¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural (PLN) en la IA?

Automatización rentable

Los sistemas de PLN se utilizan a menudo para automatizar tareas como la atención al cliente, el filtrado de correo electrónico y la clasificación de documentos. Como cualquier otro tipo de automatización, ahorra tiempo y recursos a las organizaciones.

Información

Las empresas pueden utilizar los sistemas de PLN para obtener información o identificar tendencias. Mediante el análisis de grandes volúmenes de datos de texto recuperados por chatbots empresariales -como comentarios de clientes, reseñas o publicaciones en redes sociales-, un sistema de PLN puede ayudar a mejorar productos o servicios.

Optimización de la búsqueda

La búsqueda ha ido mejorando con los años, en parte gracias a la PNL. 

La PNL permite obtener resultados de búsqueda más precisos, ya sea por voz o por texto, lo que permite a los usuarios encontrar información más rápidamente. Podemos ver estas ventajas en acción cada vez que tecleamos una búsqueda en Google, pedimos a Siri que llame a un taxi o describimos el tipo de producto que queremos al chatbot de IA de una tienda. 

Personalización

Como los sistemas de PNL analizan los patrones y preferencias lingüísticas individuales, sus respuestas pueden adaptarse a cada interacción individual. 

Por ejemplo, un chatbot de atención al cliente puede ofrecer una disculpa o un descuento a un cliente inquieto, o un asistente de inteligencia artificial puede sugerir una marca de ropa que coincida con las preferencias anteriores del usuario.

Comprensión del lenguaje natural (NLU)

El NLU es necesario para extraer el significado de las entradas de los usuarios.

Como subconjunto de la PNL, la NLU se centra en el aspecto comprensivo del procesamiento del lenguaje. Su principal objetivo es permitir que las máquinas comprendan e interpreten el lenguaje humano con sentido. 

El NLU consiste en analizar el texto para determinar la intención de las palabras, reconocer entidades y captar el significado contextual del lenguaje. 

Por ejemplo, cuando un usuario dice "Reserva una mesa en el restaurante", NLU se encarga de entender que la intención es hacer una reserva, y "restaurante" es la entidad donde debe producirse la acción. 

Generación de lenguaje natural (NLG)

El NLG, por su parte, se ocupa del aspecto productivo del procesamiento del lenguaje. Después de que una máquina entienda la entrada del usuario (gracias al NLU), el NLG toma el relevo para generar una respuesta coherente y adecuada al contexto. 

Por ejemplo, un usuario pregunta a un chatbot: "¿Qué tiempo hará mañana?". El sistema NLG formulará una respuesta como: "El tiempo mañana será soleado con una máxima de 75 °F". 

El NLG implica seleccionar las palabras adecuadas, estructurar correctamente las frases y garantizar que el resultado sea natural y se asemeje al humano. Es un componente crítico de la PNL que convierte la comprensión de la máquina en lenguaje comunicativo.

1. Utterances

El enunciado es la frase exacta pronunciada o tecleada por el usuario. En este caso, es: "Programar una reunión con el equipo de marketing mañana a las 15.00".

El enunciado es la entrada que el sistema de PLN analizará para determinar la intención y extraer las entidades relevantes.

2. Entidades

Las entidades de esta frase proporcionan detalles específicos relacionados con la intención. 

Por ejemplo, una entidad aquí es "equipo de marketing", porque especifica con quién es la reunión. Otra entidad es "mañana a las 15.00 horas", ya que proporciona la hora y la fecha de la reunión.

Las entidades proporcionan al chatbot la información necesaria para programar correctamente la reunión.

3. Intentos

En nuestra frase de ejemplo anterior, la intención es el objetivo del usuario: programar una reunión. 

Una interfaz conversacional, como un chatbot de IA, reconocerá que la intención del mensaje del usuario es concertar una reunión.

4. Tokenización

La tokenización es una etapa del proceso de PNL. Describe la descomposición de una frase en partes más pequeñas, llamadas tokens, que pueden ser palabras individuales, frases o incluso signos de puntuación. 

Por ejemplo, nuestro enunciado podría dividirse en tokens como "horario", "a", "reunión", "equipo de marketing", "15:00" y "mañana". 

Esto ayuda al sistema de PNL a analizar cada parte de la frase con mayor eficacia, lo que facilita la comprensión del significado global y la respuesta precisa.

5. Stemming y lematización

La separación de palabras y la lematización son técnicas que pueden utilizar los sistemas de PNL para simplificar las palabras a su base o raíz. El "stemming" reduce una palabra a su base, por ejemplo, marcando la palabra "scheduling" como "schedule".

La lematización convierte las palabras en versiones normalizadas, existentes en un diccionario. Así, en lugar de limitarse a eliminar sufijos, la lematización podría marcar "wowza" o "tight" como la palabra "good".

Estas técnicas ayudan al sistema de PNL a reconocer que palabras con diferentes terminaciones o formas pueden tener el mismo significado.

6. Etiquetado de partes del discurso

En este paso, el sistema de PNL etiqueta cada palabra de la frase con su función gramatical:

• Programar (verbo)
• a (determinante)
• reunión (sustantivo)
• con (preposición)
• el (determinante)
• marketing (adjetivo/a)
• equipo (sustantivo)
• en (preposición)
• 3 (número)
• PM (sustantivo)
• mañana (sustantivo)

El etiquetado de partes del discurso (PoS) ayuda al sistema PLN a comprender mejor la estructura de la frase y las relaciones entre las palabras.

7. Reconocimiento de entidades con nombre (NER)

El sistema identifica entidades concretas en la frase, como "equipo de marketing" (una organización o grupo) y "mañana a las 15.00 horas" (una expresión horaria). NER ayuda al sistema a entender con quién es la reunión y cuándo debe programarse.

8. Análisis del sentimiento

El análisis de sentimiento evalúa el tono de la entrada. 

Si el director de marketing dijera: "Programa otra reunión con el equipo de marketing antes de que me arranque el pelo", el sistema de PNL reconocería el sentimiento negativo.

Una vez identificado un sentimiento, el sistema de PLN puede actuar en consecuencia: puede tranquilizar al director general o disculparse. El análisis de sentimientos es especialmente útil cuando una interfaz conversacional interactúa con los clientes, ya que puede medir cuántos están contentos y cuántos frustrados.

9. Comprensión contextual

Los sistemas de PNL utilizan la comprensión contextual para interpretar el significado de palabras y frases basándose en el texto que las rodea. Esto implica analizar no sólo las palabras individuales, sino cómo se relacionan entre sí en una frase o conversación. 

10. Aprendizaje automático 

Los sistemas de PLN mejoran su capacidad de comprender y generar lenguaje utilizando un modelo de aprendizaje automático (AM). 

El modelo ML se entrena en un gran conjunto de datos de frases, lo que le permite interpretar correctamente la intención ("Programar una reunión"), identificar entidades (como "equipo de marketing" y "mañana a las 15:00") y generar una respuesta adecuada.

11. Gestor de diálogos

La gestión del diálogo en los sistemas de PNL rastrea el contexto de una conversación, garantizando respuestas coherentes basadas en entradas anteriores.

Si el director de marketing menciona por la mañana que necesita reunirse con el equipo de marketing, puede decir: "Prográmame esa reunión a las 15.00 horas". El sistema recordaría y confirmaría que quería concertarla con el equipo de marketing.

Asistentes virtuales

Probablemente esté en tu bolsillo ahora mismo: asistentes inteligentes como Siri, Alexa y Google Assistant utilizan PNL para entender y responder a comandos de voz. 

Cuando preguntas: "¿Qué tiempo hace hoy?", un asistente de IA procesa tu discurso, entiende la intención, recupera los datos meteorológicos y responde con la información pertinente.

Chatbots de IA

Muchas empresas utilizan chatbots con NLP para responder a las preguntas de los clientes. Por ejemplo, si preguntas a un chatbot en un sitio de comercio electrónico: "¿Dónde está mi pedido?", el bot puede interpretar tu consulta, acceder a la información de seguimiento del pedido y ofrecerte una actualización.

Traducción de idiomas

La PNL es la base de los servicios de traducción, que permiten a los usuarios traducir texto o voz de una lengua a otra. 

Estos sistemas analizan la estructura y el significado de la lengua original y generan un texto equivalente en la lengua de destino. Eso significa que cada vez que usas Google Translate, tienes que agradecérselo a la PNL.

Aplicaciones de voz a texto

Las aplicaciones de voz a texto, como Siri o las herramientas de dictado, convierten el lenguaje hablado en texto escrito mediante PNL. 

Cuando escribes por voz en el teléfono o transcribes la grabación de una reunión, la PNL descompone los sonidos en palabras, reconoce patrones en el habla y produce un texto preciso. 

Filtrado de spam

Aunque no pensamos en ello como algo relacionado con la IA, el filtrado de spam por correo electrónico es una aplicación común de la PNL. 

Los sistemas de PNL pueden analizar el contenido de los correos electrónicos en busca de determinados patrones, frases o comportamientos que indiquen spam o phishing, como palabras clave específicas, enlaces extraños o formatos raros.

Resumir y generar textos

Este tipo de herramientas condensan largos artículos, informes o documentos en resúmenes más breves y fáciles de digerir, y lo hacen con PNL. 

Y todos los estudiantes de la era de ChatGPT han utilizado un generador de texto. Estos generadores de PNL a menudo pueden crear contenidos coherentes y con sentido, desde una estrofa rimada hasta un ensayo en inglés, pasando por descripciones de productos.

¿En qué se diferencia la PNL del procesamiento tradicional del lenguaje basado en reglas?

Los sistemas tradicionales basados en reglas dependen de reglas lingüísticas escritas manualmente, lo que los hace rígidos y lentos de mantener. En cambio, la PNL aprovecha los métodos estadísticos y el aprendizaje automático para aprender patrones lingüísticos a partir de los datos, lo que permite una mayor adaptabilidad y escalabilidad.

¿En qué se diferencia la PNL del aprendizaje automático general?

La PNL es una rama especializada de la IA que aplica el aprendizaje automático para comprender y generar lenguaje humano, mientras que el aprendizaje automático general abarca una gama más amplia de tipos de datos como imágenes, números o señales.

¿Cuál es la diferencia entre un modelo de PNL específico de un dominio y un modelo de propósito general?

Un modelo de PNL de dominio específico se entrena en textos de un campo concreto, como el derecho o la medicina, lo que le permite comprender el vocabulario especializado y el contexto con mayor precisión. Los modelos de propósito general, aunque son más versátiles en todos los temas, pueden carecer de precisión cuando se aplican a ámbitos especializados o técnicos.

¿Cómo pueden beneficiarse las pequeñas empresas de las tecnologías de PNL?

Las pequeñas empresas pueden utilizar la PNL para automatizar el servicio de atención al cliente con chatbots, mejorar la funcionalidad de búsqueda de sitios web, analizar las opiniones de los clientes y ayudar en la creación de contenidos, lo que contribuye a agilizar las operaciones incluso sin un gran equipo técnico.

¿Existen problemas éticos o sesgos conocidos en los modelos de PNL?

Sí, los modelos de PNL pueden aprender involuntariamente y amplificar los sesgos presentes en sus datos de entrenamiento, dando lugar a resultados injustos o perjudiciales, razón por la cual son importantes la formación responsable y las auditorías periódicas.