El procesamiento del lenguaje natural (PLN) se ha vuelto omnipresente: se utiliza en el filtrado del correo electrónico, los asistentes de voz, los motores de búsqueda, la predicción de texto y los chatbots de inteligencia artificial.
Las empresas utilizan sistemas de PNL para mejorar sus operaciones y los particulares los utilizan a diario en sus hogares.
Pero aunque está en todas partes, la PNL es un proceso complejo que pocos tenemos en cuenta cuando utilizamos un servicio de traducción de idiomas o nuestro teléfono predice la siguiente palabra que vamos a escribir.
El primer paso para entender la PNL es definir qué es. Empecemos.
¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural?
El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es una rama de la inteligencia artificial que se centra en la interacción entre ordenadores y humanos a través del lenguaje natural.
Permite a las máquinas comprender, interpretar y generar el lenguaje humano de forma significativa y útil.
¿Por qué utilizar la PNL?
La popularidad de la PNL ha llegado por una buena razón, tanto para las organizaciones como para los individuos. Algunas de las razones más comunes para emplear la PNL incluyen:
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. Al analizar grandes volúmenes de datos de texto -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 inteligencia artificial 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.
Diferencia entre NLU, NLP y NLG
La PNL es un campo amplio que abarca varias subdisciplinas, como la comprensión del lenguaje natural (NLU) y la generación de lenguaje natural (NLG).
La PNL es el dominio general, mientras que la UML y la GNL son áreas especializadas dentro de él. Esto se debe a que el procesamiento del lenguaje natural debe implicar tanto la comprensión como la generación durante una conversación de ida y vuelta.
Comprensión del lenguaje natural (PNL)
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.
11 componentes de la PNL
El procesamiento del lenguaje natural es un proceso complejo con varios componentes que se entrecruzan.
Si quiere comprender mejor cómo funciona la PNL, estos son 11 componentes que ilustran las complejidades del proceso.
Para explicar estos componentes, utilizaré el ejemplo de un director de marketing que hace la siguiente petición a un chatbot interno: Por favor, programa una reunión con el equipo de marketing para mañana a las 15:00.
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.
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.
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.
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.
Tallo 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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Ejemplos reales de PNL
Si utiliza la tecnología todos los días, es probable que interactúe con sistemas de procesamiento del lenguaje natural a diario. Estos son solo algunos ejemplos comunes de cómo puede interactuar con los programas de procesamiento del lenguaje natural.
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 usted pregunta: "¿Qué tiempo hace hoy?", el asistente procesa su discurso, entiende la intención, recupera los datos meteorológicos y responde con la información pertinente.
AI chatbots
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.
Generación y resumen de 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.
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