La tecnología PNL está ganando protagonismo a un ritmo progresivo. La combinación de informática, ingeniería de la información e inteligencia artificial puede eliminar potencialmente las barreras del idioma. Con la tecnología PNL, no importa el idioma utilizado para la comunicación, todas las partes podrán escuchar y leer la información en el idioma que conocen.
El procesamiento del lenguaje natural (PLN) entrena a las computadoras para comprender los lenguajes humanos. Utiliza el aprendizaje automático para aprender y adquirir más conocimientos continuamente. Como resultado, la combinación PNL-IA se está volviendo más inteligente. Utilizando sus capacidades, que también aumentan progresivamente, se volverá más competente y avanzado.
¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural (PNL)?
El procesamiento del lenguaje natural es una rama de la inteligencia artificial que utiliza su poder para comprender la lingüística y crear programas informáticos inteligentes. Estos programas son capaces de comprender textos y comunicaciones habladas como los humanos. Pero la tecnología PNL tiene la capacidad de aprender y comprender varios idiomas a la vez y traducirlos al idioma que usted elija.
El tecnología de PNL Combina la lingüística computacional y el modelado del lenguaje basado en reglas con el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Con esto, una computadora puede entender el texto o el audio solo para traducirlo a otro idioma.
Incluso hoy en día, tenemos varios ejemplos de PNL en acción, como Siri, Asistente de Google, Traductor de Google, y algunas herramientas de autosugerencia. Todas las sugerencias proporcionadas por Grammarly al escribir correos electrónicos o en motores de búsqueda están habilitadas con la tecnología PNL.
¿Cómo funciona la tecnología PNL?
La tecnología PNL hace que un programa informático comprenda el texto y el habla humanos. Dado que las computadoras solo entienden el lenguaje binario que consta de 0 y 1, necesitábamos primero un sistema para hacer que una computadora entendiera palabras.
Para ello, se utiliza la representación de palabras, donde las palabras se codifican en el lenguaje informático. Se utilizan varias técnicas para este propósito y one-hot es una de ellas.
Además de esto, se utiliza un conjunto de técnicas de PNL para ayudar a una computadora a comprender el lenguaje humano. Éstas incluyen;
- Derivado: Un proceso en el que palabras similares se reducen a su palabra de origen, como Finalizar, desde Final eliminando los alfabetos uno por uno.
- Lematización: Esta es una técnica mediante la cual las palabras se erosionan para encontrar su estructura base significativa.
- Tokenización: Con esta técnica, las oraciones se dividen en bloques más pequeños para identificar palabras, símbolos y números a partir de ellos.
- Análisis de los sentimientos: Aquí es donde una computadora intenta identificar el tono y la emoción detrás de la oración.
- Desambiguación del sentido de la palabra: Esta técnica se utiliza para determinar si la misma palabra tiene diferentes significados cuando se usa en diferentes contextos.
- Etiquetado de parte del discurso (POS): El etiquetado POS se utiliza para anotar cada palabra del texto. Esto incluye identificar verbos, adverbios, sustantivos, adjetivos y todas las demás partes del discurso.
Además de estas técnicas, un programa de PNL también utiliza algoritmos para comprender el texto y el habla generados por humanos. El sistema basado en reglas se utiliza para establecer las reglas para que la lingüística analice datos.
El aprendizaje automático es una parte importante de la PNL, ya que se utiliza para enviar datos de entrenamiento al programa de computadora. Utilizando estos datos, el programa de PNL puede ajustar sus patrones de reconocimiento de texto y voz.
[También lea: Los 15 mejores conjuntos de datos de PNL para entrenar sus modelos de PNL]
Traducción automática para la construcción de PNL
¿Te imaginas cómo los líderes mundiales pueden participar en reuniones donde todos hablan su idioma? Estas reuniones cuentan con un sistema de interpretación simultánea, lo que significa que programas de computadora e intérpretes humanos trabajan juntos para traducir el discurso y luego convertirlo a otros idiomas según sea necesario.
Si bien este puede ser el objetivo final actual de la tecnología de PNL para eliminar todas las barreras del idioma, esta tecnología todavía está creciendo y avanzando. La tecnología PNL hace esto posible mediante el uso de traducción automática, que esencialmente utiliza un programa informático para traducir texto y voz.
Desde una etapa en la que las imprecisiones eran prominentes, la traducción automática ha visto mejoras con la traducción automática neuronal (NMT). NMT ha mejorado aún más el funcionamiento de la PNL, mejorando así sus capacidades de traducción.
Estos son los beneficios de la traducción automática en PNL:
- Los programas de PNL ahora pueden leer y traducir libros, sitios web y detalles de productos en cuestión de segundos.
- Ha reducido sustancialmente el costo y los esfuerzos necesarios para la traducción.
- El nivel de precisión también ha aumentado con el uso de algoritmos de aprendizaje automático.
- Las empresas ahora pueden personalizar el proceso de traducción según sus necesidades.
Esto es posible porque NMT aprovecha metodologías de aprendizaje profundo como redes neuronales recurrentes (RNN) y mecanismos de atención. Estos mejoran las capacidades de un programa de PNL, aumentando su rango de comprensión de reglas, patrones y velocidad de procesamiento lingüísticos para oraciones largas y oraciones con estructuras complejas.
NMT ayuda a un programa a convertir palabras en vectores, juntando palabras semánticamente similares. Al generar una secuencia de vectores o palabras, el programa genera una oración. A partir de aquí, utiliza el marco codificador-decodificador para mapear la oración de entrada en un espacio vectorial, y el decodificador envía la oración traducida a la interfaz.
Conclusión
La combinación de PNL, NMT, redes neuronales y mecanismos de aprendizaje profundo está aportando mejoras significativas en el reconocimiento y traducción de texto y voz. Incluso con todos los avances en este campo, se necesitan intérpretes y editores humanos para mantener el equilibrio. Para empresas y empresas que buscan tener su propio sistema de interpretación, comuníquese con Shaip para obtener soluciones conversacionales personalizadas basadas en inteligencia artificial equipadas con PNL y traducción automática.
