¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural? PLN para principiantes

Como consumidores, nuestro día a día está invadido por aplicaciones que, con el fin de facilitarnos una experiencia digital más intuitiva y provechosa, están impulsadas por PLN. Las más comunes tienen forma de sistemas GPS operados por voz, asistentes digitales y chatbots entre otros, pero el PLN también juega un papel cada vez más importante en la simplificación de procesos empresariales críticos.

 

¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural (PLN)?

El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es un campo dentro de la inteligencia artificial (IA) que utiliza máquinas cognitivas para comprender, interpretar y analizar el lenguaje humano en todas sus formas. Fusionando lingüística computacional con modelos estadísticos inteligentes, las computadoras son capaces de procesar y responder a datos de texto o voz propia con la intención y el sentimiento del hablante o escritor.

 

¿Cómo funciona el PLN y por qué importa?

A través de algoritmos basados en métodos de aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural es capaz de leer y extraer datos relevantes de contenido no estructurado, de forma automática y casi inmediata. Una vez determinados cuáles de ellos son significativos para su explotación, el PLN los analiza, estandariza y resume en formatos limpios y comparables.

En largos artículos, por ejemplo, el PLN encuentra la idea central e ignora todo aquel contenido inservible. Pero más allá de la síntesis, ayuda a aclarar textos complicados y a identificar conexiones entre los mismos; proporcionando una comprensión más precisa de la información y aportando normalización, estructura y enriquecimiento a los textos y narraciones.

Al destruir la barrera de tiempo y recursos que supone descifrar contenidos no estructurados, el PLN permite a organizaciones de todo el mundo exprimir el valor de grupos de datos con una eficiencia y precisión sin precedentes.



 

Aplicaciones clave del procesamiento del lenguaje natural

Agilizar operaciones comerciales, aumentar la productividad de los empleados y expandir operaciones a nivel global son sólo algunos de los aspectos en los que el PLN juega un papel fundamental como estrategia de datos en el panorama corporativo actual.

Su implementación en programas informáticos permite la traducción automática de textos, el descubrimiento automatizado a través de la búsqueda semántica en motores de búsqueda o el reconocimiento del habla.

Sin embargo, las aplicaciones del procesamiento del lenguaje natural son ejecutables también en infinidad de tareas mucho más desconocidas; como en la capacidad para generar lenguaje humano totalmente realista, tal y como explica The Conversation. Proponemos algunas de estas aplicaciones a continuación.

 

Reconocimiento de voz

Mientras que las herramientas de reconocimiento de voz identifican e interpretan palabras y frases para después ingresar en forma de texto la información recibida, es el PLN quién permite dar sentido a esta información, reconociendo patrones en el habla e infiriendo en su significado para brindar respuestas útiles y con sentido

Mucho hace ya del uso del reconocimiento de voz como simple dispositivo de dictado, pero ha sido su complementación con el procesamiento del lenguaje natural la responsable de revolucionar la forma en que interactúan personas y máquinas. Con el tiempo, el procesamiento del lenguaje natural ha sido capaz de comprender más y más pistas contextuales; incluso respondiendo con humor o de forma conceptual.

Con la aplicación del PLN en herramientas de reconocimiento de voz, las empresas pueden crear gráficos de conocimiento personalizado aplicados a interfaces inteligentes impulsados por voz. De esta forma, el sistema se vuelve más personal y preciso, identificando conceptos relevantes en el dominio del usuario.

 

Etiquetado gramatical

El etiquetado gramatical (POST) consiste en asignar una categoría gramatical a cada una de las palabras de un texto, desambiguando, por tanto, su gramática (sustantivo, verbo o adjetivo entre otros) en un contexto lingüístico. 

Para hacerlo posible, el PLN determina la función de cada palabra por separado, relacionando cada concepto con las palabras adyacentes en una frase, oración o párrafo. Una vez analizada la morfología, se apoya en algoritmos de autoaprendizaje para implementar etiquetas descriptivas predefinidas. 

Una de sus ventajas principales es la edificación de modelos de lenguaje desde un determinado punto de vista lingüístico. De este modo, facilita la inclusión de fuentes de información cada vez más complejas que aporten contenido más útil y enriquecedor. 

 

Gestión de Big Data

Los macro datos son la fuente central de información constante que guía las estrategias de millones de empresas en forma de petabytes almacenados en la nube. Además de estar en gran parte desestructurados, viven en constante crecimiento y proporcionan una perspectiva global sobre las tendencias del mercado actuales o proyectadas.

Este tipo de datos sería de poca utilidad sin la ayuda del procesamiento del lenguaje natural como herramienta para derivar la información de manera reveladora y comprensible. El proceso de inteligencia empresarial se vale, por tanto, del PLN para realizar operaciones de búsqueda sobre consultas ingresadas en lenguaje natural, cubriendo así todos los escenarios posibles y minimizando los errores estadísticos.

Más allá de la retroalimentación oficial de los clientes o del mercado, el procesamiento del lenguaje natural logra dibujar una imagen concluyente de, por ejemplo, si un producto o servicio en particular está siendo o será bienvenido en los segmentos de mercado objetivo.



Análisis de sentimiento

El análisis de sentimiento se refiere al uso del procesamiento del lenguaje natural, la lingüística computacional y el análisis de texto para identificar el sentimiento de una cadena de texto; extrayendo información subjetiva de los recursos disponibles por medio de IA. 

Es ampliamente utilizado como herramienta para dilucidar si un artículo periodístico, por ejemplo, es favorable o no en relación con un tema o tendencia en concreto. Es también usado muy a menudo por parte de las empresas para monitorear el sentimiento de marca y producto en los comentarios de clientes. 

A través de redes neuronales, se pueden clasificar los inputs positivos, negativos o neutrales utilizando representaciones de palabras como vectores, para identificar, extraer, cuantificar y estudiar sistemáticamente los estados afectivos y todo tipo de feedback subjetivo. Tener un buen conocimiento teórico es sólo el principio: el PLN simplifica la carga de tareas complejas otorgando la capacidad de esquematizar su sentido práctico.



 

Pangeanic: una visión estratégica del procesamiento del lenguaje natural

Las aplicaciones propuestas son sólo algunas de las innumerables oportunidades que ofrece el procesamiento del lenguaje natural en el presente y futuro inmediato. Concordamos con Jaxenter en que estamos en la punta del iceberg en cuanto a lo que el PLN tiene para ofrecer.

Su implementación está ganando terreno en la humanización y democratización de la inteligencia artificial; tanto para las empresas como para sus clientes. Las nuevas tecnologías están creando consumidores más inteligentes y patrones de demanda mucho más complejos, por lo que la única forma de mantener una ventaja competitiva estratégica es convertirlas en nuestras aliadas del conocimiento. 

 

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