El procesamiento del lenguaje natural, NLP por sus siglas en inglés, combina lingüística e informática para centrarse en la interacción entre los ordenadores y el lenguaje humano.
La Inteligencia Artificial (IA) lleva unos años experimentando un crecimiento sin precedentes, y el PLN tiene gran parte de culpa de ello. Su objetivo es dotar a las máquinas de la capacidad para entender, interpretar y manipular el lenguaje humano, permitiendo que las computadoras comprendan y generen texto o voz de forma similar a como lo haríamos las personas.
¿Cómo funciona el PLN?
El funcionamiento del PLN se basa en la combinación de algoritmos con modelos de aprendizaje automático. Al principio, los sistemas de NLP se construyeron con reglas programadas manualmente que eran capaces de ejecutar tareas específicas de procesamiento de lenguaje, pero tenían limitaciones en cuanto a escalabilidad y manejo de excepciones.
Sin embargo, gracias al avance de la tecnología, se introdujo el uso de estadísticas y aprendizaje automático, permitiendo que los sistemas de procesamiento de lenguaje natural ‘aprendan’ de grandes volúmenes de datos textuales y de voz. A día de hoy, modelos basados en redes neuronales convolucionales (CNNs) y redes neuronales recurrentes (RNNs) son capaces de procesar y entender el lenguaje humano con una precisión cada vez mayor, lo que les permite extraer significados y realizar clasificaciones automáticas de los datos.
Modelos para procesamiento del lenguaje natural
Los modelos de NLP se pueden clasificar en dos grandes categorías: modelos lógicos y modelos probabilísticos. Cada una de estas disciplinas ofrece diferentes estrategias para el análisis y la generación del lenguaje natural, adaptándose a distintas necesidades y tipos de aplicaciones.
Modelos Lógicos: gramáticas
Los modelos lógicos, también conocidos como modelos basados en reglas, utilizan conjuntos de reglas gramaticales previamente definidas para interpretar y generar lenguaje.
Estos modelos se centran en la estructura sintáctica del lenguaje, aplicando reglas gramaticales para analizar y construir oraciones. Ahora bien, aunque estos modelos pueden ser muy precisos para los contextos específicos para los que fueron diseñados, requieren de una extensa programación manual de reglas, lo que reduce su flexibilidad y su capacidad de adaptación a nuevos lenguajes o dialectos.
Modelos probabilísticos del lenguaje natural: basados en datos
Los modelos probabilísticos se basan en el análisis estadístico de grandes conjuntos de datos lingüísticos. Para ello, utilizan técnicas de aprendizaje automático y profundo para aprender de ejemplos reales de lenguaje, identificando patrones y probabilidades de secuencias de palabras o frases.
Estos modelos son capaces de adaptarse y mejorar continuamente a medida que se exponen a más datos, lo que los hace especialmente eficaces en aplicaciones que requieren de alta comprensión del lenguaje natural y generación de texto, como los asistentes virtuales y los sistemas de traducción automática. Durante su formación, los alumnos del Grado en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial aprenderán a trabajar ambos modelos de NPL, adquirieron un conocimiento profundo en la combinación de algoritmos y modelos de aprendizaje automático.
¿Qué herramientas existen para el procesamiento de lenguaje natural?
Existen distintas herramientas y bibliotecas diseñadas para facilitar el desarrollo de aplicaciones de NLP.
Una de las más utilizadas es el Natural Language Toolkit (NLTK), una colección de bibliotecas y programas para Python que proporciona recursos para numerosas tareas de NLP, como la segmentación de oraciones, la tokenización de palabras, el stemming, la lematización, y la clasificación de texto.
Además, existen herramientas basadas en aprendizaje profundo como TensorFlow y PyTorch, que ofrecen frameworks avanzados con los que construir modelos de NLP que pueden aprender de grandes cantidades de datos textuales. Esto permite el desarrollo de sistemas de comprensión y generación de lenguaje natural más sofisticados y precisos.
Ejemplos reales del uso de PNL y beneficios aportados
El NLP ha encontrado aplicaciones en una amplia gama de campos gracias a sus soluciones innovadoras y a que consigue mejorar la eficiencia de diversos procesos.
Un ejemplo destacado es el desarrollo de asistentes virtuales inteligentes, como Siri o Alexa, que comprenden y responden a comandos de voz en lenguaje natural, facilitando la interacción con dispositivos tecnológicos.
En el ámbito de la salud, el NLP permite analizar registros médicos no estructurados para poder extraer información de importancia, lo que mejora el diagnóstico y la toma de decisiones clínicas.
Otro ejemplo lo encontramos en el sector financiero, donde análisis basados en NLP se usan con éxito para predecir movimientos de precios en las bolsas de valores.
Todos estos ejemplos demuestran cómo el NLP está transformando industrias, mejorando la accesibilidad a la información y enriqueciendo la interacción humana con las máquinas, algo en lo que profundizarán nuestros alumnos del Máster en Inteligencia Artificial, ya que trabajarán día a día con este tipo de tecnología de vanguardia.
