Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL): ¿Qué es, cómo funciona y qué aplicaciones nos ofrece esta nueva tecnología?

Es probable que no te suene mucho la expresión Procesamiento del Lenguaje Natural, el cual mayormente se identifica por sus siglas PNL. Pero seguramente si has visto el funcionamiento de los correctores de texto, traductores o los muy comunes asistentes de voz. Todos ellos guardan una relación con este tipo de programación.

Según diversos informes estadísticos, el uso de la inteligencia artificial es un elemento clave para la interpretación de datos, la cual se ha acelerado de forma considerable y se estima que en 2025 será cinco veces superior, tomando en cuenta la última década. Y un aspecto que no se debe perder de vista es, que la mayoría de la información a transmitir está en formato de texto.

De esta introducción surgen varias preguntas, por ejemplo ¿Cuáles son los principales retos de esta tecnología? ¿Qué modelos y lenguajes basados en PNL se conocen? ¿Qué evolución ha tenido la Inteligencia Artificial en los últimos años y qué proyección tiene? El tutorial que estás comenzando aclara estas y otras dudas.

¿Qué es el Procesamiento del Lenguaje Natural?

Esta rama de la inteligencia artificial contribuye a que los ordenadores puedan entender e interpretar el lenguaje que comúnmente utilizan los seres humanos. La idea es que estos dispositivos actúen de forma similar a una persona y su uso se ha extendido sobre todo en el mundo empresarial y comercial.

El PNL divide las comunicaciones humanas en partes y extrae los elementos más importantes del mensaje que recibe. Se busca que con la compresión y generación de un lenguaje natural, las máquinas sean capaces de manipular las conversaciones personales.

Componentes del PNL

Hay varios elementos que influyen para que las máquinas realicen una comprensión acertada del lenguaje humano al momento descifrar los datos.

Estos son:

• Análisis morfológico o léxico: se detallan las palabras que conforman una oración con la finalidad de ver las alteraciones que tienen, la composición y los lemas que utilizan.
• Análisis sintáctico: es la estructura de las oraciones de acuerdo con la gramática.
• Análisis semántico: busca eliminar las imprecisiones y ambigüedades del lenguaje humano, que bajo ningún concepto es perfecto.
• Análisis pragmático: realiza la interpretación final utilizando recursos como la metáfora, lo que permite entender el contexto en el que se expresó una oración.

Historia y origen ¿Quién creó el procesamiento del lenguaje natural y cómo ha evolucionado?

Contrario a lo que se pudiera pensar, el PNL tiene una larga trayectoria, comenzando en la década de 1950 de la mano de Alan Turing, quien se planteó el reto de identificar el lenguaje de una persona con una máquina valiéndose de una sesión de preguntas y respuestas. Ya propiamente a partir de 1960, se comenzaron a crear algunos sistemas exitosos basados en los pensamientos y emociones de los seres humanos.

La evolución, después de esos primeros pasos, ha sido constante, creando sistemas sofisticados, lo que permite que los traductores trabajen con precisión y que los chatbots sean más humanizados. Todo eso es la unión de factores como la informática, la lingüística y la inteligencia de los ordenadores. Los avances en los modelos estadísticos y la gramática generativa hacen el proceso de análisis, valiéndose de textos o audios con los que se busca crear un lenguaje natural lo más cercano y parecido al del ser humano.

Limitaciones del PNL ¿Cuáles son los principales retos de esta tecnología?

Aunque se han logrado muchos avances, aún la ecuación no se ha resuelto en su totalidad. Hay un sinfín de desafíos al frente, tomando en cuenta la gran cantidad de datos que se manejan, lo que lleva a que las palabras que se utilizan sean mayores.

Más allá de eso, de allí en adelante se detallan tres de los principales retos a los que tiene que enfrentarse esta tecnología y que luchan por resolver en el día a día:

Ambigüedad

Son varias las razones por las que se apunta a la ambigüedad, entre ellas que una palabra puede contar con varios significados dependiendo del contexto en el que se utilice, lo que lleva a que el proceso de selección sea más refinado. También se debe ser capaz de solucionar los elementos gramaticales deícticos, relacionados con la identidad de quien habla y de su ubicación, información que es imposible de entender sin tener las situaciones que la rodean.

Y la ambigüedad también está ligada a lo pragmático. Una frase que una persona utiliza no necesariamente tiene un significado literal, por ejemplo, se podría estar hablando en un tono irónico, lo que lleva a que se deba hacer una interpretación más profunda del mensaje recibido.

Detección de separación entre las palabras

Por regla general, el habla del ser humano es continuo, sobre todo una vez que se aprende a leer y escribir bien. Los niños, en sus primeros años de vida, suelen deletrear palabras hasta completar oraciones, pero luego la comunicación es fluida y no existe una separación larga entre frases.

En el procesamiento del lenguaje natural se necesita realizar una separación para que el conjunto de expresiones tenga un sentido lógico tanto en el contexto como en la gramática. Y hay lenguajes escritos, entre ellos el mandarín, en los que no existe una división de palabras debido a la cantidad de caracteres utilizados.

Recepción imperfecta de datos

En muchos casos, aunque se viva en el mismo país, se utilizan modismos y expresiones regionales que cambian el idioma. Esa es una tarea adicional para esta tecnología, tiene que hacer una identificación perfecta de cada situación para poder interpretarla. Algunos de los aspectos que se tienen que analizar son los acentos extranjeros, las expresiones alejadas de la gramática, los errores de escritura y los regionalismos. El programa tiene que interpretar todas esas variaciones del habla para crear un lenguaje único.

Usos y aplicaciones del Procesamiento del Lenguaje Natural

Ahora es probable que te preguntes los usos reales que tiene el Procesamiento del Lenguaje Natural y cómo este permite que se desarrollen distintas actividades cotidianas.

Aquí tienes algunos ejemplos:

• Traducción: se pueden realizar traducciones más precisas y correctas, lo que mejora la comunicación con personas de otros idiomas.
• Filtros antispam: la clasificación que se hace de los correos electrónicos para mejorar la seguridad y privacidad es gracias a esta programación.
• Resultados de búsquedas: al comprender mejor las formas de comunicación, es posible que los buscadores analicen la intención de la consulta, presentando conclusiones más acertadas.
• Asistentes virtuales: de acuerdo con la programación que tengan, estos ayudantes obedecen las órdenes que se les dictan y realizan las acciones solicitadas.
• Autocorrección de texto: cuando estás escribiendo y te aparece la función de autocompletar o la sustitución de las palabras adecuadas, esto se hace posible con el PNL.
• Llamadas digitales: muchas empresas utilizan la programación de llamadas para recordar ciertos eventos a sus clientes. El lenguaje utilizado es muy similar al que produce el ser humano.

Modelos de lenguaje PNL más importantes

Los modelos permiten a las máquinas dar un paso más delante de los códigos y la programación tradicional.

Actualmente se trabaja con dos principales, que son los lógicos y los probabilísticos:

Lógicos

La estructura lógica del lenguaje se ha mantenido a lo largo de los años para realizar la interpretación de los esquemas de comunicación. Estos modelos facilitan la interacción entre el ordenador y el individuo. Su creación está basada en las formas gramaticales existentes. Una vez que se organiza toda la lógica, las máquinas reconocen la estructura de la lengua, basándose en los diccionarios informáticos para automatizar los procesos de una conversación.

Probabilísticos

En este caso, el fundamento principal para realizar la programación son los datos obtenidos. Se hace una enorme recopilación de información, luego se analiza detalladamente para determinar la cantidad de veces que aparece en determinado lenguaje. Finalizado el proceso, es donde se utiliza la ley de las probabilidades.

En este caso, se busca encontrar la probabilidad de que una expresión aparezca dentro de un contexto y es allí donde comienza el llamado aprendizaje automático, que es justamente la predicción que realiza el ordenador basado en los datos que recibe.

Lenguajes basados en PNL más importantes

Todos los algoritmos que se utilizan en la inteligencia artificial, y específicamente en el Procesamiento del Lenguaje Natural, necesitan ser actualizados con frecuencia para acercar a los ordenadores lo más que se pueda a la forma de comunicación normal entre seres humanos.

Hay diversos lenguajes que se utilizan en la PNL y acá verás de forma detallada tres de ellos y algunos de los usos que se le dan:

GPT3

Este modelo de lenguaje busca predecir lo que viene en base a los datos que se han cargado con anterioridad. Es un nivel avanzado de la función autocompletar que se ha utilizado en los últimos años. Las opciones que te muestra al escribir son posibles combinaciones, haciendo relación con las palabras que utilizas con regularidad. Es una especie de aprendizaje automático.

Las pruebas que han realizado los desarrolladores los llevan a concluir que con dar algunas órdenes en inglés utilizando GPT3 se puede generar contenido que es comprendido de forma fácil por el común de los usuarios. Aseguran que tiene la capacidad de 175 mil millones de parámetros para sustentar el aprendizaje automático.

NLKT

Esta biblioteca está escrita en Python, proporcionando interfaces que ayudan a trabajar los datos relacionados con el lenguaje humano. Se puede acceder de forma gratuita desde cualquiera de los principales sistemas operativos y lograr cumplir con la meta del procesamiento de los textos.

Esta tecnología, que es una de las utilizadas para dotar de inteligencia artificial a los objetos, se encuentra presente en vehículos, smartphones y altavoces inteligentes. Es una herramienta muy útil a nivel empresarial y ya varias transnacionales la han comenzado a utilizar.

BERT

Bidirectional Encoder Representations from Transformers es el significado de estas iniciales y viene de la mano de Google, con la misión de optimizar las búsquedas diarias que realizan millones de usuarios. Aseguran que está diseñado para entender el lenguaje que se habla en el día a día, descifrando las intenciones de búsqueda en la red.

Una de las características que sobresale de BERT es la bidireccionalidad, lo que permite analizar una frase u oración desde dos direcciones distintas. Esto ayuda a entender el contexto de la búsqueda y realiza una clasificación para mostrar los resultados que más se acercan a la consulta.