¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural? Una guía completa sobre el PLN

¿Sabes cómo se comunican de forma natural los ordenadores con las personas? 

Bueno, ya sabes que el ordenador solo entiende los unos y los ceros en forma binaria. Es cierto, pero gracias a la inteligencia artificial, los ordenadores pueden entender el lenguaje humano y responder a él. 

Aquí es donde entraen juego el procesamiento del lenguaje natural (PLN). Seguramente habrás visto aplicaciones como los chatbots, que responden a nuestras consultas, o los traductores que traducen al instante. El PLN es lo que lo hace todo más fácil.

Pero, ¿cómo es posible? 

No te preocupes, en esta completa entrada del blog aprenderás todo lo que hay que saber sobre el procesamiento del lenguaje natural.

Pues empecemos.

¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural?

El procesamiento del lenguaje natural se refiere al procesamiento del lenguaje de forma natural. Se trata de que los ordenadores puedan entender lo que queremos decir cuando hablamos, lo que les permite conversar con nosotros, traducir idiomas, analizar los sentimientos en los mensajes de texto e incluso reconocer el habla. Es como enseñar a los ordenadores el bilingüismo y la inteligencia emocional, lo que hace que nuestras interacciones con la tecnología sean más naturales y parecidas a las humanas. 

Es posible que ya hayas tenido contacto con el PLN sin darte cuenta. Existe desde hace más de 50 años y ha evolucionado a partir de la informática y la lingüística. 

Componentes clave de la PNL

Estos son los componentes básicos de la PNL: 

Comprende el texto

El procesamiento del lenguaje natural (NLP) permite a los ordenadores comprender el texto escrito y extraer el significado de archivos, correos electrónicos, blogs y mucho más.

Reconocimiento de voz

El PLN permite a los ordenadores reconocer y transcribir el lenguaje hablado para diferentes aplicaciones y dispositivos de audio.

Generación de lenguaje

El PLN facilita la generación de un lenguaje similar al humano, lo que permite a los ordenadores producir textos coherentes e incluso mantener conversaciones.

¿Cómo entienden tu lenguaje natural?

Bueno, el lenguaje que hablas de forma natural no sigue una estructura fija, como en «Come pan con mantequilla en el desayuno».

Puede que tú hayas entendido el significado, pero el ordenador no lo entenderá.

Para que un ordenador lo entienda, debe estar en un formato estructurado, como este: 

Formato estructurado

<breakfast>

<eat> bread</> 

<eat> butter</>

</>

Ahora el ordenador es capaz de entender lo que intentas decir. La función del procesamiento del lenguaje natural es servir de puente entre ambos. Así pues, el PLN se sitúa justo en medio, haciendo de puente entre los datos no estructurados y los estructurados.

El proceso de convertir este lenguaje no estructurado en lenguaje estructurado se denomina «comprensión del lenguaje natural» (NLU), mientras que el proceso de convertir el lenguaje estructurado en no estructurado se denomina «generación de lenguaje natural» (NLG).

¿Cómo funciona la PNL?

Como ser humano, puedes distinguir entre la palabra «hoja» (en el sentido de las hojas de un árbol) y una persona que se marcha. Pero, ¿cómo lo distinguen los ordenadores?

Bueno, tú puedes distinguirlas porque entiendes la gramática. En el procesamiento del lenguaje natural (NLP), los ordenadores también siguen una serie de principios y técnicas para preprocesar el texto y entenderlo como si fuera un lenguaje humano.

Pues vamos a aprender esas técnicas de PNL.

1. Tokenización

En primer lugar, el ordenador descompone una frase no estructurada en fragmentos individuales denominados «tokens». Por ejemplo,«Me encantan las bayas»es una frase, pero tras aplicar la tokenización queda así: «Me», «encantan», «las bayas».

La tokenización se puede dividir en dos categorías: la tokenización de frases y la tokenización de palabras. 

La segmentación de oraciones consiste en dividir un párrafo en oraciones distintas, mientras que la segmentación de palabras consiste en dividir una oración en palabras distintas. Esto permite al ordenador aprender los posibles significados y la finalidad de cada palabra concreta.

2. Eliminación de palabras vacías

Elimina las palabras comunes de los textos; solo quedan las palabras únicas que aportan información valiosa a la frase. Por ejemplo, preposiciones como «en, a» y artículos como «un, una, el».

3. Derivación y lematización

Una vez eliminadas las palabras comunes, llega el momento del stemming. Se trata del proceso

consiste en reducir una palabra a su forma raíz, o tema, eliminando los prefijos y sufijos de la base, como «es», «s», «ing» y «ed».

Por ejemplo, la palabra «Eating» se reduciría a su forma raíz «Eat». La reducción a la raíz es una técnica muy eficaz, pero a veces elimina partes innecesarias de la raíz y altera el significado de la palabra original.

Pero no te preocupes: la lematización resuelve este problema. En lugar de eliminar el principio y el final de las palabras, la lematización reduce cada token a su forma raíz y aprende su significado a través de una definición del diccionario. Esto les ayuda a identificar el mismo significado fundamental de la palabra, aunque esta aparezca en frases diferentes. 

Veamos qué significa esto. Supongamos que tengo las palabras «Running», «Ran» y «Runs» , todas ellas derivadas de la palabra «Run». Por lo tanto, «Run» es el lema de estas palabras.

4. Etiquetado de partes del discurso

Tras la lematización, el siguiente paso es el etiquetado de partes del discurso, que distingue las partes del discurso y comprueba la sintaxis. En este proceso, cada token se marca en función de su parte del discurso. Por ejemplo, «Las hojas del árbol son verdes»y «Me voy de casa». Ambas frases tienen una palabra en común: «leave », pero la palabra «leaves» (hojas) en el caso del árbol es un sustantivo, mientras que la palabra «leave» (ir) en el caso de «casa» es un verbo.

5. Clasificación de textos

La clasificación de textos es una técnica importante en el procesamiento del lenguaje natural (PLN), en la que los textos se clasifican en categorías predefinidas. Analiza automáticamente los patrones presentes en el texto y predice qué textos pertenecen a cada categoría. Existen diferentes tipos de clasificación de textos, como el análisis de opiniones, el modelado de temas, la detección de spam y la extracción de palabras clave.

6. Reconocimiento de entidades de nombres

El último paso antes de aplicar los algoritmos es el reconocimiento de entidades nombrales. En esta fase, el sistema clasifica palabras concretas en función de si se trata de una organización, un nombre de persona, una ubicación, un valor monetario, etc., con el fin de identificar y verificar si ese nombre corresponde a una persona o a una organización.

Por ejemplo, me comí una manzana en Apple Inc. Si nos fijamos en las palabras, el nombre «apple» hace referencia tanto a la fruta como a la empresa.

Una vez finalizado el preprocesamiento, llega el momento de que la máquina comprenda el lenguaje, por lo que es necesario desarrollar algoritmos de PLN y entrenarla para que realice tareas específicas. 

Existen muchos algoritmos de PLN, pero, en general, solo se utilizan principalmente dos.

7. Sistema basado en reglas

Este fue el primer sistema en crear algoritmos de PLN. En un sistema basado en reglas, un experto en lingüística o un programador define una serie de reglas gramaticales que, posteriormente, siguen las máquinas para procesar el lenguaje natural. El algoritmo esadecuado para problemas con una lógica sencilla, pero si surge algún problema complejo, estas reglas no podrán resolverlo.

8. Algoritmo de aprendizaje automático

El aprendizaje automático es un algoritmo dinámico basado en métodos estadísticos. Es capaz de resolver con facilidad tareas complejas. En el aprendizaje automático no hay reglas predefinidas; aprende todo a partir de los datos mediante algoritmos que identifican patrones y toman decisiones. Cuantos más datos se le proporcionen, mejor podrá procesar su tarea.

¿Por qué es importante la PNL?

El PLN desempeña un papel importante en diversos ámbitos empresariales. Existe tal cantidad de datos de texto no estructurados, almacenados en bases de datos en forma de lenguaje natural, que las empresas no pueden analizarlos de manera eficaz. Ante este problema, solo el PLN es capaz de procesarlos de forma eficiente.  

Veamos algunas razones por las que es importante

¿En qué ámbitos se utiliza el PLN? (Casos prácticos)

El procesamiento del lenguaje natural es un campo muy amplio y sus aplicaciones se utilizan en diversos sectores industriales. 

Algunos de los usos más habituales del PLN son:

1. IA generativa

En el ámbito del procesamiento del lenguaje natural (NLP), la IA generativa hace referencia a los modelos de IA capaces de crear textos o respuestas similares a los humanos. Resulta útil en tareas comola creación de sitios web mediante IA, la generación de textos,los generadores de imágenes y la traducción de idiomas, lo que mejora la interacción con los usuarios y automatiza la creación de contenidos.

Por ejemplo,Dorik AIeselmejor creador de sitios web basado en IAque, además, genera contenido de texto e imágenes a partir de una indicación. Analiza los datos introducidos para crearsitios web, textos publicitarios e imágenes de calidad profesional. Si quieres saber más sobre la IA generativa, consulta «¿Qué es la IA generativa?».

Artículo relacionado:¿Qué es la ingeniería de prompts?

2. Motores de búsqueda

El PLN se utiliza ampliamente en los motores de búsqueda como una tecnología inteligente que comprende la intención y las consultas de los usuarios para ofrecer resultados relevantes, incluso si las palabras clave no coinciden exactamente con la consulta.

Por ejemplo, Copilot de Bing AI, un potente asistente de IA que utiliza los motores de búsqueda de Bing para ampliar su capacidad y realizar más tareas.

Artículo relacionado:¿Cómo se utiliza la IA de Bing?

3. Traducciones automáticas

Una de las principales técnicas de la PNL es la traducción automática. 

Al igual que Google Translate, que utiliza el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para traducir automáticamente cualquier texto o audio al instante.

4. IA conversacional

El PLN se utiliza ampliamente en los chatbots y los asistentes virtuales. Los chatbots utilizan el PLN y el aprendizaje automático para comprender las consultas y responder de forma natural a los usuarios de manera automática. 

ChatGPTes una IA conversacional que responde a sus usuarios. 

Si quieres saber más sobre la IA conversacional, consulta ¿Qué es la IA conversacional?

5. Reconocimiento automático del habla y de la voz

El PLN se utiliza en aplicaciones en las que es necesario convertir la voz humana a un formato que la máquina pueda entender fácilmente. Por ejemplo, en el reconocimiento automático del habla (ASR) y la conversión de voz a texto (STT).

6. Corrige la gramática

El PLN se utiliza en aplicaciones de corrección gramatical, donde comprueba la ortografía y corrige automáticamente cualquier error gramatical. Por ejemplo, Grammarly y Quillbot utilizan tecnología de PLN para corregir la gramática de las frases.

7. Autocorrección y autocompletado de frases

El PLN se utiliza en aplicaciones para sugerir cualquier palabra que falte en una frase. Además, puede autocompletar cualquier frase prediciendo la siguiente palabra de la misma.

8. Análisis de opiniones

El PLN es capaz de interpretar los sentimientos y las emociones presentes en los datos de texto, lo que contribuye a tranquilizar a los clientes en distintos sectores.

9. Moderación de contenidos

El PLN utiliza la clasificación de textos para clasificar el contenido y detectar si se trata de spam o no, tras lo cual filtra el texto. Se utiliza en las redes sociales y en las comunidades en línea para la moderación de contenidos.

10. Estudios de mercado

El PLN se utiliza en el sector del marketing digital para analizar el perfil de los clientes, las conversaciones y otros datos, con el fin de obtener información sobre las tendencias del mercado y las preferencias de los clientes.

¿Cuáles son los principales retos del PLN?

Aunque el PLN es útil y ayuda a resolver muchos problemas gracias a su aplicación, existen algunos obstáculos que los ingenieros de PLN están tratando de superar.

1. La ambigüedad en el lenguaje

El lenguaje humano puede tener muchos significados diferentes para una misma frase, por lo que al modelo de PLN le resulta difícil comprender el verdadero significado del contexto. 

2. Comprender el sarcasmo y la ironía

Los modelos de PLN utilizan el aprendizaje automático para comprender una frase en función de su significado o sus matices emocionales, pero les cuesta detectar el sarcasmo y la ironía.

3. Dependiendo de los datos de entrenamiento

Para que un modelo de PLN sea eficaz, debe estar bien entrenado con datos. Si no se dispone de suficientes datos de entrenamiento, puede dar lugar a resultados sesgados.

4. Comprensión de los distintos términos

Cada sector tiene su propio conjunto de términos para una palabra concreta. Esto resulta difícil de distinguir para un modelo de PLN.

5. Diversidad lingüística

Todavía hay muchos idiomas en el mundo que los modelos de PLN no han podido abarcar debido a la falta de recursos.

6. Errores y faltas ortográficas

Los errores y las faltas ortográficas en el habla suelen resultar difíciles de comprender correctamente para los modelos de PLN.

7. Capacidad de razonamiento limitada

Aunque los modelos de PLN pueden procesar información y responder a indicaciones, carecen de la capacidad de razonamiento lógico necesaria para llegar a conclusiones propias de un ser humano.

¿Qué son las herramientas de PNL?

Las herramientas de PLN son programas informáticos o bibliotecas de desarrollo que ofrecen todas las funcionalidades necesarias para analizar y procesar datos del lenguaje humano.

Existen principalmente dos tipos de herramientas que se utilizan en el PLN

1. Bibliotecas y marcos de programación

Estos códigos ya escritos, denominados «bibliotecas», se utilizan para crear aplicaciones de PLN. Si tienes conocimientos de programación, puedes crear aplicaciones de PLN personalizadas.

Algunas herramientas de PLN basadas en marcos son: 

NLTK (Natural Language Toolkit)

Se trata de una colección de bibliotecas de Python capaces de realizar tareas de tokenización, etiquetado, lematización y análisis sintáctico.

SpaCy

Se trata de una biblioteca de Python de código abierto capaz de realizar tareas avanzadas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) de manera eficiente mediante el reconocimiento de entidades nombrales, el etiquetado de partes del discurso y el análisis de opiniones.

Gensim

Gensim es una potente biblioteca de código abierto que realiza modelado de temas para detectar temas ocultos en datos de texto y, además, identifica similitudes entre documentos mediante métodos estadísticos.

2. API de PLN basadas en la nube

Se trata de servicios ya preparados que los desarrolladores pueden integrar en sus aplicaciones a través de la nube. Algunas API basadas en la nube para tareas de PLN son:

IBM Watson

IBM Watson es una potente herramienta API capaz de comprender el lenguaje humano y que ayuda a crear aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural (NLP) mediante diferentes algoritmos.

API de lenguaje natural de Google Cloud

Se trata de un servicio excelente que permite acceder a modelos de PLN preentrenados desarrollados por Google. Permite crear numerosas aplicaciones para distintos sectores mediante la aplicación de todas las técnicas de PLN.

Modelo de generación de texto de OpenAI

ChatGPT, de OpenAI, utiliza un modelo de generación de texto que produce textos de aspecto humano a partir de los datos que se le introducen. Ha sido entrenado con enormes cantidades de datos de texto, lo que le permite comprender respuestas contextuales y generar textos coherentes en lenguaje natural sobre una amplia variedad de temas y estilos.

Artículo relacionado:Cómo utilizar la API de ChatGPT: una guía paso a paso

Reflexiones finales

Genial ,acabas de aprender qué es el procesamiento del lenguaje natural, susaplicaciones y el nombre de la herramienta más destacada. 

Bueno, el PLN es hoy en día un término habitual en el ámbito de la inteligencia artificial y ya está presente en muchas de las aplicaciones que utilizas a diario. Se trata de un campo en auge dentro de la inteligencia artificial. Aunque existen algunos retos que pronto se superarán con la investigación y la formación adecuadas.