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El procesamiento del lenguaje natural: sus modelos y sus usos prácticos

¿Sabes en qué consiste el procesamiento del pensamiento del lenguaje natural? Conocer esta disciplina cada vez más consolidada dentro del mundo digital actual te permitirá entender todas las posibilidades de desarrollo laboral que ofrece el modelo del PLN.

Procesamiento del lenguaje natural (PLN)

Se trata de uno de los campos de la Inteligencia Artificial que se dedica a trabajar la comunicación que se establece entre las personas y los ordenadores, basada siempre en lenguas naturales.

Hay que tener en cuenta que las máquinas pueden tratar cualquier idioma, pero las razones de rentabilidad económica hacen que se aplique el procesamiento del lenguaje natural solamente en las más habladas en todo el mundo. De hecho, de las miles existentes Google Translate solamente trabaja con aproximadamente 100.

El procesamiento del lenguaje natural está especialmente desarrollado en el ámbito del tratamiento de textos, mucho más fáciles de adaptar al sistema electrónico que el formato oral. De todos modos, hay que reconocer que la voz artificial está cada vez más desarrollada e imita cada vez mejor la humana.

El PLN reconoce patrones de lenguaje y los aplica para interpretar cadenas de texto. De esta manera, puede analizar y filtrar grandes volúmenes de datos. Esto lo convierte en una poderosa herramienta para que todos podamos interactuar con las máquinas y los asistentes inteligentes desde una plataforma conversacional. Como consecuencia de esto, el procesamiento de lenguaje natural permite acercar las estrategias de Business Intelligence a los negocios.

Para entender realmente en qué consiste el procesamiento del lenguaje natural, debes tener en cuenta que este tipo de procesamiento del lenguaje natural incluye diversos análisis:

  • Morfológico o léxico, que trata las palabras a nivel interno para determinar su significado y su categoría.
  • Sintáctico, para conocer la estructura de las oraciones que forman el texto.
  • Semántico, con el objetivo de tener la correcta interpretación de las oraciones.
  • Pragmático, que incluye el análisis del contexto para lograr una adecuada interpretación final del texto. Esto resulta especialmente importante en los especializados.

Cada uno de estos análisis del procesamiento del lenguaje natural será necesario dependiendo de la función que debe hacer una determinada aplicación.

Modelos del PLN

Para poder trabajar a través de ordenadores una lengua se hace necesaria la creación de diversos modelos que permitan a las máquinas ir más allá de los dígitos y de los lenguajes de programación habituales. Esta tarea la llevan a cabo en una primera instancia los lingüistas computacionales, que crean el modelo lingüístico para que un ingeniero pueda aplicarlo con un código que resulte funcional.

Los modelos del PLN con los que se trabaja actualmente son de dos tipos: lógicos y probabilísticos.

Lógicos

Noam Chomsky estableció ya hace 70 años las bases de la estructura lógica del lenguaje. Este concepto ha mantenido su validez a lo largo de décadas gracias a su interpretación fidedigna de los esquemas que usamos al comunicarnos. En la actualidad, los modelos lógicos de procesamiento del lenguaje natural recogen su esencia para aplicarla a la comunicación entre máquina y persona.

Los modelos del PLN lógicos son los creados por los lingüistas especializados basándose en determinadas formas gramaticales. De esta manera, es posible que las máquinas puedan reconocer diferentes patrones de estructuras lingüísticas.

Esto se combina con la información que ya existe en los diccionarios de computación para poder definir los modelos de resolución de una tarea concreta a través del proceso de automatización de los procesos conversacionales.

Probabilísticos

Estos modelos se basan en los datos como eje principal del análisis. Los lingüistas recopilan una ingente cantidad de información para analizar y establecer la frecuencia de aparición de todas las unidades que forman la lengua. De esta manera, los algoritmos pueden establecer la probabilidad de que aparezcan en un contexto, así como las posibles respuestas a dar en cada ocasión.

Se trata, en esencia, de lo que se denomina aprendizaje automático en Inteligencia Artificial. Merece la pena destacar, en este sentido, que todo el proceso se realiza sin tener que valorar los requisitos establecidos en las reglas gramaticales en ningún momento.

Usos prácticos del PLN

Los diferentes modelos de procesamiento del lenguaje natural te ofrecen la posibilidad de resolver diferentes tareas relacionadas con la escritura o lectura de una lengua.

Para empezar, el PLN puede aplicarse en la traducción automática de textos. Esta tecnología todavía no puede sustituir por completo a los profesionales del sector, pero es una buena alternativa para conseguir borradores de contenidos web que pueden llegar a ser aceptables por sí mismos en muchos casos.

El procesamiento del lenguaje natural también se usa en los sistemas conversacionales, especialmente a la interacción entre personas y asistentes como Siri o Cortana. De hecho, en la actualidad se está trabajando para asumir un reto mayor: la posibilidad de entablar verdaderas conversaciones con estos sistemas que vayan más allá de establecer una petición.

Otro de los usos prácticos del PLN es la capacidad de leer información en una lengua y realizar la extracción de los datos para poder hacer las correspondientes acciones de clasificación, resumen  y relación. Para el procesamiento del contenido se usan anotadores que permiten el análisis del texto a diferentes niveles. De esta manera, se pueden hacer tareas específicas como:

Dar respuestas automáticas a preguntas.

  • Analizar opiniones en un mensaje, con el objetivo de poder dibujar el perfil de comunidades online.
  • Detectar temas automáticamente que permitan establecer relaciones entre conceptos y, de esta manera, diversas acciones de análisis textual.
  • Elaborar resúmenes automáticos de textos, que permitan conocer la relevancia del contenido.
  • Clasificar los documentos por categorías, para poder llevarlos a los usuarios adecuados en cada  caso.

En definitiva, la aplicación del procesamiento del lenguaje natural te permite simplificar la comunicación a través de muchos procesos que se automatizan, para así dar a los empleados de una empresa más tiempo para dedicarse a tareas en las que su participación es más importante para mejorar el desarrollo del negocio.

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