El lenguaje humano es difícil de entender para las máquinas, ya que implica una gran cantidad de acrónimos, diferentes significados, sub-significados, reglas gramaticales, contexto, jerga y muchos otros aspectos.
Pero muchos procesos y operaciones empresariales aprovechan las máquinas y requieren la interacción entre máquinas y humanos.
Por eso, los científicos necesitaban una tecnología que ayudara a la máquina a descodificar las lenguas humanas y simplificara su aprendizaje por parte de las máquinas.
Fue entonces cuando surgieron los algoritmos de procesamiento del lenguaje natural o PNL. Hizo que los programas informáticos fueran capaces de comprender diferentes lenguas humanas, tanto si las palabras son escritas como habladas.
La PNL utiliza diferentes algoritmos para procesar las lenguas. Y con la introducción de los algoritmos de PNL, la tecnología se convirtió en una parte crucial de la Inteligencia Artificial (IA) para ayudar a racionalizar los datos no estructurados.
En este artículo, hablaré de la PNL y de algunos de los algoritmos de PNL de los que más se habla.
Comencemos
¿Qué es la PNL?
El proceso del lenguaje natural (PNL) es un campo de la informática, la lingüística y la inteligencia artificial que se ocupa de la interacción entre el lenguaje humano y los ordenadores. Ayuda a programar máquinas para que puedan analizar y procesar grandes volúmenes de datos asociados a lenguajes naturales.
En otras palabras, la PNL es una tecnología o mecanismo moderno que utilizan las máquinas para comprender, analizar e interpretar el lenguaje humano. Proporciona a las máquinas la capacidad de comprender textos y el lenguaje hablado de los seres humanos. Con la PNL, las máquinas pueden realizar traducciones, reconocimiento del habla, resúmenes, segmentación de temas y muchas otras tareas en nombre de los desarrolladores.
Lo mejor es que la PNL realiza todo el trabajo y las tareas en tiempo real utilizando varios algoritmos, lo que la hace mucho más eficaz. Es una de esas tecnologías que mezcla el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y los modelos estadísticos con el modelado computacional basado en reglas lingüísticas.
Los algoritmos de la PNL permiten a los ordenadores procesar el lenguaje humano a través de textos o datos de voz y descodificar su significado para diversos fines. La capacidad de interpretación de los ordenadores ha evolucionado tanto que las máquinas pueden incluso comprender los sentimientos humanos y la intención que hay detrás de un texto. La PNL también puede predecir las palabras o frases que vendrán a la mente de un usuario cuando está escribiendo o hablando.
Esta tecnología está presente desde hace décadas y, con el tiempo, se ha ido evaluando y ha logrado una mayor precisión en los procesos. La PNL tiene sus raíces vinculadas al campo de la lingüística e incluso ayudó a los desarrolladores a crear motores de búsqueda para Internet. A medida que la tecnología ha avanzado con el tiempo, el uso de la PNL se ha ampliado.
Hoy en día, la PNL encuentra aplicación en una gran variedad de campos, desde las finanzas, los motores de búsqueda y la inteligencia empresarial hasta la sanidad y la robótica. Además, la PNL ha calado hondo en los sistemas modernos; se utiliza para muchas aplicaciones populares como el GPS por voz, los chatbots de atención al cliente, la asistencia digital, el funcionamiento de voz a texto y muchas más.
¿Cómo funciona la PNL?
La PNL es una tecnología dinámica que utiliza diferentes metodologías para traducir el complejo lenguaje humano a las máquinas. Utiliza principalmente la inteligencia artificial para procesar y traducir palabras escritas o habladas para que puedan ser entendidas por los ordenadores.
Al igual que los humanos tienen cerebros para procesar todas las entradas, los ordenadores utilizan un programa especializado que les ayuda a procesar la entrada hasta convertirla en una salida comprensible. La PNL funciona en dos fases durante la conversión, una es el procesamiento de datos y la otra el desarrollo de algoritmos.
El procesamiento de datos constituye la primera fase, en la que se preparan y limpian los datos de texto de entrada para que la máquina sea capaz de analizarlos. Los datos se procesan de forma que señalen todas las características del texto de entrada y lo hagan apto para los algoritmos informáticos. Básicamente, la fase de procesamiento de datos prepara los datos en una forma que la máquina pueda entender.
Las técnicas que intervienen en esta fase son:
- Tokenización: El texto de entrada se segrega en pequeñas formas para que sea adecuado para que la PNL trabaje con ellas.
- Eliminación de stop words: La técnica de eliminación de stop words elimina todas las palabras familiares del texto y las transforma en una forma que conserve toda la información en un estado mínimo.
- Lematización y stemming: La lematización y el stemming hacen que las palabras queden reducidas a su estructura de raíz para que a las máquinas les resulte fácil procesarlas.
- Etiquetado de parte del discurso: De este modo, las palabras de entrada se marcan en función de sus sustantivos, adjetivos y verbos, y después se procesan.
Una vez que los datos de entrada han pasado por la primera fase, a continuación, la máquina desarrolla un algoritmo con el que puede procesarlos finalmente. Entre todos los algoritmos de PNL que se utilizan para procesar las palabras preprocesadas, los sistemas basados en reglas y los basados en el aprendizaje automático son los más utilizados:
- Sistemas basados en reglas: Aquí, el sistema utiliza reglas lingüísticas para el procesamiento final de las palabras. Se trata de un algoritmo antiguo que se sigue utilizando a gran escala.
- Sistemas basados en el aprendizaje automático: Se trata de un algoritmo avanzado que combina redes neuronales, aprendizaje profundo y aprendizaje automático para decidir su propia regla de procesamiento de las palabras. Dado que utiliza métodos estadísticos, el algoritmo decide el procesamiento de las palabras basándose en los datos de entrenamiento, y realiza cambios a medida que avanza.
Categorías de algoritmos de PNL
Los algoritmos de PNL son algoritmos o instrucciones basados en el ML que se utilizan al procesar lenguajes naturales. Se ocupan del desarrollo de protocolos y modelos que permiten a una máquina interpretar los lenguajes humanos.
Los algoritmos de PNL pueden modificar su forma en función del enfoque de la IA y también de los datos de entrenamiento con los que han sido alimentados. El trabajo principal de estos algoritmos consiste en utilizar diferentes técnicas para transformar eficazmente entradas confusas o no estructuradas en información con conocimientos de la que la máquina pueda aprender.
Junto con todas las técnicas, los algoritmos de PNL utilizan los principios del lenguaje natural para hacer que las entradas sean más comprensibles para la máquina. Se encargan de ayudar a la máquina a comprender el valor contextual de una entrada dada; de lo contrario, la máquina no podrá llevar a cabo la solicitud.
Los algoritmos de PNL se segregan en tres categorías básicas diferentes, y los modelos de IA eligen cualquiera de las categorías en función del enfoque del científico de datos. Estas categorías son
#1. Algoritmos simbólicos
Los algoritmos simbólicos constituyen una de las columnas vertebrales de los algoritmos de PNL. Se encargan de analizar el significado de cada texto de entrada y de utilizarlo para establecer una relación entre diferentes conceptos.
Los algoritmos simbólicos aprovechan los símbolos para representar el conocimiento y también la relación entre conceptos. Dado que estos algoritmos utilizan la lógica y asignan significados a las palabras basándose en el contexto, se puede lograr una gran precisión.
Los grafos de conocimiento también desempeñan un papel crucial en la definición de los conceptos de un lenguaje de entrada junto con la relación entre esos conceptos. Debido a su capacidad para definir adecuadamente los conceptos y comprender fácilmente los contextos de las palabras, este algoritmo ayuda a construir XAI.
Sin embargo, los algoritmos simbólicos suponen un reto a la hora de ampliar un conjunto de reglas debido a diversas limitaciones.
#2. Algoritmos estadísticos
Los algoritmos estadísticos pueden facilitar el trabajo a las máquinas recorriendo los textos, comprendiendo cada uno de ellos y recuperando el significado. Es un algoritmo de PNL muy eficaz porque ayuda a las máquinas a aprender sobre el lenguaje humano reconociendo patrones y tendencias en el conjunto de textos de entrada. Este análisis ayuda a las máquinas a predecir qué palabra es probable que se escriba después de la palabra actual en tiempo real.
Desde el reconocimiento de voz, el análisis de sentimientos y la traducción automática hasta la sugerencia de textos, los algoritmos estadísticos se utilizan para muchas aplicaciones. La razón principal de su uso generalizado es que pueden trabajar con grandes conjuntos de datos.
Además, los algoritmos estadísticos pueden detectar si dos frases de un párrafo tienen un significado similar y cuál utilizar. Sin embargo, el mayor inconveniente de este algoritmo es que depende en parte de una compleja ingeniería de características.
#3. Algoritmos híbridos
Este tipo de algoritmo de PNL combina la potencia de los algoritmos simbólicos y estadísticos para producir un resultado eficaz. Al centrarse en las principales ventajas y características, puede anular fácilmente la máxima debilidad de cualquiera de los dos enfoques, lo que es esencial para obtener una gran precisión.
Hay muchas formas de aprovechar ambos enfoques:
- Simbólico apoyando el aprendizaje automático
- Aprendizaje automático apoyando al simbólico
- Aprendizaje simbólico y aprendizaje automático trabajando en paralelo
Los algoritmos simbólicos pueden apoyar el aprendizaje automático ayudándole a entrenar el modelo de forma que tenga que esforzarse menos para aprender el lenguaje por sí solo. Aunque el aprendizaje automático es compatible con las formas simbólicas, el modelo de aprendizaje automático puede crear un conjunto de reglas inicial para la simbólica y evitar que el científico de datos tenga que construirlo manualmente.
Sin embargo, cuando el aprendizaje simbólico y el aprendizaje automático trabajan juntos, se obtienen mejores resultados, ya que se puede garantizar que los modelos comprendan correctamente un pasaje específico.
Los mejores algoritmos de PNL
Existen numerosos algoritmos de PNL que ayudan a un ordenador a emular el lenguaje humano para comprenderlo. He aquí los mejores algoritmos de PNL que puede utilizar:
#1. Modelado de temas
El modelado de temas es uno de esos algoritmos que utilizan técnicas estadísticas de PNL para averiguar temas o tópicos principales a partir de un conjunto masivo de documentos de texto.
Básicamente, ayuda a las máquinas a encontrar el tema que puede utilizarse para definir un conjunto de textos concreto. Como cada corpus de documentos de texto contiene numerosos temas, este algoritmo utiliza cualquier técnica adecuada para averiguar cada tema evaluando conjuntos particulares del vocabulario de palabras.
La Asignación de Dirichlet Latente es una opción popular cuando se trata de utilizar la mejor técnica para el modelado de temas. Es un algoritmo de ML no supervisado y ayuda a acumular y organizar archivos de una gran cantidad de datos, lo que no es posible mediante anotación humana.
#2. Resumir textos
Es una técnica de PNL muy exigente en la que el algoritmo resume un texto brevemente y además de forma fluida. Se trata de un proceso rápido, ya que el resumen ayuda a extraer toda la información valiosa sin necesidad de repasar cada palabra.
El resumen puede realizarse de dos formas:
- Resumen basado en la extracción: Hace que la máquina extraiga sólo las palabras y frases principales del documento sin modificar el original.
- Resumen basado en la abstracción: En este proceso, se crean nuevas palabras y frases a partir del documento de texto, que representan toda la información y la intención.
#3. Análisis sentimental
Es el algoritmo de PNL que ayuda a una máquina a comprender el significado o la intención que hay detrás de un texto del usuario. Es muy popular y se utiliza en diferentes modelos de IA de empresas porque ayuda a éstas a comprender lo que piensan los clientes sobre sus productos o servicios.
Al comprender la intención de los datos de texto o de voz de un cliente en diferentes plataformas, los modelos de IA pueden informarle sobre los sentimientos de un cliente y ayudarle a dirigirse a él en consecuencia.
#4. Extracción de palabras clave
La extracción de palabras clave es otro popular algoritmo de PNL que ayuda en la extracción de un gran número de palabras y frases objetivo a partir de un enorme conjunto de datos basados en texto.
Existen diferentes algoritmos de extracción de palabras clave que incluyen nombres populares como TextRank, Term Frequency y RAKE. Algunos de los algoritmos pueden utilizar palabras adicionales, mientras que otros pueden ayudar a extraer palabras clave basándose en el contenido de un texto determinado.
Cada uno de los algoritmos de extracción de palabras clave utiliza sus propios métodos teóricos y fundamentales. Es beneficioso para muchas organizaciones porque ayuda a almacenar, buscar y recuperar contenidos de un conjunto de datos no estructurados considerable.
#5. Grafos de conocimiento
Cuando se trata de elegir el mejor algoritmo de PNL, muchos tienen en cuenta los algoritmos de grafos de conocimiento. Se trata de una técnica excelente que utiliza tripletas para almacenar información.
Este algoritmo es básicamente una mezcla de tres cosas: sujeto, predicado y entidad. Sin embargo, la creación de un grafo de conocimiento no se limita a una sola técnica, sino que requiere múltiples técnicas de PNL para ser más eficaz y detallada. El enfoque de sujeto se utiliza para extraer información ordenada de un montón de textos no estructurados.
#6. TF-IDF
El TF-IDF es un algoritmo estadístico de PNL importante para evaluar la importancia de una palabra en un documento concreto perteneciente a una colección masiva. Esta técnica implica la multiplicación de valores distintivos, que son:
- Frecuencia de términos: El valor de la frecuencia de términos le da el número total de veces que una palabra aparece en un documento concreto. Las palabras de parada suelen tener una frecuencia de término alta en un documento.
- Frecuencia inversa del documento: La frecuencia inversa de documentos, por su parte, destaca los términos que son muy específicos de un documento o las palabras que aparecen menos en todo un corpus de documentos.
#7. Nube de palabras
Nube de palabras es un algoritmo único de PNL que implica técnicas de visualización de datos. En este algoritmo, se resaltan las palabras importantes y luego se muestran en una tabla.
Las palabras esenciales del documento se imprimen en letras más grandes, mientras que las menos importantes se muestran en fuentes pequeñas. A veces, las menos importantes ni siquiera son visibles en la tabla.
Recursos de aprendizaje
Aparte de la información anterior, si quiere aprender más sobre el procesamiento del lenguaje natural (PLN), puede considerar los siguientes cursos y libros.
#1. Ciencia de datos: Procesamiento del Lenguaje Natural en Python
Este curso de Udemy está muy bien valorado por los alumnos y ha sido meticulosamente creado por Lazy Programmer Inc. Enseña todo sobre PNL y algoritmos de PNL y le enseña a escribir análisis de sentimientos. Con una duración total de 11 horas y 52 minutos, este curso le da acceso a 88 clases.
#2. Procesamiento del Lenguaje Natural: PLN con Transformadores en Python
Con este popular curso de Udemy, no sólo aprenderá sobre PLN con modelos de transformadores, sino que también tendrá la opción de crear modelos de transformadores ajustados. Este curso le ofrece una cobertura completa de la PNL con sus 11,5 horas de vídeo a la carta y 5 artículos. Además, aprenderá sobre técnicas de creación de vectores y preprocesamiento de datos de texto para PNL.
#3. Procesamiento del lenguaje natural con transformadores
Este libro se publicó por primera vez en 2017 y tenía como objetivo ayudar a los científicos de datos y codificadores a aprender sobre PLN.
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Una vez que comience a leer el libro, llegará a construir y optimizar modelos de transformadores para muchas tareas de PNL. También llegará a saber cómo puede utilizar los transformadores para el aprendizaje por transferencia multilingüe.
#4. Procesamiento práctico del lenguaje natural
A través de este libro, los autores han explicado las tareas, los problemas y los enfoques de solución para la PNL.
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Este libro también enseña a implementar y evaluar diferentes aplicaciones de la PNL.
Conclusión
La PNL es una parte integral del mundo moderno de la IA que ayuda a las máquinas a comprender los lenguajes humanos e interpretarlos.
Los algoritmos de PNL resultan útiles para diversas aplicaciones, desde motores de búsqueda e informática hasta finanzas, marketing y mucho más.