La PNL explicada – ¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural?

Finalidad del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) y sus correspondientes ejemplos de aplicación.

El Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL) está relacionado con el procesamiento automático del lenguaje natural en la informática. Basándose en el lenguaje natural y escrito o hablado, el ordenador puede analizar, comprender y procesar el lenguaje de los humanos.

El objetivo de la PNL es entender el lenguaje natural con la ayuda de algoritmos y reglas y también generarlo uno mismo. Para ello, se combinan los conocimientos de la informática y la lingüística. Como resultado, la PNL es un tipo de inteligencia artificial, que tiene numerosos ámbitos de aplicación, especialmente en el campo de las empresas y los datos no estructurados. Las áreas de aplicación incluyen la comunicación entre humanos y máquinas en forma de, por ejemplo, motores de búsqueda empresarial o chatbots.

En este caso, el objetivo es comprender la información no sólo a partir de las palabras clave, sino en todo su contexto semántico. La PNL es entonces capaz de interpretar correctamente los contextos textuales dependientes del contexto. El reto aquí reside en la complejidad del lenguaje humano. Algunas palabras tienen distintos significados según la situación y el contexto social. Pero, por otro lado, a veces tenemos más palabras para el mismo significado. La comprensión de estas diferencias es, por tanto, elemental en la PNL. Como los ordenadores, al contrario que los humanos, no pueden basarse en la experiencia para comprender mejor el lenguaje, se utilizan diversos algoritmos y métodos de aprendizaje automático. La PNL consiste en representar esta información en un formato numérico que pueda ser entendido por el ordenador.

Por lo tanto, inicialmente una aplicación de PNL requiere el uso de grandes cantidades de datos para el aprendizaje de diferentes patrones y para el análisis de sentido. Sin embargo, no siempre tienen que ser datos internos de la empresa, sino que en muchos casos también pueden ser datos de libre acceso en Internet. Las empresas no tienen que proporcionar datos o capacidades de servidor para una aplicación de PNL per se.

Diferentes campos de la PNL

El reconocimiento del habla humana puede dividirse en diferentes ámbitos. Estas representan diferentes pasos, que posteriormente se utilizan para el reconocimiento global del texto:

  • Reconocimiento del lenguaje
  • Clasificación de palabras y frases individuales
  • Adquisición de información gramatical, como las formas básicas
  • Identificación de las funciones individuales de las palabras en una frase (sujeto, verbo, objeto, adjetivo, etc.)
  • Interpretación del significado de oraciones (parciales)
  • Comprensión de los contextos y las relaciones de las frases

Los enormes avances en el campo de la PNL han aumentado enormemente las posibilidades de aplicación y la escalabilidad de, por ejemplo, los motores de búsqueda de las empresas. Sin embargo, actualmente la PNL todavía alcanza sus límites en la interpretación de determinados recursos estilísticos (preguntas retóricas, ironía o paradojas).

Áreas de aplicación clásicas de la PNL

1. Modelos de pregunta-respuesta

Los problemas de este tipo consisten en responder a preguntas con una respuesta lo más precisa posible. Cuanto más concreta sea la respuesta, más compleja será la tarea para el ordenador. La forma más fácil de hacerlo es, por ejemplo, la extracción completa de un pasaje de texto; alternativamente, también se podrían extraer palabras concretas o empaquetarlas en frases de respuesta. El siguiente nivel sería la inferencia lógica a partir de la información textual. Por ejemplo, el texto podría contener la información de que los empleados A, B y C se encuentran en el departamento de relaciones públicas. La respuesta lógica a la pregunta «¿Cuántos empleados tiene nuestro departamento de relaciones públicas?» sería entonces tres.

Ejemplo 1:

Una empresa mediana tiene varios silos de datos con información y documentos diferentes. Un motor de búsqueda empresarial inteligente puede responder a preguntas como «¿Cómo puedo resolver el código de error #err49284?».

Ejemplo 2:

Una empresa recibe siempre las mismas consultas de los clientes. En este caso, la empresa puede utilizar un chatbot para responder a las preguntas del cliente de forma automática.

2. Clasificación de diferentes secuencias

El objetivo de este ámbito es clasificar el texto en clases predefinidas. Una clase predefinida podría ser, por ejemplo, emociones como feliz, triste o enfadado. El ordenador decide de forma independiente a qué clase se asigna el texto que se le presenta. Asimismo, los textos pueden asignarse a autores o formatos de artículos (blog, opinión, noticias). Así, la longitud de los textos puede elegirse de forma arbitraria.

Ejemplo 3:

Un portal de comparación quiere clasificar las reseñas negativas por su contenido. Así, las reseñas de clientes existentes con una valoración negativa se dividen, por ejemplo, en las clases «Quejas sobre el servicio al cliente», «Quejas sobre la facilidad de uso» y «Quejas sobre los precios». Cada valoración negativa (por ejemplo, con 3 estrellas o más) se asigna ahora a una clase.

Ejemplo 4:

Un constructor de máquinas recibe correos dirigidos a diferentes departamentos. En lugar de seleccionarlos manualmente, se puede utilizar PNL para subdividirlos en albaranes, facturas y otras solicitudes.

3. Generación de textos

A partir de los textos dados, se deben sugerir palabras adecuadas para completar el texto. Esto, a su vez, puede utilizarse para predecir y completar el texto.

Ejemplo 5:

El desarrollador de un programa de gestión de documentos quiere simplificar la búsqueda de documentos de forma similar al proveedor de motores de búsqueda de la empresa. Para ello, predice las posibles consultas de búsqueda en la máscara de búsqueda con palabras coincidentes.

4. Identificación de elementos de la oración

Esta área de la PNL se ocupa de la identificación de diferentes elementos de la oración, como sujetos, predicados u objetos. También pueden ser personas físicas, empresas, tiempos o direcciones de correo electrónico.

Ejemplo 6:

Una empresa utiliza un motor de búsqueda empresarial para extraer de las actas las personas de contacto y los plazos de los respectivos sujetos.

5. Resúmenes

La tarea del ordenador consiste en transformar los textos más largos en otros más cortos, teniendo en cuenta las reglas gramaticales. En el proceso, el contenido no debe cambiar, por lo que hay que reconocer la información importante y la que no lo es.

Ejemplo 7:

Una editorial quiere resumir automáticamente los artículos más largos para convertirlos en una versión corta en línea. Para ello, dispone de un resumen creado en longitud y complejidad lingüística en función del perfil del usuario.

6. Traducciones

Los textos se traducen a varios idiomas respetando las normas ortográficas aplicables. Tanto el contenido como la gramática del texto original deben mantenerse cercanos.

Ejemplo 8:

Un fabricante de ingeniería mecánica quiere expandirse desde la región DACH al ámbito internacional y, por tanto, necesita traducir todas las descripciones de productos y especificaciones técnicas a otros idiomas. El reto consiste en añadir vocabulario técnico y específico del sector.

Esta lista también puede ampliarse para incluir otros casos de uso, como las conversiones de voz a texto o el reconocimiento de voz.

¿Cómo evolucionará la PNL en el futuro?

Como una de las formas más prometedoras de la inteligencia artificial, la investigación se desarrolla actualmente con mayor intensidad en el campo de la PNL. Los rápidos avances de los últimos años, que sobre todo permiten un desarrollo más eficiente de los recursos, prometen una evolución igualmente rápida en el futuro.

El uso de la PNL ya no está reservado a las grandes empresas, sino que se está haciendo accesible a todo el mundo a través de herramientas de traducción o de búsqueda. Los desarrollos futuros traerán consigo más casos de uso y una reducción aún mayor de los costes.

Será interesante ver cómo evoluciona la IA en este ámbito.

Bastian Maiworm ist Mitgründer des Enterprise-Search-Tech-Startups ambeRoad. Er schreibt über die neuesten Entwicklungen im Bereich Start Ups und Themen, die im Enterprise-Search-Kontext relevant sind. Seine Erfahrungen als Gründer nutzt er, um die Digitalisierung und Zusammenarbeit zwischen Startups und der Old Economy weiter voranzutreiben und zu optimieren.

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