- La Comprensión del Lenguaje Natural (NLU) es un aspecto de la IA que ayuda a los ordenadores a entender lo que realmente quieren decir las personas cuando hablan o teclean, averiguando sus intenciones y detalles importantes.
- Funciona desglosando frases, identificando palabras o nombres clave y relacionando las palabras con su función en una frase para comprender el contexto.
- El NLU se utiliza en muchas herramientas que usamos a diario, como los asistentes de voz (Siri, Alexa), los chatbots de atención al cliente, la clasificación del correo electrónico y el análisis de comentarios para detectar tendencias o sentimientos en el texto.
- Entre las principales técnicas de NLU figuran la tokenización (división de frases en palabras), el etiquetado de partes del discurso, la detección de nombres o fechas, el cálculo de lo que quiere el usuario y el uso del contexto de conversaciones anteriores para mejorar las respuestas.
NLU puede parecer un acrónimo más en el ecosistema de la IA, pero es esencial para que la IA entienda lo que realmente queremos decir.
¿Cómo sabe Siri cuándo estás preguntando por una dirección y cuándo estás reproduciendo una canción?
¿Cómo sabe un agente de IA la diferencia entre una pregunta sobre un producto y una solicitud de asistencia?
Veamos cómo funciona el NLU y por qué es necesario para lograr interacciones de IA más inteligentes.
¿Qué es NLU?
La comprensión del lenguaje natural (NLU) es un subconjunto del procesamiento del lenguaje natural (NLP) que permite a las máquinas interpretar y comprender el lenguaje humano.
El NLU se utiliza en chatbots de IA, asistentes virtuales y herramientas de análisis de opiniones. Permite a las máquinas interpretar con precisión la intención del usuario, ya sea de texto o de voz, para que puedan realizar la acción adecuada.
Los NLU se consideran un problema difícil para la IA (también conocido como AI-completo), lo que significa que requieren inteligencia artificial para poder resolverse. El NLU es imposible sin inteligencia artificial (IA).
¿Cómo funciona NLU?
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NLU descompone el lenguaje humano para interpretar su significado e intención. He aquí cómo funciona paso a paso:
1. Tratamiento previo del texto
Antes de iniciar el análisis, se limpia el texto eliminando elementos innecesarios, como signos de puntuación y palabras vacías, para centrarse en el contenido significativo.
2. Identificación de los componentes clave
El sistema extrae entidades, palabras clave y frases, identificando las partes más relevantes del texto para su posterior análisis.
3. Analizar la estructura de las frases
Al examinar las relaciones entre palabras y la gramática, NLU determina cómo interactúan las distintas palabras y conceptos dentro de una frase.
4. Correspondencia con intenciones y objetivos
Los componentes extraídos se ajustan a intenciones u objetivos predefinidos, lo que ayuda al sistema a comprender el propósito del usuario.
5. Afinar la comprensión con el contexto
Las interacciones anteriores y las pistas contextuales ayudan a mejorar la precisión, permitiendo al sistema NLU ajustar las respuestas en función del historial de conversaciones.
6. Generar una salida estructurada
Por último, el sistema produce una respuesta estructurada que puede desencadenar acciones, ejecutar órdenes o proporcionar información relevante.
Ejemplo real
Veámoslo con un ejemplo.
Patrick utiliza en el trabajo un agente de IA que se integra con todas sus aplicaciones principales, incluido su calendario.
Patrick escribe a su agente de IA: "Programa una reunión con Anqi para mañana a la 1pm, o algo similar. Programa un seguimiento para dos semanas después".
En el curso de su flujo de trabajo de IA agéntica , su agente:
- Identificar la intención: El agente identifica que Patrick quiere programar una reunión
- Extraer las entidades clave: El agente identifica que Patrick está hablando de "Anqi", el contacto, "13:00", la hora, y "mañana", la fecha.
- Análisis de la locución: El agente identifica que el elemento de acción es "programar", y que debe hacerse con Anqi, y que la hora y el día deben ser mañana a las 13:00.
- Comprensión contextual: El agente comprueba los calendarios de Patrick y Anqi para asegurarse de su disponibilidad. Si mañana a las 13:00 no está libre, propondrá una hora similar, según lo solicitado.
- Acción final: El agente programa la reunión y el seguimiento enviando invitaciones de calendario a Patrick y Anqi.
Usos reales de NLU
Es probable que se encuentre con NLU en su vida diaria, a menudo sin darse cuenta. Estas son algunas de las aplicaciones más comunes en el mundo real:
Generación de clientes potenciales
El NLU es un componente clave de la generación de leads mediante IA, una forma de cualificar leads a través de la IA conversacional. Mediante la comprensión del lenguaje natural, los chatbots pueden identificar las necesidades y capacidades de los clientes potenciales entrantes. Incluso pueden concertar reuniones con representantes de ventas directamente después de calificar a un cliente potencial.
Asistentes de voz
Asistentes de voz como Siri, Alexa y Google Assistant se basan en NLU para entender la intención detrás de sus comandos hablados.
Por ejemplo, cuando usted dice: "Ponga un recordatorio para mi cita de uñas a las 14.00 horas", el asistente descompone la frase, identifica la intención (poner un recordatorio) y extrae las entidades (cita de uñas, mañana, 14.00 horas).
NLU permite a estos asistentes dar sentido a las peticiones verbales y realizar el seguimiento con la acción adecuada.
Chatbots de atención al cliente
Cuando usted entra en contacto con un chatbot de atención al cliente y escribe "¿Dónde está mi paquete?", el bot utiliza NLU para determinar que su intención es comprobar el estado de la entrega.
Extrae la entidad necesaria -la información de su pedido- y proporciona la actualización correcta. Esta capacidad de comprender y responder a las distintas consultas de los clientes es lo que convierte a NLU en una parte esencial de la automatización moderna del servicio de atención al cliente.
Clasificación y automatización del correo electrónico
El NLU también se encuentra detrás de los sistemas de automatización del correo electrónico. Por ejemplo, las herramientas impulsadas por NLU pueden leer los correos electrónicos entrantes, entender el contenido y clasificarlos automáticamente en categorías como "urgente", "promociones" o "reuniones".
Estos sistemas pueden incluso generar respuestas adecuadas basadas en el contenido del correo electrónico, ahorrando tiempo a las empresas en la gestión de la comunicación.
Análisis de texto para comentarios y encuestas
Las empresas suelen utilizar NLU para analizar los comentarios de encuestas, reseñas y publicaciones en redes sociales.
NLU ayuda a identificar patrones y sentimientos en el lenguaje escrito, lo que permite comprender las necesidades y opiniones de los clientes.
Por ejemplo, un sistema NLU puede escanear cientos de reseñas de clientes y determinar si la mayoría de los usuarios tienen una opinión positiva o negativa sobre una característica específica mediante el análisis de sentimientos.
Componentes clave
Tokenización
La tokenización es el proceso de dividir una frase en unidades más pequeñas, como palabras o frases, para facilitar su procesamiento por parte de la IA.
Ejemplo: "Programar una reunión para mañana a las 15:00" se tokeniza en ["Programar", "una", "reunión", "para", "15:00", "mañana"].
Etiquetado de parte del discurso (POS)
El etiquetado POS identifica la estructura gramatical de una frase etiquetando cada palabra como sustantivo, verbo, adjetivo, etc.
Ejemplo: En "Programar una reunión", la IA etiqueta "Programar" como verbo y "reunión" como sustantivo.
Reconocimiento de entidades con nombre (NER)
El reconocimiento de entidades con nombre (NER) detecta y clasifica entidades importantes como nombres, lugares y fechas dentro del texto.
Ejemplo: En "Reservar un vuelo a Nueva York el próximo viernes", la IA identifica "Nueva York" como lugar y "el próximo viernes" como fecha.
Clasificación de intenciones
La clasificación de la intención determina el objetivo subyacente del usuario o el propósito que hay detrás de su entrada.
Ejemplo: "Reservar una mesa para dos" se clasifica como la intención de hacer una reserva.
Análisis sintáctico de dependencias
El análisis sintáctico de dependencia analiza las relaciones entre las palabras para comprender la estructura gramatical de la frase.
Ejemplo: En "Enviar el informe a María", la IA identifica que "María" es la destinataria del informe.
Análisis contextual
El análisis contextual utiliza las conversaciones del entorno o las interacciones previas para garantizar que las respuestas sean pertinentes y precisas.
Ejemplo: Si un usuario ha preguntado previamente por un proyecto concreto, la IA puede adaptar las respuestas futuras en función de ese contexto.
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Preguntas frecuentes
1. ¿Qué relación existe entre NLU y el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo?
NLU (Natural Language Understanding) se basa en el aprendizaje automático para identificar patrones en los datos de texto y en el aprendizaje profundo para modelar estructuras lingüísticas complejas. Las arquitecturas de aprendizaje profundo, como los transformadores, permiten a los sistemas NLU interpretar el contexto y la intención con gran precisión.
2. ¿Cuál es la diferencia entre NLU y Generación de Lenguaje Natural (NLG)?
NLU (Natural Language Understanding) se ocupa de interpretar y extraer el significado de las entradas del usuario, mientras que NLG (Natural Language Generation) se centra en producir respuestas similares a las humanas. En resumen, NLU lee y comprende. NLG escribe y responde.
3. ¿Cuál es la precisión actual de la NLU y qué factores influyen en ella?
Los sistemas NLU modernos pueden alcanzar una precisión superior al 90% en dominios bien definidos, pero el rendimiento depende de factores como la calidad de los datos de entrenamiento, la variedad lingüística, la complejidad del dominio y la capacidad del modelo para gestionar la ambigüedad o las consultas multiintento.
4. ¿Cuántos datos se necesitan normalmente para construir un modelo NLU fiable?
Para construir un modelo NLU fiable, normalmente se necesitan miles de ejemplos etiquetados por intención o entidad, aunque el uso del aprendizaje por transferencia y de modelos preentrenados (como BERT o GPT) puede reducir significativamente la necesidad de datos a unos cientos de ejemplos por clase.
5. ¿Cómo se integra un motor NLU con otras herramientas como CRM, calendarios o bases de datos?
El motor NLU se integra con herramientas conectándolo a API que permiten al sistema actuar una vez detectada la intención del usuario, como crear citas, obtener información de contacto o actualizar registros. Para ello, es necesario crear scripts de backend o utilizar una plataforma con soporte de integración nativa.
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