Qué es el NLP o Procesamiento de Lenguaje Natural

Procesamiento de lenguaje natural (NLP), en informática, es el uso de operaciones, sistemas y tecnologías que permiten a las computadoras procesar y responder al lenguaje escrito y hablado de una manera que imita la capacidad humana.

Introducción al NLP

Para lograr esto, los modelos de procesamiento de lenguaje natural (NLP o Natural Language Processing en inglés) deben utilizar lingüística computacional, estadísticas, aprendizaje automático y modelos de aprendizaje profundo.

Los primeros modelos de NLP eran codificados manualmente y basados en reglas, pero no tenían en cuenta excepciones y matices en el lenguaje. Por ejemplo, el sarcasmo, los modismos y las metáforas son matices que los humanos aprenden a través de la experiencia.

Para que una máquina tenga éxito en analizar el lenguaje, primero debe programarse para diferenciar tales conceptos. Estos desarrollos iniciales fueron seguidos por el NLP estadístico, que utiliza la probabilidad para asignar la probabilidad de ciertos significados a diferentes partes del texto.

Los sistemas de NLP modernos utilizan modelos y técnicas de aprendizaje profundo que les ayudan a "aprender" a medida que procesan la información.

Sin embargo, no se puede decir que estos sistemas "entiendan" lo que están analizando; más bien, utilizan programación compleja y probabilidad para generar respuestas similares a las humanas.

Ejemplos destacados de NLP moderno son los modelos de lenguaje que utilizan inteligencia artificial (IA) y estadísticas para predecir la forma final de una oración en función de las partes existentes.

Un modelo de lenguaje popular fue GPT-3, desarrollado por el laboratorio de investigación en IA OpenAI, lanzado en junio de 2020. Entre los primeros modelos de lenguaje grandes, GPT-3 podía resolver problemas de matemáticas de nivel secundario y crear programas de computadora. GPT-3 fue la base del software ChatGPT, lanzado en noviembre de 2022 por OpenAI.

ChatGPT NLP Procesamiento Lenguaje Natural

ChatGPT casi de inmediato causó preocupación entre académicos, periodistas y otros debido a preocupaciones de que era imposible distinguir la escritura humana de la escritura generada por ChatGPT.

Otros ejemplos de máquinas que utilizan NLP son sistemas de GPS operados por voz, chatbots de servicio al cliente y programas de traducción de idiomas. Además, las empresas utilizan NLP para mejorar la comprensión y el servicio a los consumidores mediante la auto-completación de consultas de búsqueda y el monitoreo de las redes sociales.

El NLP presenta ciertos desafíos, especialmente porque los algoritmos de aprendizaje automático a menudo expresan sesgos implícitos en el contenido en el que se entrenan los modelos.

Por ejemplo, cuando se le pide describir a un médico, los modelos de NLP pueden ser más propensos a responder "Él es un médico" que "Ella es una médica", lo que demuestra un sesgo de género inherente.

Los sesgos en el NLP pueden tener consecuencias en el mundo real. Por ejemplo, en 2015, el programa de NLP de Amazon para revisar currículos y ayudar en la selección de candidatos laborales fue encontrado discriminatorio contra las mujeres, ya que las mujeres estaban subrepresentadas en el conjunto de entrenamiento original recopilado de los empleados.

Además, con modelos de NLP basados en la probabilidad, como ChatGPT, pueden ocurrir "alucinaciones", en las cuales el modelo evita comunicar al usuario que no sabe algo y en su lugar responde con texto probable pero incorrecto desde el punto de vista factual basado en las indicaciones del usuario.

¿Cómo trabaja NLP?

Componentes del Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)

El Procesamiento del Lenguaje Natural no es un enfoque monolítico o singular, sino que está compuesto por varios componentes, cada uno contribuyendo a la comprensión general del lenguaje.

Los principales componentes que el NLP se esfuerza por comprender son la Sintaxis, la Semántica, la Pragmática y el Discurso.

Sintaxis

Definición: La Sintaxis se refiere al arreglo de palabras y frases para crear oraciones bien estructuradas en un idioma.

Ejemplo: Considera la frase "El gato se sentó en la alfombra." La Sintaxis implica analizar la estructura gramatical de esta oración, asegurando que cumpla con las reglas gramaticales del español, como la concordancia entre sujeto y verbo y el orden adecuado de las palabras.

Semántica

Definición: La Semántica se preocupa por entender el significado de las palabras y cómo crean significado al combinarse en oraciones.

Ejemplo: En la frase "El panda come brotes y hojas," la Semántica ayuda a distinguir si el panda come plantas (brotes y hojas) o está involucrado en un acto violento (disparos) y luego se va (hojas), basándose en el significado de las palabras y el contexto.

Pragmática

Definición: La Pragmática se ocupa de entender el lenguaje en varios contextos, asegurando que el significado deseado se derive según la situación, la intención del hablante y el conocimiento compartido.

Ejemplo: Si alguien dice, "¿Puedes pasar la sal?" La Pragmática implica entender que se trata de una solicitud en lugar de una pregunta sobre la capacidad de pasar la sal, interpretando la intención del hablante basándose en el contexto de la comida.

Discurso

Definición: El Discurso se enfoca en el análisis e interpretación del lenguaje más allá del nivel de la oración, considerando cómo se relacionan las oraciones en textos y conversaciones.

Ejemplo: En una conversación donde una persona dice, "Me estoy congelando," y otra responde, "Voy a cerrar la ventana," el Discurso implica entender la coherencia entre las dos afirmaciones, reconociendo que la segunda es una respuesta a la solicitud implícita en la primera.

Comprender estos componentes es crucial para aquellos que se adentran en el NLP, ya que constituyen la base de cómo los modelos de NLP interpretan y generan el lenguaje humano.

¿Qué usos tiene el Procesamiento de Lenguaje Natural?

Ahora que hemos definido algunos de los conceptos básicos, veamos cómo se utiliza el procesamiento del lenguaje natural en el mundo moderno.

Aplicaciones en la industria

El Procesamiento del Lenguaje Natural ha encontrado aplicaciones extensas en diversas industrias, revolucionando la forma en que las empresas operan e interactúan con los usuarios. Aquí hay algunas de las principales aplicaciones industriales del NLP.

Salud

El NLP ayuda en la transcripción y organización de notas clínicas, asegurando una documentación precisa y eficiente de la información del paciente. Por ejemplo, un médico podría dictar sus notas, las cuales los sistemas de NLP transcriben en texto.

Modelos avanzados de NLP pueden categorizar aún más la información, identificando síntomas, diagnósticos y tratamientos recetados, agilizando así el proceso de documentación, minimizando la entrada manual de datos y mejorando la precisión de los registros electrónicos de salud.

Finanzas

Las instituciones financieras aprovechan el NLP para realizar análisis de sentimientos en varios datos de texto como artículos de noticias, informes financieros y publicaciones en redes sociales para evaluar el sentimiento del mercado con respecto a acciones específicas o el mercado en general.

Los algoritmos analizan la frecuencia de palabras positivas o negativas, y a través de modelos de aprendizaje automático, predicen posibles impactos en los precios de las acciones o movimientos del mercado, ayudando a los comerciantes e inversores a tomar decisiones informadas.

Servicio al cliente

Los chatbots impulsados por NLP han revolucionado el soporte al cliente al proporcionar respuestas instantáneas y las 24 horas a las consultas de los clientes.

Estos chatbots comprenden las consultas de los clientes a través de texto o voz, interpretan la intención subyacente y proporcionan respuestas o soluciones precisas.

Por ejemplo, un cliente podría preguntar sobre el estado de su pedido, y el chatbot, integrado con el sistema de gestión de pedidos, recupera y entrega el estado en tiempo real, mejorando la experiencia del cliente y reduciendo la carga de trabajo de soporte.

Comercio electrónico

El NLP mejora significativamente la funcionalidad de búsqueda en plataformas de comercio electrónico al comprender e interpretar las consultas de los usuarios, incluso si están formuladas de manera conversacional o contienen errores tipográficos.

Por ejemplo, si un usuario busca "blu jeens", los algoritmos de NLP corrigen los errores tipográficos y comprenden la intención, proporcionando resultados relevantes para "blue jeans", asegurando que los usuarios encuentren lo que buscan, incluso con consultas imprecisas.

Legal

En el sector legal, el NLP se utiliza para automatizar los procesos de revisión de documentos, reduciendo significativamente el esfuerzo manual involucrado en el análisis de grandes volúmenes de documentos legales. Por ejemplo, durante litigios, los profesionales legales necesitan revisar numerosos documentos para identificar información relevante. Los algoritmos de NLP pueden escanear estos documentos, identificar y resaltar información pertinente, como términos específicos, fechas o cláusulas, acelerando así el proceso de revisión y asegurando que no se pasen por alto datos críticos.

Aplicaciones cotidianas

Más allá de aplicaciones específicas de la industria, el NLP está arraigado en nuestra vida diaria, haciendo que la tecnología sea más accesible y amigable para el usuario. Aquí hay algunas aplicaciones cotidianas del NLP:

• Motores de búsqueda. El NLP es fundamental para el funcionamiento de los motores de búsqueda, permitiéndoles entender las consultas de los usuarios y proporcionar resultados relevantes.

• Asistentes virtuales. Siri, Alexa y Google Assistant son ejemplos de asistentes virtuales que utilizan NLP para comprender y responder a comandos de los usuarios.

• Servicios de traducción. Servicios como Google Translate emplean NLP para proporcionar traducción de idiomas en tiempo real, derribando barreras lingüísticas y fomentando la comunicación.

• Filtrado de correos electrónicos. El NLP se utiliza en servicios de correo electrónico para filtrar el correo no deseado y categorizar correos electrónicos, ayudando a los usuarios a gestionar sus bandejas de entrada de manera más efectiva.

• Monitoreo de redes sociales. El NLP permite el análisis del contenido en redes sociales para evaluar la opinión pública, rastrear tendencias y gestionar la reputación en línea.

Las aplicaciones del NLP son diversas y omnipresentes, impactando diversas industrias y nuestras interacciones diarias con la tecnología. Comprender estas aplicaciones nos brinda una visión del potencial transformador del NLP en la configuración del futuro de la tecnología y la interacción humana.

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