Desmitificando NLU: una guía para comprender el procesamiento del lenguaje natural

¿Alguna vez has hablado con un asistente virtual como Siri o Alexa y te has maravillado de cómo parecen entender lo que estás diciendo? ¿O ha utilizado un chatbot para reservar un vuelo o pedir comida y se ha sorprendido de cómo la máquina sabe exactamente lo que quiere? Estas experiencias se basan en una tecnología llamada comprensión del lenguaje natural, o NLU para abreviar.

Con el auge de los chatbots, los asistentes virtuales y los asistentes de voz, la necesidad de que las máquinas entiendan el lenguaje natural se ha vuelto más crucial. Y aquí es donde entra en juego la comprensión del lenguaje natural (NLU). En este artículo, profundizaremos en lo que es la comprensión del lenguaje natural y exploraremos algunas de sus interesantes posibilidades.

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

La comprensión del lenguaje natural (NLU) es un subcampo de procesamiento natural del lenguaje (PNL) que se ocupa de la comprensión informática del lenguaje humano. Implica el procesamiento del lenguaje humano para extraerle un significado relevante. Este significado podría ser en forma de intención, entidades nombradas u otros aspectos del lenguaje humano.

NLP tiene como objetivo examinar y comprender el contenido escrito dentro de un texto, mientras que NLU permite la capacidad de entablar una conversación con una computadora utilizando lenguaje natural.

¿Cómo funciona la comprensión del lenguaje natural (NLU)?

NLU funciona procesando grandes conjuntos de datos de lenguaje humano utilizando modelos de Machine Learning (ML). Estos modelos se entrenan con datos de entrenamiento relevantes que les ayudan a aprender a reconocer patrones en el lenguaje humano.

Los datos de entrenamiento utilizados para los modelos de NLU suelen incluir ejemplos etiquetados de lenguajes humanos, como tickets de atención al cliente, registros de chat u otras formas de datos textuales.

El primer paso en NLU implica el preprocesamiento de los datos textuales para prepararlos para el análisis. Esto puede incluir tareas como la tokenización, que consiste en dividir el texto en palabras o frases individuales, o el etiquetado de partes del discurso, que implica etiquetar cada palabra con su función gramatical.

Después del preprocesamiento, los modelos NLU utilizan varias técnicas de ML para extraer el significado del texto. Un enfoque común es utilizar el reconocimiento de intenciones, que implica identificar el propósito o la meta detrás de un texto determinado. Por ejemplo, un modelo NLU podría reconocer que el mensaje de un usuario es una consulta sobre un producto o servicio.

Echemos un vistazo más de cerca a un ejemplo de NLU en acción.

Imagina que le estás preguntando a Siri cómo llegar a una cafetería cercana. Podrías decir: "Oye, Siri, ¿dónde está la cafetería más cercana?".

Sin NLU, Siri haría coincidir sus palabras con respuestas preprogramadas y podría dar indicaciones para llegar a una cafetería que ya no está en funcionamiento. Pero con NLU, Siri puede comprender la intención detrás de sus palabras y usar esa comprensión para brindar una respuesta relevante y precisa. Este artículo profundizará en cómo funciona esta tecnología y explorará algunas de sus emocionantes posibilidades.

Aplicaciones para la comprensión del lenguaje natural

1. IVR y enrutamiento de mensajes

   
   Los sistemas de respuesta de voz interactiva (IVR) son sistemas telefónicos automatizados que interactúan con los clientes a través de menús e indicaciones de voz pregrabadas. Los sistemas IVR usan NLU para reconocer respuestas habladas y enrutar a las personas que llaman al departamento o agente apropiado.

   NLU también ayuda a los sistemas IVR a comprender las entradas de lenguaje natural, lo que permite a los clientes expresar sus consultas en lugar de navegar por los menús.

2. Atención al cliente

   
   NLU ha transformado la experiencia de atención al cliente, haciéndola más rápida y eficiente. Los chatbots y los asistentes virtuales pueden manejar muchas consultas de los clientes y brindar respuestas inmediatas las 24 horas del día, los 7 días de la semana.

   Utilizando el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático, los chatbots pueden comprender las consultas de los clientes y proporcionar respuestas relevantes. Esta tecnología también permite que los chatbots aprendan de las interacciones con los clientes, mejorando sus respuestas.

3. Máquina traductora

   
   NLU juega un papel crucial en la traducción automática (una rama de la IA), que consiste en traducir texto de un idioma a otro usando computadoras.

   NLU ha revolucionado la traducción automática al permitir el desarrollo de modelos de traducción automática neuronal (NMT).

   NLU es esencial en los modelos NMT, ya que ayuda a mejorar la calidad de las traducciones automáticas. Mejora la capacidad del modelo para comprender el significado y la intención detrás del texto de origen.

   Por ejemplo, cuando un usuario emplea una herramienta de lenguaje automático como un diccionario para traducir información, simplemente sustituye las palabras de una en una. Por otro lado, con la traducción automática, el sistema examina las palabras en su contexto adecuado, lo que facilita la producción de una traducción más precisa.