Procesamiento del Lenguaje Natural y Comprensión del Lenguaje Natural: Guía en profundidad en 2024

Los ordenadores destacan por responder a instrucciones de programación y órdenes predeterminadas en lenguaje llano, pero apenas estamos en las primeras fases de su comprensión del lenguaje natural.

Una simple orden como "Cuelga el teléfono", por ejemplo, tiene contextos históricos y coloquiales que configuran su significado. La mente humana entiende esta frase rápidamente, pero los ordenadores podrían no hacerlo.

Afortunadamente, los avances en el procesamiento del lenguaje natural (PLN) dan a los ordenadores una ventaja en su comprensión de las formas en que los humanos se comunican naturalmente a través del lenguaje.

El éxito en este ámbito crea innumerables nuevas oportunidades de negocio en el servicio al cliente, la gestión del conocimiento y la captura de datos, entre otros. De hecho, la comprensión del lenguaje natural está en el centro de lo que Botpress pretende conseguir como empresa: ayudar a las máquinas a comprender mejor a los humanos es el objetivo que inspira nuestro desarrollo de la IA conversacional.

Aunque la implementación de las capacidades del lenguaje natural se ha vuelto más accesible, sus algoritmos siguen siendo una "caja negra" para muchos desarrolladores, lo que impide a esos equipos lograr un uso óptimo de estas funciones. Comprender los fundamentos de su funcionamiento es esencial para determinar qué tipo de datos de entrenamiento utilizarán para entrenar a estas máquinas inteligentes. Seleccionar y aplicar los datos de entrenamiento adecuados es fundamental para el éxito.

En este artículo repasamos los conceptos básicos del lenguaje natural y sus capacidades. También examinamos varios casos de uso clave y ofrecemos recomendaciones sobre cómo empezar con tus propias soluciones de lenguaje natural.

¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural?

El Procesamiento del Lenguaje Natural es un subcampo de la inteligencia artificial que estudia las interacciones entre un ordenador y el lenguaje humano. Es un campo de estudio que combina la lingüística y la informática. El objetivo del PLN es transformar una entrada de lenguaje natural en datos estructurados. Para ello, utiliza una multitud de tareas, como el etiquetado de partes del discurso, el reconocimiento de entidades con nombre, el análisis sintáctico, etc.

¿Qué es la comprensión del lenguaje natural (NLU)?

El Entendimiento del Lenguaje Natural consiste en la comprensión del lenguaje. Al igual que nosotros, la tecnología puede oír o leer algo sin entenderlo. El NLU es la tecnología que alimenta las interfaces conversacionales. Sin la parte de comprensión, la conversación es casi imposible o, en el mejor de los casos, incómoda.

¿Cómo funciona NLU?

Como otras soluciones de IA, esta tecnología requiere formación. La detección de intenciones depende de los datos de formación proporcionados por el desarrollador del chatbot y de la elección de tecnologías por parte de los ingenieros de la plataforma. Estos especialistas deben proporcionar datos de formación para garantizar que la herramienta entiende a los usuarios en el contexto de su función, ya sea atender a clientes externos o ayudar a los usuarios internos con la gestión del conocimiento. Incluso con formación, NLU se perderá cuando las conversaciones se alejen de sus funciones principales y se vuelvan más generales.

Afortunadamente, estas tecnologías pueden ser muy eficaces en casos de uso específicos. Optimizar y ejecutar la formación no está fuera del alcance de la mayoría de los desarrolladores e incluso de los usuarios no técnicos. Los recientes avances en IA, surgidos en parte gracias al crecimiento exponencial de la disponibilidad de potencia de cálculo, hacen que aplicar estas soluciones sea más fácil, accesible y asequible que nunca.

"Para conseguir esa comprensión, las máquinas tienen que ser capaces de entender y generar partes del discurso, extraer y comprender entidades, determinar significados de palabras y utilizar actividades de procesamiento mucho más complicadas para conectar conceptos, frases, conceptos y gramática en la imagen más amplia de la intención y el significado". Forbes, "Máquinas que pueden entender el habla humana: El patrón conversacional de la IA", junio de 2020.

El lenguaje es complejo -más de lo que pensamos-, por lo que crear un software que tenga en cuenta todos sus matices y determine con éxito la intención humana detrás de ese lenguaje también es complejo. Pero, al igual que ocurre con la inteligencia humana, un entrenamiento suficiente de la IA permite a una máquina superar estas complejidades (si los datos de entrenamiento están lo suficientemente bien formados).

El entrenamiento de la IA tiene requisitos específicos, propios del uso y el contexto de cada IA. Por ejemplo, supongamos que queremos entrenar a un chatbot que emplea NLU para que trabaje en una función de atención al cliente en el sector de los viajes aéreos. El chatbot procesará el lenguaje natural de los clientes para ayudarles a reservar vuelos y ajustar sus itinerarios.

En este caso, un desarrollador de chatbot debe proporcionar datos de intención al algoritmo de lenguaje natural de la máquina. Estos datos consisten en frases comunes que los clientes de viajes pueden utilizar para crear o cambiar sus reservas. El algoritmo de lenguaje natural -una función de aprendizaje automático- se entrena a sí mismo con los datos para que el asistente conversacional pueda reconocer frases con significados similares pero palabras diferentes.

Idealmente, esta formación equipará al asistente conversacional para manejar la mayoría de las situaciones con clientes, liberando a los agentes humanos de las llamadas tediosas en las que no se requieren capacidades humanas más profundas. Al mismo tiempo, el asistente conversacional puede delegar en agentes humanos situaciones más complejas (por ejemplo, conversaciones que requieren empatía humana). Incluso con estas capacidades, los desarrolladores deben seguir suministrando al algoritmo datos diversos para que pueda calibrar su modelo interno y seguir el ritmo de los cambios en el comportamiento de los clientes y las necesidades de la empresa.

Para ello, un método denominado vectorización de palabras asigna palabras o frases a sus correspondientes "vectores", es decir, números reales que las máquinas pueden utilizar para predecir resultados, identificar similitudes entre palabras y comprender mejor la semántica. La vectorización de palabras amplía enormemente la capacidad de una máquina para entender el lenguaje natural, lo que ejemplifica la naturaleza progresiva y el potencial futuro de estas tecnologías.

Consejos para crea

• Limitarse a un concepto por intención (una intención contiene varias expresiones)
  
• Intenta mezclar sinónimos en los enunciados
• Escriba sus expresiones con el lenguaje que utilizaría su persona
• Utilizar entidades
• Evite los errores ortográficos y gramaticales

Aquí tienes nuestra guía completa para crea un conjunto de datos de entrenamiento para tu chatbot.