Inteligencia Artificial

¿Qué es Natural Language Processing?

Descubre las aplicaciones de una de las ramas más importantes de la IA, aquella que busca facilitar la comunicación entre humanos y máquinas: el Natural Language Processing.

Por Redacción España, el 14/09/2020

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El lenguaje humano constituye un conglomerado de datos. Dada su ambigüedad y complejidad, el procesamiento siempre ha supuesto un desafío para las máquinas en los procesos de análisis.

Sin embargo, gracias al desarrollo del Natural Language Processing, las barreras comunicativas entre humanos y máquinas se han ido rompiendo con el paso de los años, llegando a desarrollar sistemas y tecnologías específicas que facilitan la vida diaria de miles de personas. Te contamos más en profundidad.


¿Qué es NLP?

El Natural Language Processing (NLP) o Procesamiento del Lenguaje Natural es una vertiente de la Inteligencia Artificial (IA) cuyo principal objetivo es servir de apoyo a las máquinas para entender, interpretar y procesar el lenguaje humano.

A pesar de formar parte de la Inteligencia Artificial (IA), el Natural Language Processing adquiere aplicaciones de ramas diversas, como por ejemplo la ciencia de la computación y lingüística computacional.

Entre sus posibilidades se incluyen la traducción, el reconocimiento del lenguaje hablado o de las respuestas automáticas a determinadas preguntas, en el caso de los Voicebots con tecnología IVR.

A través del NLP, las máquinas son capaces de distinguir significado de las palabras y la relación que guardan entre sí y, de esta forma, retroalimentar los sistemas para aprender a usar el vocabulario debidamente en situaciones futuras.


Orígenes del NLP

El nacimiento del NLP se remonta al año 1950. La figura que se encargó de dar forma a esta interpretación del lenguaje humano fue Alan Turing, en su libro Computing Machinery and Intelligence, donde proponía y desglosaba su test de Turing, principio básico para el desarrollo de toda inteligencia computacional.

Más adelante, en 1954, en base a diversos trabajos, se desarrolló el experimento Georgetown, que consiguió traducir automáticamente un conglomerado de oraciones del ruso al inglés.

Tras unos años de parón, a finales de los años 80, se desarrollaron los primeros sistemas de traducción automática estadística gracias al impulso de la Ley de Moore, entre otras muchas casuísticas.


Inteligencia Artificial (IA)

La multiplicidad de técnicas y herramientas usadas para el correcto funcionamiento del Natural Language Processing es tal por el uso, interpretación y movimiento de los datos basados en texto y voz.

Se trata de una tarea ardua, ya que muchas palabras de un mismo idioma tienen dos o más significados y pueden usarse en diferentes contextos, como por ejemplo “banco”, que puede referirse a una entidad financiera o a un elemento para sentarse.

Para ayudar a las máquinas a comprender el lenguaje existen especialistas computacionales que se sirven de diferentes áreas de la lingüística:

  • Morfología.
  • Sintaxis.
  • Semántica.
  • Fonología.
  • Pragmática.

Con la ayuda de estas áreas, el NLP se encarga de desglosar el lenguaje en sistemas más sencillos, averiguar su relación y ejercer labores computacionales para crear significado de valor.

En términos generales, los sistemas de aprendizaje automático (Machine Learning) almacenan las palabras y las posibles combinaciones, como con cualquier otra forma de datos.

Con la ayuda de estos sistemas, los ordenadores son capaces de comprender y procesar palabras, frases y oraciones. Después, utilizan esta información para buscar patrones y fomentar el desarrollo.


¿Cómo funciona el Natural Language Processing?

El funcionamiento del NLP se basa en técnicas de interpretación del lenguaje humano a partir de métodos estadísticos basados en datos, aprendizaje automático y algoritmos de áreas de aplicación del Natural Language Processing.

El NLP es un área de la Inteligencia Artificial (IA) que no sirve únicamente para efectuar traducciones o como método de nutrición de procesos para bots conversacionales, también para ejecutar, resumir textos o extraer información de fuentes de datos. Asimismo, las principales tareas de aplicación del Natural Language Processing son:

  • Comprensión, síntesis y análisis del lenguaje.
  • Generación de lenguajes naturales.
  • Reconocimiento del lenguaje.
  • Respuesta a preguntas.
  • Recuperación de la información.
  • Extracción de la información.
  • Síntesis de voz.
  • Bots conversacionales.
  • Traducción automática.


Relación entre NLP, NLU y NLG

El Natural Language Processing se subdivide en dos categorías básicas: la generación de lenguaje natural (NLG) y la comprensión del lenguaje natural (NLU). Estos tres términos trabajan en armonía para ayudar a las máquinas a comprender y crear comunicaciones propias.

Por su parte, el NLU (Natural Language Understanding) trata la capacidad de entender el lenguaje, los errores de pronunciación, errores ortográficos y otras variantes lingüísticas.

Por otro lado, el NLG (Natural Language Generation) se refiere a los sistemas de Inteligencia Artificial (IA) encargados de transformar datos estructurados en lenguaje natural, ya sea en formato de texto o voz.

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