Aspectos Básicos del Procesamiento del Lenguaje Natural

¿Qué es el Procesamiento de Lenguaje Natural?

El procesamiento de lenguaje natural (PLN) es un campo de la inteligencia artificial (IA) que combina la informática y la lingüística para dotar a las computadoras de la capacidad de comprender, interpretar y generar el lenguaje humano de forma que tenga sentido y sea útil para los humanos.

Un Poco de Historia

• Test de Turing (1950): Mide la capacidad de una máquina de responder a una pregunta de un humano.
• 1960: Sistemas basados en reglas que permitían a los humanos solicitar tareas a máquinas.
• 1990 y 2000: Investigación sobre aprendizaje a partir de datos del PLN, con la introducción de la red informática mundial, lo que puso a disposición datos para el aprendizaje.
• Desde 2009: Las redes neuronales y el aprendizaje profundo dominan la investigación y el desarrollo del PLN.

¿Qué es el Lenguaje Natural?

El lenguaje natural se refiere a la forma en que los seres humanos se comunican y relacionan entre sí con palabras y frases. El lenguaje natural (la forma en que hablamos en realidad) se trata de datos no estructurados; la computadora no puede entenderlo fácilmente. Para que una computadora entienda lo que queremos comunicarle, tenemos que poner la información organizada y bien definida, como los datos en una hoja de cálculo, estos son los datos estructurados. El contenido de los datos estructurados y cómo son formateados es determinado por los algoritmos utilizados por la aplicación final deseada.

Comprensión del Lenguaje Natural y Generación de Lenguaje Natural

El procesamiento de datos no estructurados a datos estructurados se denomina comprensión del lenguaje natural (CLN). La generación de lenguaje natural (GLN) es lo que permite a las computadoras generar un lenguaje similar al humano. La GLN implica el desarrollo de algoritmos y modelos que conviertan los datos estructurados o la información en texto o voz significativos, contextualmente apropiados y que suenen naturales. El aprendizaje profundo o redes neuronales se utilizan para realizar tareas de extremo a extremo en vez de la GLN y CLN. Las redes neuronales reconocen patrones, palabras y frases, permitiendo que el procesamiento del lenguaje sea exponencialmente más rápido y más preciso contextualmente.

Más Información sobre el Análisis del Lenguaje Natural

El análisis del lenguaje natural no solo implica reconocer palabras individuales, sino también comprender sus relaciones, contexto y significado. Los elementos del lenguaje natural en inglés incluyen:

• Vocabulario: Palabras que se usan.
• Gramática: Reglas que rigen la estructura de una oración.
• Sintaxis: Modo en que se combinan las palabras para formar oraciones de acuerdo con la gramática.
• Semántica: Significado de palabras, frases y oraciones.
• Pragmática: Contexto e intención del uso cultural o geográfico de la lengua.
• Discurso y Diálogo: Unidades mayores que una sola frase u oración, incluidos documentos y pláticas.
• Fonética y Fonología: Sonidos que emitimos al comunicarnos.
• Morfología: Modo en que las palabras pueden combinarse o descombinarse para formar palabras nuevas.

El PLN utiliza algoritmos y métodos como modelos de lenguaje grande (LLM), modelos estadísticos, aprendizaje automático, aprendizaje profundo y sistemas basados en reglas, para procesar y analizar texto. Estas técnicas, conocidas como análisis, consisten en dividir el texto o la voz en partes más pequeñas para clasificarlas con fines de PLN. El análisis incluye el análisis sintáctico, en el que se analizan los elementos del lenguaje natural para identificar la estructura gramatical subyacente, y el análisis semántico, que deriva el significado.

El Análisis Sintáctico puede Incluir las Siguientes Tareas:

• Segmentación: Dividir el texto en segmentos más pequeños con significado, por ejemplo, se dividen por comas o puntos.
• Tokenización: Los textos o oraciones se dividen en palabras individuales, cada palabra es un token.
• Stemming: Las palabras se reducen a su raíz o stem (por ejemplo, breaking se reduce a break).
• Lematización: Al igual que el stemming, la lematización reduce las palabras a su raíz, pero tiene en cuenta su función gramatical en la oración para llegar a una palabra raíz más válida, llamada lema.
• Etiquetado Gramatical: Asigna etiquetas gramaticales a cada palabra de acuerdo con la función que cumple en la oración, es decir, sustantivo, adjetivo, verbo, etc. Ayuda a entender la sintaxis de una oración.
• Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER): Utiliza algoritmos para identificar y clasificar entidades nombradas, por ejemplo, personas, fechas, lugares, organizaciones, etc., en el texto con el fin de ayudar en ciertas tareas, como responder preguntas y extraer información.

El Análisis Semántico Consiste en:

Analizar el formato gramatical de las oraciones y las relaciones entre palabras y frases para encontrar la representación del significado. Cada una de estas técnicas puede estar impulsada por varios algoritmos diferentes para obtener el nivel de comprensión deseado en función de la tarea específica y la complejidad del análisis.

• Análisis de Opiniones: Consiste en determinar si un fragmento de texto expresa un sentimiento positivo, negativo o neutral.
• Análisis de Intención: La intención nos ayuda a entender lo que alguien desea o quiere decir según lo que dice o escribe. Es como descifrar el propósito o la intención que hay detrás de sus palabras, por ejemplo, en un chatbot.
• Análisis del Contexto: Consiste en comprender la información circundante para dar sentido a un texto. El análisis del contexto ayuda a los sistemas de PLN a interpretar las palabras con mayor precisión, teniendo en cuenta el contexto más amplio, las relaciones entre las palabras y otra información relevante, por ejemplo, información previa en un chat.