al lenguaje humano.

¿Cómo se relaciona el NLP con la IA?

La mayoría de las personas no son programadores ni súper usuarios de software, que es una de las razones por las que el procesamiento del lenguaje natural es tan útil. El software puede tener una curva de aprendizaje pronunciada, y el NLP le permite usar incluso software complejo sin convertirse en un experto. De hecho, el NLP le permite simplemente describir lo que desea a una IA de la misma manera que podría explicárselo a un amigo.

El término IA abarca una amplia gama de tecnologías, pero la rama de NLP se centra en los desafíos del lenguaje humano. Para ser verdaderamente útiles, las soluciones de NLP tienen que hacer algo más que captar las palabras que usted dice. Los sistemas de NLP tienen que comprender el contexto y la intención detrás de sus palabras. Para hacerlo posible, los desarrolladores de NLP utilizan otras tecnologías de IA como machine learning y deep learning.

¿Por qué es importante el procesamiento del lenguaje natural?

El procesamiento del lenguaje natural le permite utilizar tecnología que, de lo contrario, podría ser difícil de utilizar. También permite a las computadoras entender el texto y el habla de una manera que no podían antes del NLP. Estos son algunos de los beneficios de NLP:

La NLP ayuda a las personas a ser más productivas

En el trabajo, el procesamiento del lenguaje natural puede aumentar su eficiencia al permitirle utilizar la automatización para tareas repetitivas o que requieren mucho tiempo. Por ejemplo, un departamento de servicio al cliente puede utilizar chatbots potenciados por NLP para gestionar consultas rutinarias de los clientes. O bien, un departamento de contabilidad puede utilizar sistemas habilitados para NLP para extraer información clave de facturas y recibos y utilizarla para rellenar una base de datos o una hoja de cálculo.

Como beneficios adicionales, la automatización de la entrada y el procesamiento de datos reduce las posibilidades de error humano y acelera los flujos de trabajo. Cuando un sistema puede comprender el lenguaje humano lo suficientemente bien como para encargarse de las tareas básicas, aumenta la productividad al permitir que los usuarios se centren en tareas de mayor valor.

El NLP ayuda a mejorar las experiencias de cliente

Cuando intenta comunicarse con un negocio por teléfono, pero no puede evitar una confusa cadena telefónica, está experimentando un sistema de respuesta de voz interactivo mal entrenado. Pero un chatbot de NLP bien entrenado puede brindar a los clientes una experiencia más intuitiva. Un sitio de e-commerce con un sistema habilitado para NLP, por ejemplo, puede analizar qué productos ha estado navegando un cliente en el sitio. Al comprender qué productos son de interés para un cliente, el sistema puede sugerir productos que es probable que el cliente desee.

Los chatbots de servicio al cliente potenciados por NLP mejoran las experiencias respondiendo preguntas o resolviendo problemas rápidamente. Estos chatbots se pueden diseñar para tener un historial completo de las interacciones de un cliente y reconocer los problemas que el cliente ha tenido en el pasado.

El NLP crea nueva información estratégica

Si alguna vez ha enviado un correo electrónico a una empresa para hacer una pregunta, ofrecer asesoramiento o registrar una queja, puede parecer que nadie siquiera la lee. Y ese podría ser el caso, porque pocas empresas tienen tiempo para leer cada pieza de feedback que reciben de los clientes. Pero la IA habilitada para NLP sí tiene el tiempo. Puede tamizar a través de enormes data sets como conversaciones con clientes en sitios web. A continuación, puede proporcionar a las empresas un resumen confiable de esas discusiones para que la empresa pueda corregir el problema.

¿Cómo funciona el procesamiento del lenguaje natural?

Así es como el NLP hace posibles las conversaciones entre humanos y máquinas. Los siguientes pasos se aplican al lenguaje en forma de texto. El NLP para lenguaje hablado es un tanto diferente pero sigue los mismos principios generales.

Usemos una oración de muestra para mostrar cómo funciona el proceso:

“Me gusta demostrar cómo funciona el procesamiento del lenguaje natural”.

El algoritmo empieza con el procesamiento previo de texto.

Preprocesamiento de texto

El preprocesamiento de texto se refiere a simplificar el texto que las personas crean para facilitar que los algoritmos de NLP procesen el lenguaje humano.

• Tokenización

La tokenización es el proceso de descomponer las palabras y la puntuación de una frase en tokens. La tokenización es importante porque es más eficiente para los algoritmos de NLP procesar tokens que el texto al realizar tareas como indexación y búsqueda. La frase de muestra tiene ocho palabras en ella: “Me gusta demostrar cómo funciona el procesamiento del lenguaje natural”. También tiene un período, por lo que se obtienen ocho fichas contando las palabras y una contando el período, para un total de nueve fichas.

• Conversión a minúsculas

El uso de minúsculas es el proceso de convertir todos los tokens en tokens en minúsculas para simplificar el conjunto de datos. En la frase de muestra, uno de los tokens era “Me”. Para evitar ambigüedades y aumentar la eficiencia, el paso a minúsculas convierte esos tokens que estaban en mayúsculas en "m". Las reglas para la conversión a minúsculas es más compleja en otras partes del proceso.

• Remoción de palabras vacías

Otra forma de simplificar el texto para el procesamiento del lenguaje natural es eliminar las palabras que no tienen un significado sustancial, denominadas palabras vacías. En la frase de muestra, las palabras "Me" y "cómo" se designarían típicamente como palabras vacías. Cuando un algoritmo los elimina, le quedan siete tokens, que son "gusta", "demostrar", "funciona" "procesamiento", "lenguaje", "natural", y ".".

• Stemming y la lematización?

Incluso con los siete tokens restantes, hay espacio para una mayor simplificación. Un método, la lematización, es reducir una palabra a su base o forma raíz. El token “demostrar” es una palabra que se basa en la raíz “demonstr” al igual que “natural” se construye en “natur”, por lo que el modelo reemplaza los tokens originales con los tallos “demonstr” y “natur”.

Una palabra puede tener diferentes significados en diferentes contextos, y la lematización es el proceso de determinar el significado correcto en un contexto particular. La frase de muestra incluye “gusta”, que puede significar “disfrutar” o “saborear”. En este caso, la lematización resultaría en asignar el contexto donde “me gusta” significa “disfruto”.

Representación de texto

El siguiente paso es la representación de texto, que implica convertir palabras en un formato numérico que una máquina pueda procesar. Además de los números, el texto se puede convertir en vectores o incrustaciones, que son formatos más complejos que proporcionan información como el contexto.

• Bolsa de palabras (BoW)

Las computadoras son excelentes para contar, y la medición BoW cuenta cuántas veces aparece una palabra en un documento. Si las palabras equipo, juego y puntuación aparecen con frecuencia en un documento, por ejemplo, el contexto es más probable que sean deportes. La frase de muestra solo tiene una instancia de cada palabra. La representación de BoW mostraría que cada palabra solo ocurre una vez así:

{“me”: 1, “gusta”: 1, “demostrar”: 1, “cómo”: 1, “trabaja”: 1, “procesamiento”: 1, “lenguaje”: 1, “natural”: 1 }

• TF-IDF (frecuencia de término frecuencia-frecuencia inversa de documento)

TF-IDF utiliza una fórmula basada en la frecuencia con la que aparece una palabra en un conjunto de datos global compuesto por muchos documentos para determinar la importancia de una palabra. Cuanto más aparece una palabra, menor es su ponderación TF-IDF, y menos importante es en un documento dado. Palabras como “el” y “a” aparecen con bastante frecuencia, por lo que son menos importantes. Usted representaría la ponderación de la oración de muestra en una forma como esta, mostrando que las palabras comunes tienen una ponderación más baja y las palabras poco comunes tienen una ponderación más altas:

{“me”: 0.1, “gusta”: 0.1, “demostrar”: 0.3, “cómo”: 0.1, “funciona”: 0.2, “procesamiento”: 0.2, “lenguaje”: 0.5, “natural”: 0.1}

Análisis de texto

El análisis de texto es el punto en el que un algoritmo de NLP extrae el significado del texto. Es la manera en que un algoritmo puede producir respuestas adecuadas a la consulta de un usuario.

• Reconocimiento de entidad con nombre (NER)

Tras realizar un análisis cuantitativo, los algoritmos de NLP buscan luego palabras que son reconocibles para nombrar algo. La palabra manzana se refiere a un tipo de fruta, pero la palabra Apple se refiere a una compañía específica, y un algoritmo de NLP necesita una forma de reconocer la diferencia. La frase de muestra, “Me gusta demostrar cómo funciona el procesamiento del lenguaje natural”, incluye las palabras “procesamiento del lenguaje natural”, que la gente podría reconocer como una forma de nombrar una tecnología de IA. Esto se representa de la siguiente manera:

Resultado NER: [(“procesamiento de lenguaje natural”, “Tecnología”)]

• Análisis de opinión

Algunos data sets, como un catálogo de partes de cortadoras de césped, pueden no tener un tono emocional significativo. Pero la reseña de una película podría tener un fuerte tono emocional. Si un data set tiene un tono, el análisis de opinión es el paso en el procesamiento de lenguaje natural que lo captura. Para la frase de ejemplo, el análisis de sentimiento podría tener el siguiente aspecto:

Resultado de opinión: Positiva

Análisis sintáctico

Cada oración tiene una estructura gramatical. El análisis sintáctico es el proceso de analizar esa estructura para encontrar sustantivos, verbos, sujetos, etc. Esto es importante porque los diferentes idiomas utilizan una sintaxis diferente, por lo que el análisis sintáctico es vital para la traducción automática. Para la frase de muestra, el análisis sintáctico puede generar este resultado:

Esquema de sintaxis: (RAÍZ (S (NP (PRP me)) (VP (VBP gusta) (S (VP (VBG demostrar) (SBAR (WHADVP (WRB cómo)) (VP (VBZ works) (NNP Procesamiento)) (NNP Lenguaje) (S (NP (NNP Natural)))))))))

En función del algoritmo específico, normalmente habrá pasos adicionales. El resultado es una conversación donde la máquina parece entender tus palabras e intención y te responde en lenguaje natural.

¿Cuáles son ejemplos de tareas de procesamiento de lenguaje natural?

Controlar un dron con comandos de voz

Incluso la tecnología más potente tiene un valor limitado si usted no sabe cómo usarla. El procesamiento del lenguaje natural hace que la tecnología sea más accesible. Reduce la necesidad de conocimientos técnicos especializados para obtener los beneficios del software avanzado o del hardware. Los usuarios pueden interactuar con sistemas habilitados para NLP a través de una conversación natural en lugar de confiar en comandos complejos, codificación o controles físicos.

Por ejemplo, una aplicación de control remoto para drones pequeños puede permitirle simplemente que le diga a un dron que haga algo como voltear en el aire, sin la necesidad de aprender los intrincados controles que de otra manera necesitaría usar. La capacidad de utilizar comandos de voz simples permite que más personas utilicen la tecnología.

Obtener mejor información estratégica para la gestión de marca

La gente expresa sus pensamientos y preferencias todos los días, y las empresas tienen acceso a gran parte de esos datos. Las empresas ya utilizan datos como las ventas de productos para comprender algunos aspectos del comportamiento de los clientes. Con las soluciones de procesamiento de lenguaje natural, las computadoras también pueden convertir las conversaciones en redes sociales y las reseñas on-line de los clientes en información accionable.

La información estratégica de NLP es un tipo de información diferente a la de las analíticas de ventas tradicionales. Las empresas utilizan cifras de ventas para obtener información operativa, como las proyecciones o la gestión de recursos, pero el análisis basado en NLP puede ser más potente en la gestión de marca o en la mejora de las experiencias de cliente.

Prevenir la sobrecarga de información

Si tiene una dirección de correo electrónico que utiliza para su trabajo, la sobrecarga de información puede parecer inevitable. El trabajador promedio recibe más de 120 correos electrónicos al día, por lo que no es sorprendente que alrededor del 60% de los colaboradores simplemente ignore los correos electrónicos internos de la empresa. Pero si su aplicación de correo electrónico tiene capacidades de NLP, puede ayudar a evitar la sobrecarga de información. Puede filtrar, categorizar y priorizar correos electrónicos para que los más importantes reciban la atención que necesitan.

Del mismo modo, los sistemas de NLP integrados en el software de colaboración pueden transcribir y resumir reuniones. Incluso pueden reconocer y capturar los puntos clave realizados durante una reunión e informar sobre los elementos de acción asignados. Este tipo de automatización habilitada para NLP ayuda a las personas a ahorrar tiempo y aumenta la eficiencia general de la organización.

Casos de uso de procesamiento de lenguaje natural

El NLP está transformando las industrias. Las aplicaciones de NLP mejoran la eficiencia del colaborador, mejoran las experiencias de cliente y posibilitan una toma de decisiones estratégica, abarcando una amplia gama de sectores. A continuación se muestran algunos casos de uso notables para el NLP en diferentes industrias.

Enfoques del procesamiento del lenguaje natural

La mayoría de los enfoques para el procesamiento del lenguaje natural se ajustan a una de dos categorías amplias. Adoptan un enfoque basado en reglas o un enfoque basado en machine learning.

NLP basado en reglas

Este enfoque intenta identificar un conjunto de reglas lingüísticas que una computadora puede seguir para comprender y generar de manera confiable el lenguaje humano. Como resultado, está fuertemente orientado hacia aspectos lingüísticos de la lingüística computacional. Los enfoques basados en reglas pueden ser muy efectivos si utilizan datos en los que el lenguaje es controlado y predecible, como en documentos legales o manuales técnicos.

NLP basado en machine learning

Un enfoque basado en machine learning para el NLP utiliza una variedad de métodos estadísticos y enfoques algorítmicos. En lugar de crear las reglas de antemano, el objetivo es permitir que una computadora aprenda a comunicarse sobre la base de un data set masivo. La idea es que una vez que una computadora haya procesado suficientes ejemplos de lenguaje humano, la computadora identificará los patrones que hacen a un buen lenguaje humano. Si usted cuenta con suficientes data sets, los enfoques basados en machine learning para NLP pueden ser bastante flexibles y notablemente eficaces.

Una breve historia del procesamiento del lenguaje natural

El procesamiento del lenguaje natural como rama de la IA comenzó a desarrollarse en la década de 1940. En las décadas de 1980 y 1990, las soluciones de computación se volvieron más poderosas y el aprendizaje automático comenzó a madurar. Más recientemente, el auge del deep learning, las redes neuronales y las distintas formas de IA generativa han transformado completamente el procesamiento del lenguaje natural.

Sucesos en la evolución del NLP

• Los 1940 | Aparecen los primeros desarrollos del PNL, incluido el Memorándum Weaver sobre traducción automática
• Los 1950 | “gramática universal” introducida; prueba de Turing propuesta; surge el deep learning
• Los 1960 | Surgen chatbots como ELIZA y teorías lingüísticas que apuntalan la evolución del PNL
• Los 1970 | Surgen la teoría de la gramática de casos y las redes semánticas; los sistemas basados en reglas maduran y proliferan los chatbots
• Los 1980 | Se desarrollan los primeros algoritmos de machine learning; las tecnologías de reconocimiento de voz evoluciona; la lingüística computacional se expande y surge la teoría RNN
• Los 1990 | Surgen modelos estadísticos y LSTM y la traducción automática gana fuerza
• Los 2000 | El machine learning evoluciona rápidamente y se desarrollan modelos de lenguaje neuronal; grandes cantidades de datos hablados y textuales se vuelven accesibles
• Los 2010 | Un aumento significativo en la disponibilidad de datos y computadoras permite que el deep learning evolucione rápidamente
• Los 2020 | Los grandes modelos de lenguaje, los modelos de lenguaje preentrenados y los transformadores ganan protagonismo

Resumen tecnológico del procesamiento del lenguaje natural

El procesamiento del lenguaje natural es un término general que abarca una gama de tecnologías y técnicas que hacen posible que las máquinas comprendan y produzcan el lenguaje humano. Cada tecnología que habilita el NLP se encuentra bajo una de esas dos capacidades.

Subcategorías del NLP

El procesamiento del lenguaje natural abarca una gama de tecnologías y técnicas. Pero el propósito principal del NLP es hacer posible que las máquinas entiendan y produzcan el lenguaje humano. Estas dos capacidades son los componentes principales del procesamiento del lenguaje natural.

• Comprensión del lenguaje natural (NLU): la comprensión del lenguaje natural se centra en la comprensión e interpretación del lenguaje humano. Para ello, los sistemas de NLU deben ser capaces de analizar la sintaxis, analizar la semántica y comprender la forma en que el contexto afecta el significado en el lenguaje humano. Esto puede tomar formas como comprender las preguntas habladas o realizar tareas basadas en direcciones habladas.
• Generación de lenguaje natural (NLG): La generación de lenguaje natural se centra en la producción de texto o habla similar a los humanos. Para ello, los sistemas de NLG deben ser capaces de convertir datos no estructurados en un lenguaje de sonido natural. Esto puede significar resumir información o incluso mantener conversaciones.

El rol del machine learning en el NLP

¿Qué podría hacer una computadora si pudiera enseñarse a sí misma nuevas habilidades? Eso es machine learning. El machine learning ocurre cuando las computadoras aprenden a realizar tareas por sí solas sin instrucciones específicas.

Para el NLP, el machine learning adopta la forma de crear modelos que permitan tanto la comprensión del lenguaje natural como la generación de lenguaje natural. Utiliza técnicas que incluyen el aprendizaje supervisado, que se refiere a los modelos de entrenamiento basado en datos que tienen etiquetas, y el aprendizaje no supervisado, que son los modelos de entrenamiento basado en datos que no tienen etiquetas.

El rol del deep learning en el NLP

El deep learning es una forma específica de machine learning. Utiliza redes neuronales que tienen múltiples capas, razón por la cual la palabra “deep” está en el nombre. La palabra "learning" se refiere al uso de algoritmos que identifican y luego modelan patrones complejos en data sets. El deep learning es importante en el NLP porque ha mejorado el NLP para ciertas tareas. Esto incluye traducir de un idioma otro, analizar la opinión en un data set y generar texto.

Cómo las redes neuronales mejoran el NLP

Las redes neuronales se basan en la idea de usar el cerebro humano como modelo para procesar datos. Las redes neuronales permiten que los sistemas de NLP sean altamente precisos tanto en la comprensión como en la generación de lenguaje humano. Las redes neuronales pueden tener diversas arquitecturas y son clave para habilitar aplicaciones como un asistente virtual, chatbot o análisis de texto automatizado.

Lingüística computacional y NLP

La lingüística computacional es el campo de estudio que combina la informática y la lingüística para centrarse en el procesamiento del lenguaje natural. Crea una base teórica para permitir que las computadoras comprendan el lenguaje humano.

• Sintaxis

Estudia la estructura de las oraciones y las reglas que hacen que las oraciones se adapten a la normas gramaticales o no.

Sintaxis en español: “El gato se sienta en la alfombra”.

Sintaxis incorrecta en español: “Gato el sienta la se alfombra en”.

• Semántica

Estudia el significado del lenguaje, lo cual incluye cómo las palabras y frases representan objetos, acciones e ideas.

Oración: “El gato está en la alfombra”.

Interpretación semántica: el significado es que hay un gato físicamente ubicado encima de una alfombra.

• Pragmática

Estudia la forma en que el contexto influye en la interpretación del lenguaje.

Oración: “¿Puedes pasarme la sal?”

Interpretación pragmática: aunque es una pregunta sobre la capacidad, el contexto muestra que debes entender que es una petición educada para que alguien te pase la sal.

La lingüística computacional es importante porque conecta los puntos entre la teoría lingüística y las aplicaciones del mundo real del NLP.

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