- El procesamiento de lenguaje natural (NLP) es una rama de la IA que permite a las computadoras comprender, interpretar y generar lenguaje humano, impulsando asistentes de voz, chatbots, motores de búsqueda y herramientas de traducción.
- El NLP hace que tareas como la atención al cliente, el análisis de texto y las recomendaciones personalizadas sean más eficientes, ya que permite a las máquinas captar el significado, detectar la intención y generar respuestas que suenan naturales.
- El NLP incluye subcampos como la comprensión del lenguaje natural (NLU), que interpreta las entradas del usuario, y la generación de lenguaje natural (NLG), que crea respuestas similares a las humanas.
El procesamiento de lenguaje natural (NLP) se ha vuelto omnipresente: lo usamos en el filtrado de correos electrónicos, asistentes de voz, agentes de IA, motores de búsqueda, predicción de texto y chatbots de IA.
Las empresas utilizan sistemas de NLP para mejorar sus operaciones y las personas los usan a diario en sus hogares.
Pero aunque está en todas partes, el NLP es un proceso complejo en el que pocos pensamos cuando usamos un servicio de traducción de idiomas o nuestro teléfono predice la siguiente palabra que vamos a escribir.
El primer paso para entender el NLP es definir qué es. ¡Comencemos!
¿Qué es el procesamiento de lenguaje natural?
El procesamiento de lenguaje natural (PLN) es una rama de la inteligencia artificial que se centra en la interacción entre ordenadores y personas a través del lenguaje natural.
Permite que las máquinas comprendan, interpreten y generen lenguaje humano de manera significativa y útil.
¿Por qué usar NLP?
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La popularidad del NLP tiene buenas razones, tanto para organizaciones como para individuos. Algunas de las razones más comunes para emplear NLP son:
Automatización rentable
Los sistemas de NLP suelen usarse para automatizar tareas como la atención al cliente, el filtrado de correos electrónicos y la clasificación de documentos. Como cualquier otra automatización, ahorra tiempo y recursos a las organizaciones.
Información basada en datos
Las empresas pueden usar sistemas de NLP para obtener información o identificar tendencias. Analizando grandes volúmenes de datos de texto recopilados por chatbots empresariales, como comentarios de clientes, reseñas o publicaciones en redes sociales, un sistema de NLP puede ayudar a mejorar productos o servicios.
Optimización de búsquedas
La búsqueda ha mejorado mucho con los años, en parte gracias al NLP.
El NLP permite obtener resultados de búsqueda más precisos, ya sea por voz o texto, ayudando a los usuarios a encontrar información más rápido. Vemos estos beneficios cada vez que escribimos en Google, le pedimos a Siri que llame a un taxi o describimos el producto que queremos a un chatbot de una tienda.
Personalización
Como los sistemas de NLP analizan los patrones y preferencias de cada usuario, sus respuestas pueden adaptarse a cada interacción individual.
Por ejemplo, un chatbot de atención al cliente puede ofrecer una disculpa o un descuento a un cliente molesto, o un asistente de IA puede sugerir una marca de ropa que coincida con las preferencias previas del usuario.
Diferencia entre NLU, NLP y NLG
El NLP es un campo amplio que abarca varias subdisciplinas, incluyendo la comprensión del lenguaje natural (NLU) y la generación de lenguaje natural (NLG).
PLN es el dominio general, mientras que NLU y NLG son áreas especializadas dentro de él. Esto se debe a que el procesamiento de lenguaje natural debe involucrar tanto la comprensión como la generación durante una conversación bidireccional.
Comprensión del lenguaje natural (NLU)
La NLU es necesaria para extraer el significado de las entradas del usuario.
Como subcampo del NLP, la NLU se centra en la comprensión del lenguaje. Su objetivo principal es permitir que las máquinas entiendan e interpreten el lenguaje humano de manera significativa.
La NLU implica analizar el texto para determinar la intención detrás de las palabras, reconocer entidades y captar el significado contextual del lenguaje.
Por ejemplo, cuando un usuario dice: "Reserva una mesa en el restaurante", la NLU se encarga de entender que la intención es hacer una reserva y que "restaurante" es la entidad donde debe realizarse la acción.
Generación de lenguaje natural (NLG)
La NLG, por otro lado, se ocupa de la producción del lenguaje. Una vez que la máquina entiende la entrada del usuario (gracias a la NLU), la NLG genera una respuesta coherente y adecuada al contexto.
Por ejemplo, si un usuario pregunta a un chatbot: "¿Qué tiempo hará mañana?", el sistema NLG formulará una respuesta como: "El clima mañana será soleado, con una máxima de 75°F."
La NLG implica elegir las palabras adecuadas, estructurar correctamente las frases y asegurarse de que la respuesta sea natural y parecida a la de una persona. Es un componente clave del NLP que convierte la comprensión de la máquina en lenguaje comunicativo.
11 componentes del PLN
El procesamiento de lenguaje natural es un proceso complejo con varios componentes que se superponen.
Si quieres entender mejor cómo funciona el PLN, estos son 11 componentes que ilustran la complejidad del proceso.
Para explicar estos componentes, usaré el ejemplo de un CMO que hace la siguiente solicitud a un chatbot interno: Por favor, agenda una reunión con el equipo de marketing mañana a las 3pm.
1. Enunciados
El enunciado es la frase exacta que el usuario dice o escribe. En este caso es: "Agenda una reunión con el equipo de marketing mañana a las 3 PM."
El enunciado es la entrada que el sistema de PLN analizará para determinar la intención y extraer las entidades relevantes.
2. Entidades
Las entidades en esta frase aportan detalles específicos relacionados con la intención.
Por ejemplo, una entidad aquí es “equipo de marketing”, porque especifica con quién es la reunión. Otra entidad es "3 PM mañana", ya que indica la hora y fecha de la reunión.
Las entidades dan al chatbot la información necesaria para programar correctamente la reunión.
3. Intenciones
En nuestro ejemplo, la intención es el objetivo del usuario: agendar una reunión.
Una interfaz conversacional, como un chatbot de IA, reconocerá que la intención detrás del mensaje del usuario es programar una reunión.
4. Tokenización
La tokenización es una etapa del proceso de PLN. Consiste en dividir una frase en partes más pequeñas, llamadas tokens, que pueden ser palabras individuales, frases o incluso signos de puntuación.
Por ejemplo, nuestro enunciado podría dividirse en tokens como "Agenda", "una", "reunión", "equipo de marketing", "3 PM" y "mañana".
Esto ayuda al sistema de PLN a analizar cada parte de la frase de manera más efectiva, facilitando la comprensión del significado general y permitiendo responder con precisión.
5. Stemming y lematización
El stemming y la lematización son técnicas que pueden usar los sistemas de PLN para simplificar las palabras a su forma base o raíz. El stemming recorta una palabra a su base, por ejemplo, marcando ‘scheduling’ como ‘schedule’.
La lematización convierte palabras a versiones normalizadas que existen en un diccionario. Así, en vez de solo quitar sufijos, la lematización podría marcar ‘wowza’ o ‘tight’ como la palabra ‘bueno’.
Estas técnicas ayudan al sistema de PLN a reconocer que palabras con diferentes terminaciones o formas pueden tener el mismo significado.
6. Etiquetado de partes de la oración
En este paso, el sistema de NLP etiqueta cada palabra de la frase según su función gramatical:
- Programar (verbo)
- una (determinante)
- reunión (sustantivo)
- con (preposición)
- el (determinante)
- marketing (adjetivo)
- equipo (sustantivo)
- a (preposición)
- 3 (número)
- p. m. (sustantivo)
- mañana (sustantivo)
El etiquetado de partes de la oración (PoS) ayuda al sistema de NLP a comprender mejor la estructura de la frase y las relaciones entre las palabras.
7. Reconocimiento de entidades nombradas (NER)
El sistema identifica entidades específicas en la frase, como "equipo de marketing" (una organización o grupo) y "3 PM mañana" (una expresión de tiempo). El NER ayuda al sistema a entender con quién es la reunión y cuándo debe programarse.
8. Análisis de sentimiento
El análisis de sentimiento evalúa el tono de la entrada.
Si el CMO dijera: "Agenda otra reunión con el equipo de marketing antes de que me arranque los pelos", el sistema de NLP detectaría el sentimiento negativo.
Una vez que se identifica un sentimiento, el sistema de PLN puede actuar en consecuencia: puede tranquilizar al CMO o disculparse. El análisis de sentimientos es especialmente útil cuando una interfaz conversacional interactúa con clientes, ya que permite medir cuántos están satisfechos y cuántos están frustrados.
9. Comprensión contextual
Los sistemas de PLN utilizan la comprensión contextual para interpretar el significado de palabras y frases según el texto que las rodea. Esto implica analizar no solo palabras individuales, sino también cómo se relacionan entre sí en una oración o conversación.
10. Aprendizaje automático
Los sistemas de PLN mejoran su capacidad para comprender y generar lenguaje utilizando un modelo de aprendizaje automático (ML).
El modelo de ML se entrena con un gran conjunto de datos de oraciones, lo que le permite interpretar correctamente la intención ("Agendar una reunión"), identificar entidades (como "equipo de marketing" y "mañana a las 3 PM") y generar una respuesta adecuada.
11. Gestor de diálogos
La gestión del diálogo en los sistemas de PLN rastrea el contexto de una conversación, asegurando respuestas coherentes basadas en las entradas previas.
Si el CMO mencionó por la mañana que necesitaba reunirse con el equipo de marketing, podría decir: ‘Agenda esa reunión para mí a las 3 p. m.’ El sistema recordaría y confirmaría que quería agendarla con el equipo de marketing.
Ejemplos reales de PLN
Si usas tecnología todos los días, probablemente interactúas con sistemas de PLN a diario. Estos son solo algunos ejemplos comunes de cómo puedes relacionarte con programas de procesamiento de lenguaje natural.
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Asistentes Virtuales
Probablemente lo tienes en el bolsillo ahora mismo: asistentes inteligentes como Siri, Alexa y Google Assistant usan PLN para entender y responder a comandos de voz.
Cuando preguntas, "¿Qué tiempo hace hoy?", un asistente de IA procesa tu voz, entiende la intención, recupera los datos del clima y responde con la información relevante.
Chatbots de IA
Muchas empresas utilizan chatbots impulsados por PLN para atender consultas de clientes. Por ejemplo, si preguntas a un chatbot en un sitio de comercio electrónico, "¿Dónde está mi pedido?", el bot puede interpretar tu consulta, acceder a la información de seguimiento y darte una actualización.
Traducción de idiomas
El PLN es fundamental en los servicios de traducción, permitiendo a los usuarios traducir texto o voz de un idioma a otro.
Estos sistemas analizan la estructura y el significado del idioma original y generan un texto equivalente en el idioma de destino. Así que cada vez que usas Google Translate, es gracias al PLN.
Aplicaciones de voz a texto
Las aplicaciones de voz a texto, como Siri o las herramientas de dictado, convierten el lenguaje hablado en texto escrito usando PLN.
Cuando usas el dictado por voz en tu teléfono o transcribes una grabación de reunión, el PLN descompone los sonidos en palabras, reconoce patrones en el habla y produce un texto preciso.
Filtrado de correo no deseado
Aunque no lo solemos asociar con la IA, el filtrado de correo no deseado es una aplicación común del PLN.
Los sistemas de PLN pueden analizar el contenido de los correos electrónicos, buscando ciertos patrones, frases o comportamientos que indiquen spam o phishing, como palabras clave específicas, enlaces extraños o formatos inusuales.
Resumen y generación de texto
Este tipo de herramientas condensan artículos largos, informes o documentos en resúmenes más cortos y fáciles de leer, y lo hacen gracias al PLN.
Y cualquier estudiante en la era de ChatGPT ha usado un generador de texto. Estos generadores de PLN pueden crear contenido coherente y significativo, desde una estrofa rimada, hasta un ensayo en inglés o descripciones de productos.
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Preguntas frecuentes
¿En qué se diferencia el PLN del procesamiento de lenguaje basado en reglas tradicionales?
Los sistemas tradicionales basados en reglas dependen de reglas lingüísticas escritas manualmente, lo que los hace rígidos y difíciles de mantener. En cambio, el PLN utiliza métodos estadísticos y aprendizaje automático para aprender patrones del lenguaje a partir de datos, permitiendo mayor adaptabilidad y escalabilidad.
¿En qué se diferencia el PLN del aprendizaje automático general?
El PLN es una rama especializada de la IA que aplica el aprendizaje automático para comprender y generar lenguaje humano, mientras que el aprendizaje automático general abarca una gama más amplia de tipos de datos como imágenes, números o señales.
¿Cuál es la diferencia entre un modelo de PLN específico de dominio y uno de propósito general?
Un modelo de PLN específico de dominio se entrena con textos de un campo particular, como derecho o medicina, lo que le permite comprender vocabulario y contexto especializado con mayor precisión. Los modelos de propósito general, aunque más versátiles, pueden carecer de precisión en áreas técnicas o especializadas.
¿Cómo pueden las pequeñas empresas beneficiarse de las tecnologías de PLN?
Las pequeñas empresas pueden usar el PLN para automatizar la atención al cliente con chatbots, mejorar la funcionalidad de búsqueda en su sitio web, analizar los comentarios de los clientes para detectar el sentimiento y ayudar en la creación de contenido, ayudando a optimizar las operaciones incluso sin un gran equipo técnico.
¿Existen preocupaciones éticas o sesgos conocidos en los modelos de PLN?
Sí, los modelos de PLN pueden aprender y amplificar involuntariamente sesgos presentes en sus datos de entrenamiento, lo que puede llevar a resultados injustos o dañinos. Por eso es importante un entrenamiento responsable y auditorías regulares.
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