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Inteligencia artificial

Qué es el procesamiento del lenguaje natural y ejemplos

Por Sin comentarios16 min leer
Procesamiento del lenguaje natural: una mujer blanca con camisa vaquera utiliza el comando de voz de su smartphone.

El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) se ha convertido en una presencia constante e indispensable en nuestra rutina diaria, desde la activación de comandos de voz en nuestros teléfonos inteligentes hasta nuestros teléfonos inteligentes a la traducción instantánea de idiomas.

En este artículo exploraremos qué es la PNL, su importancia y cómo se ha integrado en nuestra realidad, transformando nuestra forma de comunicarnos, investigar e interactuar con la tecnología.

Navegación rápida

¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural?

¿Cómo funciona el Procesamiento del Lenguaje Natural?

¿Qué importancia tiene el procesamiento del lenguaje natural?

Industrias que utilizan el procesamiento del lenguaje natural

Combinación de modelos de PLN en la plataforma de IA Tess

¿Cuáles son los enfoques del procesamiento del lenguaje natural?

Principales objetivos del procesamiento del lenguaje natural

Ejemplos de bibliotecas y entornos de desarrollo de PNL

Conclusión

¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural?

La PNL representa un aspecto esencial de la inteligencia artificialque se centra en la interacción entre los ordenadores y el lenguaje humano.

Este campo combina conocimientos de informática y lingüística computacional para lograr su propósito fundamental: capacitar a los ordenadores para comprender, interpretar y generar texto o habla en lenguaje humano de forma significativa. 

Esto se consigue aplicando algoritmos y modelos de aprendizaje automático, que permiten a las máquinas analizar y procesar textos escritos o hablados de forma similar a como lo hacen los humanos. A continuación entraremos en más detalles.

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¿Cómo funciona el Procesamiento del Lenguaje Natural?

La PNL funciona mediante un conjunto de técnicas y algoritmos. A continuación se ofrece una visión simplificada de su funcionamiento.

Pretratamiento de textos

El preprocesamiento de textos es el primer paso en la preparación de datos no estructurados para su análisis. Además de eliminar los signos de puntuación y transformar las mayúsculas en minúsculas para su normalización, es habitual realizar una lematización, que reduce las palabras a sus formas básicas, como transformar "correndo" en "correr".

Esto simplifica el texto, reduce la dimensionalidad y ayuda a evitar duplicaciones. Además, la eliminación de "stop words", como artículos y preposiciones, es crucial para centrarse sólo en las palabras más informativas, ahorrando recursos de procesamiento.

Una vez completado el preprocesamiento, los datos de texto están listos para análisis más avanzados, como la extracción de información, el análisis de sentimientos o incluso el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático. 

Tokenización

La tokenización desempeña un papel crucial en la PNL, ya que descompone el texto en partes más pequeñas, conocidas como "tokens". Estos tokens pueden adoptar diversas formas, según la tarea y el contexto.

Pueden ser palabras sueltas, frases completas o incluso subpalabras, como en el caso de las palabras compuestas o con guión. Esta etapa es esencial porque permite estructurar el texto en elementos que pueden procesarse individualmente. 

En otras palabras, la tokenización divide el texto en unidades más fáciles de manipular y analizar. Esto es fundamental para diversas tareas de PNL, como el análisis de sentimientos, la traducción automática, el resumen de textos y mucho más.

Análisis morfológico

En el análisis morfológico, la estructura de las palabras se descompone para revelar sus elementos constitutivos. Se trata de identificar las raíces, prefijos, sufijos y morfemas que componen cada palabra de un texto. 

Comprender la morfología de las palabras es fundamental para interpretar el significado y la gramática de las frases de un texto. También ayuda a identificar las relaciones semánticas y sintácticas, contribuyendo a un análisis más profundo y preciso del lenguaje escrito.

Al desentrañar la estructura morfológica de las palabras, los lingüistas y los sistemas de PNL pueden crear representaciones más ricas y detalladas del lenguaje, algo esencial para muchas tareas de análisis de textos y traducción automática.

Análisis sintáctico

El análisis sintáctico va más allá de la mera identificación de palabras y fichas, ya que profundiza en las relaciones entre estos elementos para descubrir la estructura gramatical de una frase.

Esto significa identificar el sujeto, que realiza la acción, el verbo, que describe la acción, el objeto directo, que recibe la acción, y otros componentes que conforman la estructura de la frase.

Al realizar un análisis sintáctico detallado, la PNL es capaz de comprender no sólo el significado de las palabras individuales, sino también cómo se combinan para crear un mensaje coherente. Esto es crucial para tareas como la traducción automática, el resumen de textos, el análisis de sentimientos y muchas más.

Análisis semántico

El análisis semántico entra en el campo del significado y la interpretación. Desempeña un papel esencial en la comprensión del contexto en el que se utilizan las palabras y frases.

Esto incluye detectar sinónimos, palabras que tienen significados similares, y antónimos, palabras con significados opuestos, para captar la riqueza del lenguaje humano.

Además, el análisis semántico también se ocupa de identificar asociaciones de palabras. Esto significa comprender cómo se relacionan ciertas palabras entre sí en un contexto específico. 

Por ejemplo, en un análisis de sentimiento, es importante determinar si una palabra se utiliza positiva o negativamente en función del contexto, lo que es crucial para evaluar el sentimiento general de un texto.

Aprendizaje automático

Además de entrenar modelos en grandes conjuntos de datos, las técnicas de aprendizaje automático aprendizaje automáticocomo las redes neuronales, permiten a los sistemas de PLN aprender de ejemplos e identificar patrones complejos en palabras, frases y documentos.

Estos modelos de aprendizaje automático son capaces de realizar tareas avanzadas, como clasificar documentos en categorías específicas, detectar entidades con nombre (como nombres de personas o lugares) en el texto, analizar el sentimiento, etc. 

Esta combinación de PNL y aprendizaje automático permite una diversa gama de aplicaciones en ámbitos que van desde la atención al cliente a la investigación académica, lo que convierte a la PNL en una disciplina dinámica y en constante evolución que desempeña un papel central en nuestra interacción con el mundo digital.

Tareas específicas

La PNL no se limita a tareas generales, sino que también realiza tareas muy especializadas. Estas capacidades son posibles gracias a la combinación de modelos de aprendizaje automático y algoritmos de PNL.

Por ejemplo, el reconocimiento de entidades con nombre es esencial para identificar los nombres de personas, lugares y organizaciones en los textos, y resulta valioso para extraer información de noticias e investigaciones académicas. 

El análisis del sentimiento es crucial para conocer las opiniones sobre productos, servicios y temas, y proporciona información valiosa para las empresas y los responsables de la toma de decisiones. La traducción automática elimina las barreras lingüísticas y permite la comunicación entre distintos idiomas. 

Y las respuestas a las preguntas pueden ir desde la recuperación de información específica en documentos extensos hasta tareas complejas como responder a preguntas médicas basándose en amplios conocimientos.

¿Qué importancia tiene el procesamiento del lenguaje natural?

Procesamiento del Lenguaje Natural: imagen de un ordenador con banderas de distintos países en la pantalla, con la función de traducir idiomas.

La importancia de la PNL puede verse de varias maneras:

  1. Procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos textuales: La PNL permite analizar y organizar eficazmente documentos de gran tamaño, facilitar su búsqueda y extraer información relevante, agilizando la gestión de la información.
  2. Análisis de las opiniones de los clientes: La PNL es vital para conocer la opinión de los clientes sobre productos y servicios, lo que contribuye a tomar decisiones informadas y a mejorar el servicio al cliente.
  3. Automatización de tareas: La automatización de tareas en las que interviene el lenguaje natural, como chatbots y respuestas automáticas, aumenta la eficiencia operativa y ahorra tiempo y recursos.
  4. Respuesta a preguntas: permite a los sistemas responder a preguntas sobre información específica, haciendo más rápida y eficaz la búsqueda de datos.
  5. Traducción automática avanzada: Los traductores en línea pueden traducir idiomas con mayor precisión y ofrecer resultados gramaticalmente correctos. Y además de traducir, las herramientas reconocen el idioma en función del texto introducido y lo traducen automáticamente.
  6. Texto predictivo en smartphones: incluye corrección automática, completado automático y texto predictivo, que anticipan y mejoran tu escritura, mejorando con el tiempo;
  7. Filtros de correo electrónico: el sistema identifica si los correos electrónicos pertenecen a una de las tres categorías (principal, social o promociones) según su contenido, esto ayuda a reducir el número de mensajes destacando los correos importantes y relevantes.
  8. Predicción de búsquedas: Se refiere a la capacidad de los sistemas para entender la intención del usuario mientras escribe o habla, anticipando y sugiriendo consultas relevantes basadas en el contexto y el historial de interacción. Mejorar la eficiencia de las búsquedas y las interacciones con los asistentes virtuales.

Industrias que utilizan el procesamiento del lenguaje natural

La PNL se utiliza en diversos sectores para mejorarlos. He aquí algunos de ellos:

Tecnología de la informaciónLas empresas tecnológicas utilizan la PNL para crear asistentes virtuales que mejoran la interacción con sistemas y servicios, facilitando la búsqueda de información y la resolución de problemas;

Atención al clienteEl sector de la atención al cliente utiliza chatbots basados en PNL para automatizar las respuestas a las preguntas más frecuentes, haciendo que la atención al cliente sea más eficiente y accesible;

Salud: La PNL es fundamental en el análisis de historiales médicos electrónicos, ya que ayuda a los médicos a extraer información relevante y tomar decisiones clínicas más informadas;

Finanzas: Las empresas financieras utilizan el PLN para detectar actividades fraudulentas en las transacciones mediante el análisis de texto para identificar patrones sospechosos;

Marketing y redes sociales: La PNL se utiliza para monitorizar el sentimiento del público hacia las marcas y las campañas, ofreciendo información valiosa. También se utiliza para personalizar las recomendaciones de productos y contenidos, mejorando la experiencia del cliente.

Combinación de modelos de PLN en la plataforma de IA Tess

Procesamiento del lenguaje natural: imagen de la página de inicio de la plataforma Tess AI

¿Ha pensado alguna vez en una IA que reúna diferentes modelos de PNL en una misma plataforma? Tess AI ofrece justamente eso. Es el 1er orquestador de Inteligencia Artificial de Brasil, desarrollado por Pareto con un sistema seguro y robusto que lo conecta a las mayores IAs del mundo.

Integra varias plantillas NPL respetadas, como GPT, Dall-E, Midjourney, Ada y otras. Esto abre un mundo de posibilidades, permitiéndole automatizar una gran variedad de tareas cotidianas con la ayuda de las numerosas plantillas disponibles. Algunos ejemplos son:

  • Conversaciones por chat;
  • Transcripción de audio y vídeo;
  • Generación de imágenes;
  • Análisis en PDF;
  • Creación de código;
  • Creación de vídeos, entre otros.

La gran diferencia es la facilidad de uso. Para aprovechar todas estas capacidades, sólo tiene que proporcionar un tema o una idea de lo que desea producir, y nuestro generador basado en IA se encargará de todo el trabajo pesado. Es más, Tess AI le ofrece la flexibilidad de crear su propia IA para resolver tareas específicas.

Utilizando esta tecnología como aliada, tendrá el poder de simplificar y optimizar eficazmente sus tareas, ahorrando tiempo y esfuerzo. Fue creada para que sus actividades sean más ágiles, productivas e innovadoras, aprovechando al máximo el procesamiento del lenguaje natural.

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¿Cuáles son los enfoques del procesamiento del lenguaje natural?

A continuación se presentan algunos de los enfoques más comunes de la PNL.

PNL supervisada

En este enfoque, los algoritmos de PLN se entrenan con datos etiquetados, lo que significa que cada ejemplo de entrada se asocia a un resultado esperado. 

Esto permite a los algoritmos aprender a asignar entradas a salidas, lo que los hace eficaces en tareas como la clasificación de textos, cuyo objetivo es clasificarlos en clases predefinidas, el análisis de sentimientos para determinar las emociones expresadas en los textos y las traducciones automáticas.

PNL sin supervisión

Este enfoque trabaja con datos no etiquetados, lo que significa que los algoritmos exploran los textos sin la guía de ejemplos de resultados esperados. En su lugar, identifican patrones y estructuras ocultos. 

Este enfoque se aplica a tareas como la agrupación de documentos, en la que los textos se organizan en grupos basados en similitudes, la extracción de temas para identificar los principales en un conjunto de documentos y el análisis de asociación de palabras para revelar las relaciones entre los términos de los textos.

Comprensión del lenguaje natural

En este enfoque, los sistemas de PNL tratan de comprender el lenguaje humano analizando la estructura, el significado y el contexto de los textos. Se trata de un análisis sintáctico para comprender la estructura gramatical de las frases, un análisis semántico para extraer el significado y un análisis pragmático para tener en cuenta el contexto.

Las tareas incluidas son la respuesta a preguntas, en la que el sistema debe entender la pregunta y ofrecer una respuesta pertinente, y el análisis de intención, en el que la máquina identifica lo que pretende un usuario basándose en su consulta.

Generación de lenguaje natural

En este enfoque, la atención se centra en crear texto o habla en lenguaje humano de forma significativa. 

Se utiliza en tareas como la generación automática de resúmenes de texto, donde un sistema condensa un documento largo en una versión más breve e informativa, chatbots que generan respuestas en lenguaje natural para interactuar con los usuarios de forma convincente, etc.

Principales objetivos del procesamiento del lenguaje natural

En resumen, los principales objetivos de la PNL son:

  • Mejorar la comprensión del lenguaje humano: mejorar la capacidad de las máquinas para comprender e interpretar el lenguaje humano;
  • Aumentar la eficiencia empresarial: Reduzca costes y automatice tareas para que las operaciones empresariales sean más eficientes;
  • Aumentar la satisfacción del cliente: Proporcionar interacciones más satisfactorias entre empresas y clientes mediante respuestas inteligentes y personalizadas;
  • Simplificar la comunicación: Facilitar la comunicación entre empresas y consumidores, haciéndola menos burocrática y más directa;
  • Automatice las tareas cotidianas: Automatice las tareas sencillas y repetitivas, liberando recursos humanos para tareas más complejas.

Ejemplos de bibliotecas y entornos de desarrollo de PNL

Procesamiento del lenguaje natural: imagen de la página de inicio de la plataforma HuggingFace

Conozca algunas de las bibliotecas y entornos de desarrollo más populares en el campo de la PNL. Cada uno tiene sus propias características y aplicaciones. A continuación encontrará un resumen más conciso:

HuggingFace: distribuye modelos de aprendizaje profundo preentrenados y proporciona un conjunto de herramientas en TensorFlow y PyTorch para evaluar el rendimiento de estos modelos en tareas específicas.

TensorFlow y PyTorch: aambos son marcos ampliamente utilizados para el aprendizaje profundoque ofrecen soporte para varios lenguajes, con un enfoque principal en Python. Vienen con bibliotecas de componentes preconstruidos y admiten infraestructuras de alto rendimiento.

AllenNLP: Librería de alto nivel para NLP, implementada en PyTorch y Python, con excelente documentación. Es adecuada para tareas como chatbots sencillos.

Spark NLP: Biblioteca de procesamiento de texto de código abierto compatible con Python, Java y Scala. Ofrece modelos preformados, pipelines y soporte para la formación de modelos personalizados.

SpaCy: Librería de código abierto para NLP en Python, diseñada para procesar grandes volúmenes de texto de forma eficiente. Es conocida por su facilidad de uso y su capacidad para gestionar tareas habituales de PNL.

Estas bibliotecas y entornos de desarrollo se utilizan ampliamente en la comunidad de PNL para crear aplicaciones y modelos de lenguaje natural. La elección de cuál utilizar dependerá de las necesidades específicas del proyecto y de las preferencias del lenguaje de programación.

Conclusión

La PNL es una tecnología que ya forma parte de nuestra vida cotidiana y desempeña un papel cada vez más crucial en el entorno profesional. Desde la activación de comandos de voz en nuestros smartphones hasta la optimización de los análisis de mercado y la toma de decisiones empresariales.

La capacidad de comprender e interpretar el lenguaje humano es una ventaja competitiva que puede automatizar tareas, ahorrar tiempo y recursos y proporcionar información valiosa a partir de grandes volúmenes de datos no estructurados.

Mantenerse al día de la revolución tecnológica le proporcionará importantes oportunidades de mercado. Prepárese para un futuro más inteligente y eficiente.

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