¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural (PNL)?
El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es un subconjunto de la inteligencia artificial (IA), específicamente el aprendizaje automático (ML), que permite a las computadoras y las máquinas comprender, interpretar, manipular y comunicar el lenguaje humano.
Una de las principales razones por las que los sistemas y las computadoras han podido imitar con precisión la comunicación humana es la abundante disponibilidad de datos en forma de audio, textos, datos de conversaciones en canales de redes sociales, videos, correos electrónicos y más. El desarrollo de sintaxis meticulosas ha permitido que los modelos comprendan con precisión los matices de la comunicación humana, incluidos el sarcasmo, los homónimos, el humor y más.
Algunas de las aplicaciones más básicas de la PNL incluyen:
- Traducción de idiomas en tiempo real
- Filtros de spam en servicios de correo electrónico
- Asistentes de voz y chatbots
- Resumen de texto
- Funciones de autocorrección
- Análisis de sentimiento y más
¿Cómo funciona el procesamiento del lenguaje natural (PLN)?
Los sistemas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) utilizan algoritmos de aprendizaje automático para analizar grandes cantidades de datos no estructurados y extraer información relevante. Los algoritmos están entrenados para reconocer patrones y hacer inferencias basadas en esos patrones. Así es como funciona:
- El usuario debe ingresar una oración en el sistema de procesamiento de lenguaje natural (NLP).
- Luego, el sistema NLP divide la oración en partes más pequeñas de palabras, llamadas tokens, y convierte el audio en texto.
- Luego, la máquina procesa los datos de texto y crea un archivo de audio basado en los datos procesados.
- La máquina responde con un archivo de audio basado en datos de texto procesados.
Enfoques para el procesamiento del lenguaje natural.
Algunos de los enfoques de la PNL son:
PNL supervisada: Entrena modelos con datos etiquetados para realizar predicciones precisas, como clasificar correos electrónicos.
PNL no supervisada: Funciona con datos sin etiquetar para encontrar patrones, lo que resulta útil para tareas como el modelado de temas.
Comprensión del lenguaje natural (NLU): Ayuda a las máquinas a interpretar y comprender el significado del lenguaje humano.
Generación de lenguaje natural (NLG): Crea texto similar al humano, como escribir resúmenes o respuestas de chatbot. Referir más
Tamaño y crecimiento del mercado de la PNL
El mercado del procesamiento del lenguaje natural (PLN) está mostrando una promesa fenomenal y se prevé que estará valorado en alrededor de 156.80 millones de dólares para el año 2030. Este crecimiento tiene una tasa compuesta anual del 27.55%.
Además, más del 85% de las grandes organizaciones están trabajando para adoptar la PNL para el año 2025. El asombroso crecimiento de la PNL se debe a diversas razones, tales como:
- Mayor incorporación de IA en productos y servicios
- La carrera por ofrecer la mejor experiencia al cliente
- Explosión de datos digitales
- La disponibilidad de soluciones basadas en la nube de bajo costo
- La adopción de tecnologías en diversas industrias, incluidas la atención médica, la manufactura, la automoción y más.
Esta adopción y despliegue masivo de la PNL también tiene un costo, ya que un informe de McKinsey reveló que la automatización de la PNL dejaría obsoletos el 8% de los puestos de trabajo. Sin embargo, el informe también afirma que esto sería responsable de la creación del 9% de los nuevos puestos de trabajo.
Cuando se trata de la precisión de los resultados, los modelos de PNL de vanguardia han reportado una precisión del 97% en el punto de referencia GLUE.
Beneficios del procesamiento del lenguaje natural (PNL)
Mayor eficiencia y precisión de la documentación
Un documento generado por NLP resume con precisión cualquier texto original que los humanos no puedan generar automáticamente. Además, puede realizar tareas repetitivas, como analizar grandes cantidades de datos para mejorar la eficiencia humana.
Capacidad para crear automáticamente un resumen de contenido textual grande y complejo
El lenguaje de procesamiento natural se puede usar para tareas simples de minería de texto, como extraer hechos de documentos, analizar opiniones o identificar entidades nombradas. El procesamiento natural también se puede utilizar para tareas más complejas, como comprender los comportamientos y las emociones humanas.
Permite a asistentes personales como Alexa interpretar palabras habladas
NLP es útil para asistentes personales como Alexa, ya que permite que el asistente virtual comprenda los comandos de palabras habladas. También ayuda a encontrar rápidamente información relevante de bases de datos que contienen millones de documentos en segundos.
Habilita el uso de chatbots para asistencia al cliente
La PNL se puede utilizar en chatbots y programas informáticos que utilizan inteligencia artificial para comunicarse con personas a través de texto o voz. El chatbot usa NLP para comprender lo que la persona está escribiendo y responder adecuadamente. También permiten que una organización brinde atención al cliente las 24 horas, los 7 días de la semana a través de múltiples canales.
Realizar análisis de sentimiento es más simple
El análisis de sentimientos es un proceso que consiste en analizar un conjunto de documentos (como reseñas o tuits) sobre su actitud o estado emocional (p. ej., alegría, enfado). El análisis de sentimientos se puede utilizar para categorizar y clasificar publicaciones en redes sociales u otro texto en varias categorías: positivo, negativo o neutral.
Información analítica avanzada que antes estaba fuera de su alcance
La reciente proliferación de sensores y dispositivos conectados a Internet ha provocado una explosión en el volumen y la variedad de datos generados. Como resultado, muchas organizaciones aprovechan la PNL para dar sentido a sus datos para impulsar mejores decisiones comerciales.
Desafíos del procesamiento del lenguaje natural (PNL)
Faltas de ortografía
Los lenguajes naturales están llenos de faltas de ortografía, errores tipográficos e inconsistencias en el estilo. Por ejemplo, la palabra "proceso" se puede escribir como "proceso" o "procesamiento". El problema se agrava cuando agrega acentos u otros caracteres que no están en su diccionario.
Diferencias de idioma
Un hablante de inglés podría decir: "Voy a trabajar mañana por la mañana", mientras que un hablante de italiano diría: "Domani Mattina vado al lavoro". Aunque estas dos oraciones significan lo mismo, la PNL no entenderá la última a menos que la traduzcas al inglés primero.
Sesgos innatos
Los lenguajes de procesamiento natural se basan en la lógica humana y los conjuntos de datos. En algunas situaciones, los sistemas NLP pueden llevar a cabo los sesgos de sus programadores o los conjuntos de datos que utilizan. A veces, también puede interpretar el contexto de manera diferente debido a sesgos innatos, lo que lleva a resultados inexactos.
Palabras con múltiples significados
La PNL se basa en la suposición de que el lenguaje es preciso e inequívoco. En realidad, el lenguaje no es ni preciso ni unívoco. Muchas palabras tienen múltiples significados y se pueden usar de diferentes maneras. Por ejemplo, cuando decimos "ladrar", puede ser ladrido de perro o ladrido de árbol.
Incertidumbre y falsos positivos
Los falsos positivos ocurren cuando el NLP detecta un término que debería ser comprensible pero que no se puede responder correctamente. El objetivo es crear un sistema de PNL que pueda identificar sus limitaciones y aclarar confusiones mediante el uso de preguntas o sugerencias.
Datos de muestra
Uno de los mayores desafíos con el lenguaje de procesamiento natural son los datos de entrenamiento inexactos. Cuantos más datos de entrenamiento tengas, mejores serán tus resultados. Si le proporciona al sistema datos incorrectos o sesgados, aprenderá las cosas equivocadas o aprenderá de manera ineficiente.
Tareas de PNL
"Esto va muy bien".
Una oración simple de cuatro palabras como esta puede tener una variedad de significados según el contexto, el sarcasmo, las metáforas, el humor o cualquier emoción subyacente utilizada para transmitirla.
Si bien entender esta frase en la forma en que debe ser es algo natural para nosotros los humanos, las máquinas no pueden distinguir entre diferentes emociones y sentimientos. Aquí es exactamente donde entran varias tareas de PNL para simplificar las complicaciones en las comunicaciones humanas y hacer que los datos sean más digeribles, procesables y comprensibles para las máquinas.
Algunas tareas principales incluyen:
Reconocimiento de voz
Esto implica convertir datos de voz o audio en textos. Este proceso es crucial para cualquier aplicación de PNL que incluya opciones de comando de voz. El reconocimiento de voz aborda la diversidad en la pronunciación, los dialectos, la rapidez, las palabras arrastradas, el volumen, el tono y otros factores para descifrar el mensaje deseado.
Etiquetado de voz
De manera similar a cómo nos enseñaron los conceptos básicos de gramática en la escuela, esto enseña a las máquinas a identificar partes del discurso en oraciones como sustantivos, verbos, adjetivos y más. Esto también enseña a los sistemas a comprender cuándo una palabra se usa como verbo y la misma palabra se usa como sustantivo.
Desambiguación del sentido de la palabra
Este es un proceso crucial que es responsable de la comprensión del verdadero significado de una oración. Tomando prestado nuestro ejemplo anterior, el uso del análisis semántico en esta tarea permite a una máquina comprender si un individuo pronunció: "Esto va muy bien", como un comentario sarcástico al atravesar una crisis.
Reconocimiento de entidad nombrada
Cuando hay varias instancias de sustantivos como nombres, ubicación, país y más, se implementa un proceso llamado Reconocimiento de entidades nombradas. Esto identifica y clasifica entidades en un mensaje o comando y agrega valor a la comprensión de la máquina.
Resolución de correferencia
Los seres humanos suelen ser muy creativos al comunicarse y es por eso que existen varias metáforas, símiles, verbos compuestos y modismos. Todas las ambigüedades que surgen de esto se aclaran mediante la tarea de resolución de correferencia, que permite a las máquinas aprender que literalmente no llueve a cántaros, sino que se refiere a la intensidad de la lluvia.
Generación de lenguaje natural
Esta tarea implica la generación de texto similar a un humano a partir de datos. Podría ser texto personalizado según jerga, jerga, región y más.
¿Por qué es importante el procesamiento del lenguaje natural (PLN)?
Las computadoras son muy básicas. No entienden los lenguajes humanos. Para permitir que las máquinas piensen y se comuniquen como lo harían los humanos, la PNL es la clave.
Es a través de esta tecnología que podemos permitir que los sistemas analicen datos críticamente y comprendan diferencias en idiomas, jergas, dialectos, diferencias gramaticales, matices y más.
Si bien esto es rudimentario, el perfeccionamiento de modelos con abundantes datos de capacitación optimizará los resultados, lo que permitirá a las empresas implementarlos para diversos fines, entre ellos:
- Descubrir conocimientos críticos a partir de datos internos
- Implementar automatización para simplificar flujos de trabajo, comunicaciones y procesos
- Personalización e hiperpersonalización de experiencias.
- Implementar funciones de accesibilidad para incluir a personas con capacidades diferentes en los ecosistemas informáticos
- Impulsar la innovación en dominios especializados como la oncología clínica, la gestión de flotas en la cadena de suministro, la toma de decisiones basada en datos en automóviles autónomos y más.
Casos de uso
Procesamiento inteligente de documentos
Este caso de uso implica extraer información de datos no estructurados, como texto e imágenes. La PNL se puede utilizar para identificar las partes más relevantes de esos documentos y presentarlas de manera organizada.
Análisis de los sentimientos
El análisis de sentimientos es otra forma en que las empresas pueden utilizar la PNL en sus operaciones. El software analizaría las publicaciones en las redes sociales sobre un negocio o producto para determinar si las personas piensan positiva o negativamente al respecto.
Detección de fraude
La PNL también se puede utilizar para la detección de fraudes mediante el análisis de datos no estructurados como correos electrónicos, llamadas telefónicas, etc., y bases de datos de seguros para identificar patrones o actividades fraudulentas en función de palabras clave.
Detección de idioma
NLP se utiliza para detectar el idioma de los documentos de texto o tweets. Esto podría ser útil para las empresas de traducción y moderación de contenido.
IA conversacional/Chatbot para asistencia al cliente
Una IA conversacional (a menudo llamada chatbot) es una aplicación que comprende la entrada de lenguaje natural, ya sea hablado o escrito, y realiza una acción específica. Una interfaz conversacional se puede utilizar con fines de atención al cliente, ventas o entretenimiento.
Resumen de texto
Se puede entrenar un sistema de PNL para resumir el texto de manera más legible que el texto original. Esto es útil para artículos y otros textos extensos en los que es posible que los usuarios no deseen dedicar tiempo a leer el artículo o documento completo.
Traducción de textos / Traducción automática
NLP se utiliza para traducir automáticamente texto de un idioma a otro utilizando métodos de aprendizaje profundo como redes neuronales recurrentes o redes neuronales convolucionales.
Pregunta-respuesta
La respuesta a preguntas (QA) es una tarea en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) que recibe una pregunta como entrada y devuelve su respuesta. La forma más simple de responder preguntas es encontrar una entrada coincidente en la base de conocimientos y devolver su contenido, lo que se conoce como "recuperación de documentos" o "recuperación de información".
Redacción de datos/redacción de información de identificación personal (PII)
Uno de los casos de uso más especializados de la PNL radica en la redacción de datos confidenciales. Industrias como NBFC, BFSI y la atención médica albergan abundantes volúmenes de datos confidenciales de formularios de seguros, ensayos clínicos, registros médicos personales y más.
La PNL se implementa en dichos dominios a través de técnicas como el reconocimiento de entidades nombradas para identificar y agrupar entradas tan sensibles como nombres, detalles de contacto, direcciones y más individuos. Luego, dichos puntos de datos se vuelven anonimizables según los requisitos.
Monitoreo de redes sociales
Las herramientas de monitoreo de redes sociales pueden usar técnicas de NLP para extraer menciones de una marca, producto o servicio de publicaciones en redes sociales. Una vez detectadas, estas menciones se pueden analizar en busca de sentimiento, compromiso y otras métricas. Esta información puede informar las estrategias de marketing o evaluar su eficacia.
Análisis de negocio
El análisis empresarial y la PNL son una combinación perfecta, ya que esta tecnología permite a las organizaciones dar sentido a los enormes volúmenes de datos no estructurados que residen en ellas. Luego, dichos datos se analizan y visualizan como información para descubrir conocimientos comerciales críticos para el alcance de la mejora, investigación de mercado, análisis de retroalimentación, recalibración estratégica o medidas correctivas.
Otros posibles casos de uso pueden ser corrección gramatical, análisis de sentimientos, detección de spam, generación de texto, reconocimiento de voz, NER, etiquetado de partes del discurso y más….
Industrias que aprovechan la PNL
Cuidado de la Salud
La PNL ofrece beneficios gratificantes a la industria de la salud, tales como:
- la extracción de conocimientos de registros médicos y el análisis de datos no estructurados
- Mejorar y personalizar los sistemas de apoyo a las decisiones clínicas.
- Optimice las respuestas de los chatbots para disfrutar de experiencias de atención al paciente perfectas
- Monitorear, predecir y mitigar reacciones adversas a los medicamentos e implementar estrategias de farmacovigilancia y más
Fintech
Las implicaciones de la PNL en fintech son completamente diferentes y ofrecen beneficios como:
- Procesamiento e incorporación de documentos sin problemas
- Optimice la gestión de riesgos y la detección de fraude
- Evaluación de la solvencia de las personas para la financiación.
- Personalización de productos financieros en términos de tenencias y primas y más.
Medios y publicidad
La PNL aporta un giro creativo a los profesionales de los medios y la publicidad, ayudándolos a:
- Personalización de contenidos y entrega de contenidos vernáculos.
- Análisis de precisión y orientación de las personas de los usuarios.
- Investigación de mercado sobre tendencias, temas y conversaciones para oportunidades de actualidad.
- Desarrollo de textos publicitarios y optimización de la ubicación y más
Retail
La PNL ofrece beneficios tanto a clientes como a empresas del sector minorista a través de:
- Motores de recomendación precisos
- Optimización de búsqueda por voz
- Sugerencias de servicios basados en la ubicación
- Publicidad dirigida, como programas de fidelización, descuentos para usuarios nuevos y más.
Fabricación
La Industria 4.0 se complementa increíblemente con la incorporación de modelos de PNL a través de:
- Monitoreo automatizado del estado de la máquina y detección de defectos
- Análisis de procesos en tiempo real
- Optimización de rutas y horarios de entrega, incluida la gestión de flotas.
- Mejor seguridad de los trabajadores y del lugar de trabajo mediante análisis predictivos y más
Visualizando el futuro de la PNL
Si bien ya están sucediendo muchas cosas en este espacio, los entusiastas de la tecnología ya están sobrecargados por las posibilidades que ofrece esta tecnología en los próximos años. De todo el desorden en torno a las conversaciones sobre el futuro de la PNL, una que destaca es la PNL explicable.
PNL explicable
A medida que las decisiones comerciales cruciales y las estrategias de experiencia del cliente comienzan a surgir cada vez más de decisiones impulsadas por la PNL, también surge la responsabilidad de explicar el razonamiento detrás de las conclusiones y resultados.
De esto se tratará la PNL explicable, de garantizar aún más la responsabilidad y fomentar la confianza en torno a las soluciones de IA y desarrollar un ecosistema transparente de fraternidad en IA.
Además de la PNL explicable, el futuro de la tecnología también implicaría:
- Dominio vernáculo
- Integración con tecnologías especializadas como visión por computadora y robótica.
- Uso de PNL para abordar preocupaciones globales, incluida la sostenibilidad, la educación, el cambio climático y más.
Conclusión
La PNL es el camino a seguir para ofrecer mejor productos y servicios. Con tal prominencia y beneficios también llega la demanda de metodologías de capacitación herméticas. Dado que la entrega de resultados nítidos y el refinamiento de los mismos se vuelven cruciales para las empresas, también hay una escasez en términos de datos de entrenamiento necesarios para mejorar los algoritmos y modelos. Regular y mitigar el sesgo también es de alta prioridad.
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Preguntas más frecuentes (FAQ)
1. ¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural (PNL)?
El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es una rama de la inteligencia artificial que se centra en la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano. Permite que las máquinas comprendan, interpreten y generen lenguaje humano.
2. ¿Cómo funciona la PNL?
La PNL utiliza algoritmos para analizar datos del lenguaje, descomponiendo oraciones en palabras, frases y sintaxis para extraer significado y realizar tareas.
3. ¿Cuáles son los beneficios de la PNL?
La PNL mejora la comunicación entre humanos y máquinas, mejora el servicio al cliente a través de chatbots y ayuda en el análisis de datos al procesar grandes cantidades de datos de texto.
4. ¿A qué desafíos se enfrenta la PNL?
Los desafíos incluyen la ambigüedad del lenguaje, la comprensión del contexto y el procesamiento de lenguaje no estándar, como jergas o dialectos.
5. ¿Cuáles son algunos ejemplos de aplicaciones de PNL?
Los ejemplos incluyen asistentes virtuales como Siri, herramientas de análisis de sentimientos y servicios de traducción automática como Google Translate.
6. ¿Cómo se utiliza la PNL en el ámbito sanitario?
En el ámbito sanitario, la PNL se utiliza para tareas como el análisis de registros médicos, la automatización de la documentación y la extracción de información relevante de los datos de los pacientes.
