Descubra conceptos, técnicas y aplicaciones de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) como chatbots, análisis de sentimientos y traducción automática.
El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) es un campo dinámico dentro de la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (AM) dedicado a capacitar a los ordenadores para comprender, procesar, interpretar y generar lenguaje humano, tanto texto como voz. Combina principios de lingüística computacional con modelos estadísticos, ML y Deep Learning (DL) para salvar la brecha entre la comunicación humana y la comprensión informática. El objetivo final es permitir a las máquinas interactuar con el lenguaje de una manera que sea significativa y útil, automatizando tareas que tradicionalmente requieren capacidades lingüísticas humanas.
La PNL comprende varias tareas básicas que descomponen las complejidades del lenguaje en componentes que las máquinas pueden analizar y sobre los que pueden actuar:
Los sistemas de PLN suelen emplear un enfoque en cadena. En primer lugar, los datos de texto sin procesar se someten a un preprocesamiento que incluye tareas como la limpieza del texto (eliminación de caracteres o formatos irrelevantes), la tokenización y, en ocasiones, la normalización (conversión de palabras a una forma base). Tras el preprocesamiento, se extraen las características relevantes para la tarea. Estas características se introducen en los modelos ML o DL para su análisis o generación.
La PNL moderna depende en gran medida de las redes neuronales (NN), en particular de arquitecturas sofisticadas como las redes neuronales recurrentes (RNN) para datos secuenciales y, más recientemente, los transformadores. Los transformadores, que se distinguen por sus potentes mecanismos de atención, han demostrado ser excepcionalmente eficaces para captar las dependencias de largo alcance y el contexto dentro del lenguaje. Esta arquitectura es la base de muchos de los modelos más avanzados, incluidas variantes de BERT y modelos GPT como GPT-4. Plataformas de investigación como la Antología ACL albergan numerosos artículos que detallan estos avances.
La PNL impulsa una amplia gama de aplicaciones que están transformando sectores y mejorando las interacciones cotidianas. He aquí dos ejemplos destacados:
Otras aplicaciones comunes son el resumen de textos para condensar documentos largos, los motores de búsqueda semántica que comprenden el significado de las consultas más allá de la simple coincidencia de palabras clave y las herramientas de corrección gramatical y de estilo como Grammarly. Muchos casos de uso innovadores de la IA dependen en gran medida de la PNL.
Aunque está relacionada, la PNL difiere de algunos términos similares:
El desarrollo y la implantación de aplicaciones de PNL suelen implicar el uso de bibliotecas y plataformas especializadas: