El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), también conocido como NLP (Natural Language Processing) en inglés, es un campo de estudio que se enfoca en cómo las máquinas pueden entender, interpretar y procesar el lenguaje humano. Es esencial para aplicaciones como chatbots, traducción de textos y recuperación de información.
El desafío de comprender el lenguaje humano
Comprender el lenguaje humano siempre ha sido un desafío para las máquinas. No se trata solo de traducir palabras, sino de interpretar diferentes acepciones, frases según el contexto, ironías, chistes y más. Aprender un nuevo idioma es complicado para una persona, y lo mismo ocurre con las computadoras.
El NLP ayuda a las máquinas a comprender e interpretar diferentes idiomas. Les permite descifrar la relación entre palabras, su significado y todos los elementos que conforman un mensaje. De esta manera, los sistemas se retroalimentan de información y aprenden a hablar, leer y escribir de manera similar a cómo lo hace una persona, desarrollando formas de expresión más elaboradas y complejas en algunos casos.
Aplicaciones del NLP
El NLP tiene una amplia gama de aplicaciones, entre las cuales destacan:
- Asistentes virtuales o chatbots: Estos agentes virtuales mantienen conversaciones en línea con los usuarios para responder a sus consultas sobre compras en línea, reclamaciones o reservas. Gracias al NLP, pueden comprender los mensajes y proporcionar respuestas automáticas en tiempo real.
- Traducción automática de textos: El NLP permite traducir diferentes tipos de textos de un idioma a otro. Esto ahorra tiempo a las empresas, les permite llegar a más clientes y ofrece respuestas más rápidas. Un ejemplo de esto es Google Translate, que también traduce mensajes de voz e imágenes.
- Recuperación de información: La recuperación de información (IR) se utiliza para buscar y recuperar información y datos a partir de palabras clave. Esto se aplica en buscadores de Internet y ayuda a los usuarios a encontrar lo que buscan o responder a sus preguntas utilizando información disponible.
- Clasificación de textos: El NLP se utiliza para clasificar textos en categorías existentes o crear nuevas categorías basadas en temas comunes. Esto permite dirigir y organizar la información, lo cual es especialmente útil cuando se maneja un gran volumen de datos. Un ejemplo de esto es la detección de spam en los correos electrónicos, donde los emails se clasifican y se envían a la carpeta de spam si contienen palabras específicas relacionadas con ofertas, descuentos, sexo, medicamentos, entre otros.
- Detección de sentimientos: Esta es una de las aplicaciones más novedosas del NLP, especialmente en el contexto de las redes sociales. Existen aplicaciones que analizan los comentarios, menciones, retweets, etc., para determinar si son positivos o negativos en relación a un servicio, producto o marca.
Técnicas y herramientas para el NLP
El lenguaje humano es un sistema complejo que requiere más que simplemente memorizar palabras. También involucra reglas sintácticas y gramaticales, frases hechas, términos culturales y polisémicos, entre otros. Además, se deben considerar acentos, coloquialismos, abreviaturas, sarcasmo y entonación. Para llevar esto al ámbito computacional, se requiere de un proceso de modelización matemática en constante actualización y mejora.
Entre las técnicas comunes utilizadas en el NLP se encuentran:
- Tokenizar: Esta técnica divide el texto en pequeñas unidades llamadas tokens, teniendo en cuenta mayúsculas y minúsculas, palabras similares y puntuación.
- Etiquetado gramatical (PoS): Consiste en clasificar las palabras de una oración según su categoría gramatical, como artículo, sustantivo, verbo, etc.
- Análisis superficial (shallow parsing/chunks): Similar al análisis sintáctico, clasifica y representa la estructura de las oraciones.
- Bag of words: Representa los documentos sin considerar el orden o la estructura de las palabras. Se basa en la frecuencia de aparición de las palabras.
- Análisis pragmático: Esta técnica se encarga de detectar el sarcasmo, la intencionalidad de las frases y las dobles interpretaciones.
- Word2vec: Es capaz de leer grandes cantidades de texto para establecer asociaciones entre palabras, detectar sinónimos y hacer sugerencias de vocabulario. Utiliza vectores para representar las palabras.
Entre las herramientas utilizadas en el Procesamiento del Lenguaje Natural se encuentran:
- NLTK: Es la biblioteca más popular y utilizada debido a su sencillez. Está disponible para Mac, Windows y Linux, y utiliza el lenguaje de programación Python. Sus funciones incluyen el análisis de textos, la tokenización, clasificaciones, visualización de árboles de análisis y etiquetado, entre otros.
- Gensim: También es una biblioteca de código abierto. Una de sus ventajas es que puede procesar textos largos sin necesidad de cargar el archivo completo en la memoria. Se utiliza para comparar documentos, crear vectores de palabras, analizar estructuras semánticas, identificar sujetos, etc.
- SpaCy: Es otra biblioteca de Python similar a NLTK, pero con algunas mejoras, como una mayor velocidad y una interfaz más intuitiva. Además, soporta nativamente vectores de palabras.
El NLP es una herramienta real para romper barreras lingüísticas. Sin embargo, en la práctica, existen limitaciones económicas y prácticas que hacen que en Internet prevalezcan ciertos idiomas entre los más de 000 que existen en la actualidad. Aun así, el NLP sigue avanzando y mejorando, acercándonos cada vez más a una comunicación efectiva entre humanos y máquinas.
Aprender sobre NLP es parte del amplio campo del análisis de datos, uno de los pilares fundamentales del Máster en Marketing Intelligence online de UNIR.
Si quieres conocer otras notas parecidas a Inteligencia artificial para nlp: comprendiendo el lenguaje humano puedes visitar la categoría Inteligencia.