Procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje automático

El Procesamiento del lenguaje natural (PLN) forma parte de la vida cotidiana y es esencial para nuestra vida en casa y en el trabajo. Sin pensarlo mucho, enviamos órdenes de voz a nuestros asistentes virtuales para el hogar, a nuestros teléfonos inteligentes e incluso a nuestros vehículos. Las aplicaciones habilitadas por voz, como Alexa, Siri y Google Assistant, utilizan PLN y Aprendizaje automático (ML) para responder a nuestras preguntas, añadir actividades a nuestros calendarios y llamar a los contactos que indicamos en nuestros comandos de voz. El PLN no solo nos está facilitando la vida, sino que está revolucionando nuestra forma de trabajar, vivir y jugar.

Diferencias entre el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático

Aunque el Procesamiento del lenguaje natural, el Aprendizaje automático y la Inteligencia artificial se utilizan a veces indistintamente, tienen definiciones diferentes. La IA es un término general para las máquinas que pueden simular la inteligencia humana, mientras que el PLN y el aprendizaje automático son subconjuntos de la IA.  

• La Inteligencia artificial es una parte del campo más amplio de la Informática que permite a los computadores resolver problemas que antes resolvían los sistemas biológicos. La IA tiene muchas aplicaciones en la sociedad actual. El PLN y el aprendizaje automático forman parte de la IA.
• El Procesamiento del lenguaje natural es una forma de IA que da a las máquinas la capacidad no solo de leer, sino de entender e interpretar el lenguaje humano. Con el PLN, las máquinas pueden dar sentido al texto escrito o hablado y realizar tareas como el reconocimiento del habla, el análisis de sentimientos y el resumen automático de textos.
• El aprendizaje automático es una aplicación de la IA que proporciona a los sistemas la capacidad de aprender automáticamente y mejorar a partir de la experiencia sin ser programados explícitamente. El aprendizaje automático puede utilizarse para ayudar a resolver los problemas de la IA y para mejorar el PLN automatizando los procesos y ofreciendo respuestas precisas.

Como   podemos ver en la Figura 1, el PLN y el aprendizaje automático forman parte de la IA y ambos subconjuntos comparten técnicas, algoritmos y conocimientos.

Cómo se puede aplicar el Procesamiento del lenguaje natural

Algunas soluciones basadas en el PLN son la traducción, el reconocimiento de voz, el análisis de sentimientos, los sistemas de preguntas/respuestas, los chatbots, el resumen automático de textos, la inteligencia de mercado, la clasificación automática de textos y la revisión automática de la gramática. Estas tecnologías ayudan a las organizaciones a analizar los datos, a descubrir perspectivas, a automatizar procesos que consumen mucho tiempo y/o a obtener ventajas competitivas.

Traducción

La traducción de idiomas es más compleja que un simple método de sustitución de palabras. Dado que cada idioma tiene sus propias reglas gramaticales, el reto de traducir un texto es hacerlo sin cambiar su significado y estilo. Como los computadores no entienden la gramática, necesitan un proceso en el que puedan deconstruir una frase y luego reconstruirla en otro idioma de forma que tenga sentido. 

Google Translate es una de las herramientas de traducción en línea más conocidas. En su día, Google Translate utilizó la traducción automática basada en frases (PBMT), que busca frases similares entre distintos idiomas. En la actualidad, Google utiliza en su lugar la Traducción Automática Neural de Google (GNMT), que utiliza el aprendizaje automático con el PLN para buscar patrones en los idiomas.

Reconocimiento de voz

El reconocimiento de voz es la capacidad de una máquina para identificar e interpretar frases y palabras del lenguaje hablado y convertirlas en un formato legible por la máquina. Utiliza el PLN para permitir que los computadores simulen la interacción humana, y el aprendizaje automático para responder de forma que imite las respuestas humanas.

Google Now, Alexa y Siri son algunos de los ejemplos más populares de reconocimiento de voz. Simplemente diciendo “llamar a Jane”, un dispositivo móvil reconoce lo que significa ese comando y ahora hará una llamada al contacto guardado como Jane.

Análisis de sentimientos

El análisis de sentimientos utiliza el PLN y el aprendizaje automático para interpretar y analizar las emociones en datos subjetivos como artículos de noticias y tweets. Se pueden identificar las opiniones positivas, negativas y neutras para determinar el sentimiento de un cliente hacia una marca, producto o servicio. El análisis de sentimientos se utiliza para medir la opinión pública, controlar la reputación de la marca y comprender mejor las experiencias de los clientes.

El mercado de valores es un campo sensible que puede estar muy influenciado por las emociones humanas. El sentimiento negativo puede hacer que los precios de las acciones caigan, mientras que el sentimiento positivo puede hacer que la gente compre más acciones de la empresa, haciendo que los precios de las acciones aumenten.

Chatbots

Los chatbots son programas que se utilizan para dar respuestas automáticas a las consultas más habituales de los clientes. Tienen sistemas de reconocimiento de patrones con respuestas heurísticas, que se utilizan para mantener conversaciones con los humanos. Al principio, los chatbots se utilizaban para responder a preguntas básicas con el fin de aliviar los centros de llamadas de gran volumen y ofrecer servicios rápidos de atención al cliente.

Pero los chatbots potenciados por la IA están diseñados para gestionar solicitudes más complicadas, haciendo que las experiencias conversacionales sean cada vez más intuitivas. Los chatbots en la salud, por ejemplo, pueden recolectar datos de entrada, ayudar a los pacientes a evaluar sus síntomas y determinar los siguientes pasos. Estos chatbots pueden concertar citas con el médico adecuado e incluso recomendar tratamientos.

Sistemas de preguntas y respuestas

Los sistemas de preguntas y respuestas son sistemas inteligentes que se utilizan para dar respuesta a las consultas de los clientes. Aparte de los chatbots, los sistemas de preguntas y respuestas tienen una gran variedad de conocimientos y una buena comprensión del lenguaje en lugar de respuestas enlatadas. Pueden responder a preguntas como “¿Cuándo fue asesinado Abraham Lincoln?” o “¿Cómo llego al aeropuerto?” y pueden crearse para tratar datos textuales, audio, imágenes y videos.

Los sistemas de preguntas y respuestas se encuentran en los chats de las redes sociales y en herramientas como Siri y Watson de IBM. En 2011, el computador Watson de IBM compitió en Jeopardy, un programa de juegos en el que primero se dan las respuestas y los concursantes proporcionan las preguntas. El computador compitió contra los dos mayores campeones de todos los tiempos y asombró a la industria tecnológica cuando ganó el primer puesto.

Resumen automático de textos

El resumen automático de textos es la tarea de condensar un texto en una versión más corta, extrayendo sus ideas principales y preservando el significado del contenido. Esta aplicación del PLN se utiliza en los titulares de las noticias, los fragmentos de resultados en la búsqueda web y los boletines de informes de mercado.

Inteligencia de mercado

La inteligencia de mercado es la recopilación de una perspectiva valiosa sobre las tendencias, los consumidores, los productos y los competidores para extraer información procesable que pueda utilizarse para la toma de decisiones estratégicas. La inteligencia de mercado puede analizar los temas, el sentimiento, las palabras clave y la intención en los datos no estructurados y requiere menos tiempo que la investigación documental tradicional.

Gracias a la inteligencia de mercado, las organizaciones pueden captar las consultas de búsqueda y añadir sinónimos contextualmente relevantes a los resultados de búsqueda. También puede ayudar a las organizaciones a decidir qué productos o servicios deben dejar de fabricarse o a qué clientes dirigirse.

Clasificación automática de textos

La clasificación automática de textos es otra solución fundamental del PLN. Es el proceso de asignar etiquetas al texto según su contenido y semántica, lo que permite una recuperación rápida y fácil de la información en la fase de búsqueda. Esta aplicación de PLN puede diferenciar el spam del que no lo es basándose en su contenido.

Revisión automática de la gramática

La revisión automática de la gramática, la tarea de detectar y corregir los errores gramaticales y ortográficos del texto en función del contexto, es otra parte importante del PLN. La revisión automática de la gramática le avisará de un posible error subrayando la palabra en rojo.

Ventajas y desventajas del procesamiento del lenguaje natural

Al igual que muchas otras formas de Inteligencia artificial, el uso del Procesamiento del lenguaje natural tiene ventajas y desventajas.

Las ventajas del PLN incluyen:

1. Una vez implementado, el uso del PLN es menos costoso y más eficiente en términos de tiempo que la contratación de una persona.
2. El PLN también puede ayudar a las empresas a ofrecer tiempos de respuesta más rápidos de atención al cliente. No importa la hora del día o el día de la semana, los clientes reciben respuestas inmediatas a sus preguntas.
3. Los modelos de aprendizaje automático preentrenados están ampliamente disponibles para que los desarrolladores faciliten las diferentes aplicaciones del PLN, lo que hace que sea fácil de implementar.

Los avances del PLN son prometedores, pero también hay algunas desventajas del PLN.

Las desventajas del PLN son:

• La formación puede llevar mucho tiempo. Si hay que desarrollar un nuevo modelo sin utilizar un modelo preentrenado, pueden pasar semanas antes de alcanzar un alto nivel de rendimiento.
• Otra desventaja del PLN es que no es 100 % fiable. Siempre existe la posibilidad de que se produzcan errores en las predicciones y en los resultados que hay que tener en cuenta.

Conclusión

El Procesamiento del lenguaje natural es la práctica de enseñar a las máquinas a entender e interpretar las entradas conversacionales de los humanos. El PLN basado en el aprendizaje automático puede utilizarse para establecer canales de comunicación entre humanos y máquinas. Aunque está en continua evolución, el PLN ya ha demostrado su utilidad en múltiples campos. Las diferentes implementaciones del PLN pueden ayudar a las empresas y a los particulares a ahorrar tiempo, mejorar la eficiencia y aumentar la satisfacción de los clientes.

Puntos clave para tener en cuenta

• El Procesamiento del lenguaje natural (PLN) es una forma de Inteligencia artificial que da a las máquinas la capacidad de leer e interpretar el lenguaje humano. Con el PLN, las máquinas pueden dar sentido al texto escrito o hablado.
• El PLN está en constante evolución, pero las soluciones existentes basadas en ella incluyen la traducción, el reconocimiento de voz, el análisis de sentimientos, los sistemas de preguntas y respuestas, el resumen automático de textos, los chatbots, la inteligencia de mercado, la clasificación automática de textos y la revisión automática de la gramática.
• El uso del Procesamiento del lenguaje natural tiene ventajas y desventajas. Las empresas pueden ahorrar costos, reducir los tiempos de espera de los clientes y aumentar la satisfacción de los mismos al aplicar el PLN. Pero la formación puede llevar tiempo y el aprendizaje automático nunca es 100 % fiable.

No dude en contactarnos para saber más sobre cómo el PLN puede ayudar a que su negocio crezca.

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