“En los últimos años, la PNL ha sido testigo de varios avances para ayudar a las computadoras a entender el lenguaje humano”, según Leand Romaf, ingeniero de software y experto en inteligencia artificial.

El Procesamiento del Lenguaje Natural, una de las tecnologías más avanzadas que ayudan a las computadoras a entender el lenguaje humano. Sin embargo, el proceso de enseñar a las máquinas a entender nuestra forma de comunicación es bastante técnico y desafiante.

No obstante, los que trabajan en el campo de la inteligencia artificial se esfuerzan por hacer que el proceso sea menos engorroso y más eficiente para mejorar las aplicaciones comunes relacionadas con las búsquedas y traducciones por voz.
El objetivo de este artículo es presentar el Proceso Natural de Aprendizaje, sus usos y las formas de superarlo.

¿Qué es el Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL)?

Un subcampo de la inteligencia artificial, el Procesamiento del Lenguaje Natural, se centra en la interacción entre las computadoras y los humanos. Para ello, los ingenieros de software idean un lenguaje común conocido como lenguaje natural para mejorar la comunicación entre las máquinas y el homo sapiens.

A través del PNL, las máquinas, más específicamente, los ordenadores pueden leer, interpretar, entender y comprender el lenguaje humano de la manera en que lo hacemos nosotros para obtener resultados más valiosos. El procesamiento, típicamente, se basa en el nivel de inteligencia de la máquina para decodificar los mensajes humanos en una comunicación significativa.

Una PNL estándar requiere los siguientes pasos para progresar en la interacción entre los humanos y las máquinas. Lo que sigue es un proceso de 7 pasos:

1. Hablas con la máquina
2. Graba el audio
3. Convierte el audio en texto
4. Descifra los datos de texto
5. Responde a los datos
6. Convierte los resultados en audio
7. Reproduce los datos de audio para responder a la interacción humana

¿Por qué necesitamos el Procesamiento del Lenguaje Natural?

Es una de las herramientas más poderosas para operar varias aplicaciones automáticas muy comunes, como traductores en línea y otras respuestas basadas en la voz. Típicamente, estas incluyen:

• Herramientas de traducción de idiomas, incluyendo Google Translate
• MS word, Grammarly y otras herramientas lingüísticas utilizadas para comprobar la exactitud de la gramática
• Herramientas de mensajes de voz autogenerados que se usan principalmente en centros de llamadas y departamentos de atención al cliente
• Herramientas de asistencia móviles o basadas en la web como Siri, OK Google y Alexa.

¿Qué hace que la PNL sea tan difícil?

La PNL es considerada una de las tecnologías más desafiantes de las ciencias informáticas debido a la compleja naturaleza de la comunicación humana. No es fácil para las máquinas comprender el contexto de la información dictada.
Podría ser un medio bastante abstracto, que cambia el significado y la comprensión del comando. El ejemplo más común son los comentarios sarcásticos utilizados para transmitir información.

Aparte de eso, los plurales con una “s” también crean a veces confusión; así pues, la máquina necesita descifrar las palabras así como el significado contextual para comprender todo el mensaje.

Debido a nuestra inteligencia de alto nivel, los humanos pueden dominar fácilmente un idioma mientras intentamos comprender la situación en la que se utiliza la frase. Pero los lenguajes naturales se basan en características ambiguas e imprecisas, lo que dificulta a las máquinas el uso de la PNL.

Algoritmo — La columna vertebral del procesamiento del lenguaje natural

El Procesamiento del Lenguaje Natural se basa en algoritmos para traducir datos ambiguos en información completa para que las máquinas construyan la comprensión. Estos algoritmos utilizan varias reglas de lenguaje natural para realizar la tarea.

Cuando se proporciona la información a la computadora, ésta utilizará otro conjunto de algoritmos para comprender el significado contextual asociado con el comando y luego recopilar los datos pertinentes necesarios para la consulta.
Sin embargo, en ocasiones, la computadora proporciona resultados poco claros basándose en el hecho de que no ha logrado comprender el significado contextual del comando. Por ejemplo, las publicaciones en Facebook normalmente no se traducen correctamente debido a algoritmos deficientes.

A menudo leerá publicaciones humorísticas (traducidas) en varios grupos de Facebook, simplemente porque el lenguaje natural de Facebook no puede conectar el significado asociado de cada palabra u oración.

Uno de los incidentes públicos más comúnmente citados fue en los 1950s cuando un mensaje bíblico ruso fue traducido al inglés.

El mensaje ruso, “El espíritu está dispuesto, pero la carne es débil”, se tradujo en “el vodka es bueno, pero la carne está podrida”. Aún se pueden encontrar traducciones tan hilarantes como que las máquinas no son capaces de dominar completamente la interacción humana.

¿Cómo funciona la PNL?

El Procesamiento del Lenguaje Natural utiliza dos técnicas principales: el análisis sintáctico y el análisis semántico para realizar todas las tareas. Revisemos cada técnica en detalle para entender el desempeño de la PNL:

• Análisis Sintáctico/Sintáctico

Se ocupa de la colocación de las palabras para asegurar la exactitud gramatical. Este algoritmo analítico ordena las palabras para una frase cohesiva sin errores de composición.

La técnica evalúa la alineación del lenguaje natural con las reglas gramaticales para una comprensión perfecta. Los algoritmos extraen un grupo de palabras e implican reglas gramaticales para derivar su significado.
Pocas técnicas sintácticas comunes lo son:

• Lematización: es un proceso lingüístico que agrupa palabras moduladas que pueden ser analizadas con un solo término, caracterizado bajo un lema (forma de diccionario).
• Segmentación morfológica: divide un grupo de palabras en frases significativas o morfemas
• Segmentación de palabras: se trata de dividir las frases estructuradas en palabras componentes.
• Etiquetado de las partes del discurso: el proceso identifica las partes del discurso en cada frase para aplicar las reglas gramaticales.
• Análisis (Parsing): se trata de realizar un análisis gramatical de cada frase.
• Romper la oración: el proceso separa una oración de la otra, estableciendo así límites a un conjunto de palabras.
• Fraccionamiento (Stemming): trabaja en asociar la palabra inflexionada con su forma raíz, como consultor, asesor, consultante, y los consultores se asociarán con la palabra raíz “consultar”.
• Análisis semántico: Se refiere al proceso de centrarse en el significado contextual de las palabras. Siendo la parte más difícil del Procesamiento Natural del Aprendizaje, la técnica está todavía en sus etapas de desarrollo.

El proceso utiliza algoritmos para extraer el significado para descifrar palabras y frases de acuerdo con las estructuras. Los métodos comunes que utiliza el análisis semántico son:

• Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER): el proceso se ocupa de la identificación y categorización de palabras en ciertos grupos, como nombres de personas o lugares.
• Desambiguación del Sentido de la Palabra: se trata de añadir un significado contextual a la palabra basado en el marco de la oración.
• Generación del Lenguaje Natural: utiliza una base de datos para descifrar el significado lógico del texto de la palabra y convertir la información recogida en lenguaje humano.

Conclusión:

El Procesamiento del Lenguaje Natural es el núcleo de la comunicación hombre-máquina y utiliza varias técnicas para mejorar las tareas.
Aún está en su etapa de evolución y por lo tanto requiere grandes avances para hacer que las máquinas sean más inteligentes y lograr el perfeccionismo en la interacción humana. ¿Ha confiado alguna vez en alguna de las técnicas de PNL para mejorar la funcionalidad de sus aplicaciones?