Idiomas
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Un chatbot en árabe es un programa capaz de entender y analizar contenido en árabe. Hoy en día podemos simular y procesar conversaciones humanas en árabe entre una computadora y una persona.
Los avances recientes en tecnología de procesamiento de lenguaje natural (PLN) han facilitado la creación de chatbots en árabe. La nueva tecnología de chatbots en árabe con IA utiliza aprendizaje automático para comprender la estructura del idioma y captar el “significado” de las palabras.
El árabe es el cuarto idioma más hablado en internet, pero es uno de los más difíciles de aprender para quienes no son nativos.
Esto se debe a que es diferente a la mayoría de los idiomas en varios aspectos.
Además de lo anterior, existen muchas formas y dialectos del árabe. Estas variantes están relacionadas entre sí, pero no se superponen. De hecho, un dialecto puede ser incomprensible para quien habla otro, por lo que, en la práctica, son idiomas distintos.
Todos estos factores hacen que el árabe sea más difícil de aprender para las personas.
¿Significa esto, sin embargo, que también es más difícil de aprender para las máquinas? Como era de esperarse, la respuesta es sí.
Todo lo anterior genera retos para el procesamiento de lenguaje natural (PLN) en árabe. El primer paso de cualquier algoritmo de PLN es entender el idioma, es decir, dividir las oraciones en unidades de significado. Esta tarea se denomina oficialmente tokenización, ya que cada unidad discreta de significado se llama token.
Cuanto más sistemático y ordenado es un idioma, más fácil es tokenizarlo.
Los mismos desafíos que dificultan el aprendizaje del árabe para las personas también complican la tokenización en comparación con otros idiomas comunes.
Antes de comprender la importancia de los últimos avances, primero debemos entender cómo se creaba antes un modelo de lenguaje para PLN.
La tarea de tokenizar el idioma requería mucha intervención manual por parte de los investigadores de PLN. Cada idioma debía tokenizarse de forma independiente y, básicamente, manual.
Esta tarea era especialmente difícil para los bots en árabe, como es de imaginar.
Una vez tokenizado el idioma, se podían aplicar los algoritmos de IA para comprenderlo, es decir, construir un mapa de significado sobre cómo se relacionan las palabras entre sí.
Este paso de comprensión podía automatizarse si la tokenización era fiable. Sin embargo, la tokenización en árabe era complicada y, por lo tanto, incluso los algoritmos de comprensión debían configurarse manualmente junto con la tokenización.
Y el resultado final no era bueno. El nivel de comprensión del árabe, comparado con el inglés, era bajo. Por supuesto, siempre ha habido más investigación enfocada en inglés que en árabe, lo que también influye, pero la dificultad del idioma hacía casi imposible obtener buenos resultados.
Como es natural, los investigadores de IA se preguntaron si la tokenización podría hacerse mediante aprendizaje automático. Esto permitiría que los algoritmos de tokenización y comprensión fueran independientes del idioma (lo que se llama agnóstico al idioma) y, por lo tanto, el entrenamiento de la IA sería mucho más rápido y efectivo.
Y aquí es donde finalmente se logró el avance a finales de 2018. La IA pudo entrenarse en árabe sin intervención manual y, como resultado, el rendimiento del PLN mejoró notablemente.
Las plataformas de chatbots en árabe pudieron mejorar de inmediato y la comprensión lograda en árabe fue similar a la de otros idiomas.
El hecho de que se haya producido este avance no significa necesariamente que la calidad de los chatbots en árabe mejorara de inmediato.
Para que los clientes pudieran beneficiarse, el primer paso era que las plataformas de IA para chatbots actualizaran sus algoritmos con la tecnología más reciente. Dada la inversión en la tecnología anterior, esto no se ha hecho rápidamente.
Además, las plataformas deben implementar varias funciones para asegurar que los chatbots en árabe ofrezcan una buena experiencia al usuario final. Por ejemplo, las interfaces deben adaptarse al árabe. Esto puede ser tan simple como asegurarse de que la alineación del chat sea correcta y que los botones aparezcan en el orden adecuado.
Trabajar con varios idiomas en diferentes plataformas puede ser complicado. Algunas plataformas requieren crear bots separados para cada idioma, lo cual es claramente ineficiente.
Una buena plataforma será realmente multilingüe y permitirá múltiples traducciones de todo el contenido dentro de la interfaz de usuario.
Además, el idioma debe rastrearse como una variable de la conversación para que la IA pueda detectarlo con precisión y los diseñadores puedan crear lógica basada en el idioma.
Más allá de las funciones específicas del idioma, para crear un gran chatbot, la funcionalidad general de la plataforma también debe ser excelente. Hay dos categorías de funciones importantes.
En última instancia, la calidad de la experiencia del chatbot para el usuario final está directamente relacionada con la potencia de la herramienta utilizada para crearlo, desde la comprensión del lenguaje hasta las interfaces gráficas.
También es común, especialmente en el mundo árabe, que las empresas requieran un chatbot en árabe instalado localmente. Esto es un factor a considerar al elegir una plataforma. Un chatbot en árabe instalado localmente debe construirse con una plataforma de chatbot en árabe instalada localmente que no solo ofrezca una interfaz instalada localmente, sino que también aloje el motor NLU completo y el modelo de lenguaje entrenado en las instalaciones.
Incluso con una buena plataforma, crear un gran chatbot en árabe sigue teniendo desafíos. Hay pocos hablantes de árabe en el mundo de la IA, por lo que puede ser difícil encontrar los recursos adecuados para el proyecto. Aunque no es necesario desarrollar los algoritmos NLU, ya que vienen listos para usar, puede ser complicado encontrar diseñadores competentes que hablen todos los idiomas o dialectos que soporta el chatbot. Por eso es importante que la plataforma permita actualizar y mantener fácilmente el contenido y las traducciones por personas no técnicas, ya que probablemente el diseñador no hable todos los idiomas soportados.
Obviamente, el hecho de que ahora existan chatbots en árabe de alta calidad hará que la adopción de esta tecnología aumente. Este crecimiento ayudará a resolver los problemas de falta de recursos y permitirá a los potenciales compradores conocer las mejores prácticas a seguir.
Los avances en tecnología de PLN no solo se aplican a los chatbots en árabe, sino también a otras aplicaciones de IA. Ahora vemos sistemas multifacéticos que usan IA en árabe de diferentes maneras: desde análisis de sentimientos en noticias hasta resumir o generar textos que antes solo podían hacer las personas. A menudo, un chatbot se utiliza como interfaz de usuario no solo para distintas tecnologías de IA, sino también para ayudar a los usuarios finales a utilizar pantallas de otros sistemas, como sitios web o aplicaciones web.
Por supuesto, aunque ha habido un gran salto en la capacidad del NLU en árabe, siempre se puede mejorar. La investigación sigue avanzando para perfeccionar los motores de NLU y seguramente habrá nuevos avances. Hasta que el NLU alcance el nivel humano, siempre habrá trabajo por hacer.
El siguiente paso para todos los motores de NLU, sin importar el idioma, es mejorar el manejo de diálogos de varios turnos. Esto significa permitir que una persona tenga una conversación de varios pasos con el bot sobre un tema específico, en lugar de solo dar órdenes o hacer preguntas aisladas. Y el siguiente paso para las plataformas de chatbots es facilitar la creación de estos diálogos de varios turnos.
El diálogo de varios turnos es especialmente importante para interfaces de voz como Alexa.
Aunque hemos hablado de los avances en la tokenización mediante aprendizaje automático y su impacto en el PLN en árabe, un tema relacionado es la transcripción de voz a texto en árabe. La transcripción de voz a texto en árabe aún está por detrás de otros idiomas, pero confiamos en que el progreso en PLN ayudará a cerrar esa brecha en un futuro cercano.
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