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

¿Alguna vez te has sentado frente al ordenador sin saber qué hacer para terminar tu trabajo? Si alguna vez ha deseado poder hablarle y que entendiera lo que le decía, está de suerte. Gracias a la comprensión del lenguaje natural, los ordenadores no sólo pueden entender el significado de nuestras palabras, sino que también pueden utilizar el lenguaje para mejorar nuestras condiciones de vida y de trabajo de formas nuevas e interesantes.

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

También conocida como interpretación del lenguaje natural (NLI), la comprensión del lenguaje natural (NLU) es una forma de inteligencia artificial. Es un subtema del procesamiento del lenguaje natural (PLN), que utiliza técnicas de aprendizaje automático para mejorar la capacidad de la IA para comprender el lenguaje humano.

Algunos ejemplos de tecnología NLU en funcionamiento son:

• Traducción automática de idiomas: Hoy en día, se pueden utilizar servicios como Google Translate y Microsoft Translator para traducir sin problemas textos a cientos de idiomas.
  

• Responder preguntas: Cuando se utiliza NLU junto con software de reconocimiento de voz, la IA puede entender la comunicación verbal. Por ejemplo, uno puede preguntar a la IA de su teléfono por el tiempo que hará mañana, y a través de NLU recopilará la información y nos la transmitirá.
  

• Tecnología de asistente virtual: Dispositivos como Google Home y Amazon Alexa implementan NLU para ofrecer a sus usuarios una solución integral de asistencia digital.

¿Qué diferencias hay entre NLU, NLP y NLG?

La comprensión del lenguaje natural (NLU) y la generación de lenguaje natural (NLG) son dos subconjuntos del procesamiento del lenguaje natural (NLP). Mientras que el objetivo principal de la tecnología NLU es dotar a los ordenadores de la capacidad de entender la comunicación humana, NLG permite a la IA generar respuestas de texto en lenguaje natural de forma automática.

Cuando un ordenador genera una respuesta a una consulta, tiende a utilizar un lenguaje directo, sin mucha fluidez, emoción ni personalidad. En cambio, la generación de lenguaje natural ayuda a los ordenadores a generar un discurso interesante y atractivo, lo que ayuda a retener la atención de las personas. Se puede enseñar al software a tomar decisiones sobre la marcha, adaptándose a la forma más adecuada de comunicarse con una persona utilizando su lengua materna.

¿Es mejor la PNL chatbots ?

¿Cómo funciona la comprensión del lenguaje natural?

La comprensión del lenguaje natural aplica algoritmos que analizan el habla humana y la descomponen en definiciones semánticas y pragmáticas. La tecnología NLU pretende captar la intención que subyace a la comunicación e identificar entidades, como personas o valores numéricos, mencionadas durante el discurso.

Reconocimiento de intenciones

El software de comprensión del lenguaje natural no sólo entiende el significado de las palabras individuales de una frase, sino también lo que significan cuando se juntan. Esto significa que las interfaces conversacionales basadas en NLU pueden captar el significado del habla y determinar los objetivos de las palabras que utilizamos.

Una de las principales ventajas de adoptar software con algoritmos de aprendizaje automático es poder realizar operaciones de análisis de sentimientos. El análisis de sentimientos permite a una empresa u organización acceder a información estructurada sobre las opiniones y deseos de sus clientes sobre cualquier producto o tema.

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Reconocimiento de entidades

Este tipo específico de tecnología NLU se centra en la identificación de entidades dentro del habla humana. Una entidad puede representar una persona, una empresa, un lugar, un producto o cualquier otro sustantivo relevante. Asimismo, el software también puede reconocer entidades numéricas como divisas, fechas o porcentajes.

¿Por qué es importante la comprensión del lenguaje natural?

La comprensión del lenguaje natural nos permite salvar la brecha comunicativa entre humanos y ordenadores. El NLU capacita a la inteligencia artificial para ofrecer asistencia a las personas y tiene una amplia gama de aplicaciones. Por ejemplo, las operaciones de atención al cliente pueden mejorar sustancialmente gracias a la inteligencia chatbots.

¿Cuáles son las etapas de la comprensión del lenguaje natural?

Aunque los procesos de NLU puedan parecer instantáneos al observador casual, hay mucho que hacer entre bastidores. Los datos deben recopilarse, organizarse, analizarse y entregarse antes de que sean funcionales.

Un procedimiento típico de comprensión del lenguaje natural contiene los siguientes pasos:

• Evaluación de la calidad de los datos: Los algoritmos de aprendizaje automático sólo aprenderán tanto como se lo permita un conjunto de datos. Es importante tener en cuenta la calidad de los datos analizados y fijar las expectativas en consecuencia. Por ejemplo, si sólo se ejecuta un análisis de opiniones con datos de un único lugar, sería absurdo esperar que los resultados reflejen las opiniones de todo un país.
  

• Limpieza de los datos: Cuando los algoritmos interactúan por primera vez con un conjunto de datos, reciben una maraña de datos no estructurados. No sólo habrá una cantidad considerable de datos superfluos, sino que los algoritmos deberán enfrentarse a palabras mal escritas, expresiones idiomáticas y frases gramaticalmente incorrectas. Por ejemplo, una simple pregunta de "sí o no" puede contener muchas variaciones en la forma de responder. La palabra "sí" puede sustituirse por "yeah", "ye" o "yass". Para obtener resultados óptimos, un algoritmo debe ser capaz de aprender a discernir la intención del usuario.
  

• Procesamiento: Cuando los datos se han pulido al máximo, llega el momento de procesarlos. Esto significa eliminar palabras que pueden ser redundantes para el análisis, como artículos, preposiciones y otras palabras de uso frecuente. De este modo, lo que queda se puede tokenizar en elementos individuales que una máquina puede leer e interpretar.
  

• Modelización: En el procesamiento del lenguaje natural, un modelo es una estructura organizativa que representa los patrones encontrados en los datos. Un modelo habitual es la "bolsa de palabras", que cuantifica el número de veces que se menciona cada palabra y representa ese valor como un vector.
  

• Análisis: Una vez modelados los datos, se pueden analizar los resultados para comprender la calidad inicial del resultado. Como ya se ha dicho, la calidad de los resultados dependerá del conjunto de datos que se utilice.
  

• Visualización: Las representaciones visuales de los datos permiten a los usuarios finales del software comprender las conclusiones recogidas por la tecnología NLU. Al mostrar los datos en forma de gráfico, se puede garantizar que serán fáciles de transmitir a las personas clave que no están familiarizadas con los detalles específicos de NLU.
  

• Operacionalización: Se trata del proceso de obtener ideas y conclusiones valiosas a partir de un conjunto de datos. Hay muchas formas de llevar a cabo este último paso. Por ejemplo, tomando los datos para su posterior análisis o utilizándolos para un fin específico, como un estudio de mercado. Mediante procedimientos de operacionalización adicionales, se puede crea un método sin fisuras para obtener valor de la tecnología PNL. Por ejemplo, gigantes tecnológicos como Google y Amazon utilizan el modelado temático para proporcionar datos de productos, filtros automáticos y otras mejoras de la calidad de vida.

¿Qué capacidades debe tener su tecnología NLU?

La principal capacidad de la tecnología NLU es entender el lenguaje del mismo modo que lo hacen los humanos, en lugar de basarse en palabras clave para captar conceptos. Como software de reconocimiento del lenguaje, los algoritmos NLU pueden mejorar la interacción entre las personas y las organizaciones, así como la recopilación y el análisis de datos.

Las capacidades de las soluciones de comprensión del lenguaje natural incluyen:

• Respuesta de voz interactiva (IVR) y enrutamiento de mensajes: La tecnología IVR basada en NLU es capaz de procesar la voz de una persona, convertir las palabras en texto y ejecutar algoritmos en su estructura gramatical para comprender la intención. Soñado por la ciencia ficción y hecho realidad por la ciencia, este avance tecnológico permite a los ordenadores entender lo que decimos, cuando lo decimos.
  

• Categorización y clasificación de textos: Mediante el uso de la tecnología NLU, un sistema es capaz de analizar una gran cantidad de texto y recopilar datos útiles basados en categorías predefinidas. Esto resulta útil para filtrar datos. Además, NLU puede utilizarse para resumir automáticamente textos, tomando grandes volúmenes y reduciéndolos a fragmentos de información fácilmente digeribles.
  

• Atención al cliente inteligente: Una de las aplicaciones más comunes de la detección automática del lenguaje es la creación de chatbots. Mientras que la mayoría de los habituales chatbots se limitan a leer un guión, la tecnología NLU puede dotar a un chatbot de la capacidad de saber realmente de qué está hablando. Estos chatbots sirven de asistentes digitales tanto a profesionales como a clientes.
  

• Traducción automática: También conocida como aprendizaje automático, esta rama del desarrollo de la IA permite a los ordenadores aprender y adaptarse basándose en patrones para cuya comprensión han sido entrenados. Además, la traducción automática permite a los ordenadores generar texto en lenguaje natural e incluso traducir a y desde otros idiomas sobre la marcha. La traducción automática estadística (SMT) apalancada en NLU puede analizar el habla humana mediante sistemas de traducción basados en reglas. Hay muchos métodos para ello, como traducir palabra por palabra, mapear frases de un idioma a otro o utilizar la sintaxis como base para la traducción.
  

• Captura de datos: Es el proceso de recopilación de información sobre objetos, personas y acontecimientos. Combinado con la tecnología IVR, permite a las personas comunicar verbalmente información crítica a los ordenadores.
  

• Interfaces conversacionales: Los avances en la comprensión del lenguaje conversacional han llevado a la creación de dispositivos, como Google Home y Amazon Alexa, que permiten a los humanos comunicarse con ellos utilizando la forma natural en que hablan. El NLU permite a estas máquinas segmentar palabras y frases, reconocer la gramática y utilizar su conocimiento de las funciones semánticas para comprender la intención del usuario.
  

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Lenguaje natural y comprensión de diálogos