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¿Cómo funcionan los sistemas de procesamiento de lenguaje natural?

Actualizado: 8 jun 2022



Probablemente que ya son conscientes del hecho de que la inteligencia artificial y aprendizaje automático están por todas partes, desde los teléfonos a los dispositivos y un gran número de cosas en el medio. Pero, ¿sabes cuál es la tecnología central que permite que estos dispositivos funcionen de manera efectiva? Es procesamiento de lenguaje natural o PNL .


¿Alguna vez te has encontrado con situaciones como si estuvieras escribiendo algo en tu teléfono inteligente y se te ocurran sugerencias de palabras basadas en lo que estás escribiendo actualmente y lo que sueles escribir?

Seguramente lo hiciste y ese es un sistema de procesamiento de lenguaje natural en acción. Seguramente pasamos por alto la tecnología y la damos por sentado, pero en el ámbito empresarial, es una de las mayores innovaciones que han transformado todo el dominio. ¿Qué es un sistema de procesamiento de lenguaje natural? En esencia, el procesamiento del lenguaje natural es un subconjunto de inteligencia artificial que ayuda a las máquinas a comprender, interpretar y manipular el lenguaje natural utilizado por los humanos como el texto y el habla. Su objetivo principal es llenar los vacíos entre la comprensión de la computadora y la comunicación humana. El procesamiento del lenguaje natural es una tecnología emergente que impulsa diferentes formas de inteligencia artificial que estamos acostumbrados a experimentar. Si bien el procesamiento del lenguaje natural no es nada nuevo y se ha estudiado durante un número significativo de décadas, en estos días avanza rápidamente gracias a la disponibilidad de grandes datos, algoritmos mejorados, computación poderosa y un mayor interés en las comunicaciones entre humanos y máquinas.

Cómo funciona un sistema de procesamiento de lenguaje natural Realizar el procesamiento del lenguaje natural es difícil principalmente debido a la naturaleza compleja del lenguaje humano. La comprensión del lenguaje humano de manera integral necesita una comprensión de los conceptos y las palabras, y cómo están conectados para entregar los resultados deseados. Si bien podemos dominar un idioma con bastante facilidad, las características imprecisas y la ambigüedad de los lenguajes naturales son los dos aspectos más importantes que dificultan la implementación de un sistema de procesamiento del lenguaje natural . Para entender cómo funciona un sistema de procesamiento de lenguaje natural , sería útil comprender cómo usamos el lenguaje. Cada día, generamos cientos, por ejemplo, de palabras en una declaración que otras personas interpretan que hacen numerosas cosas. Para nosotros, es una comunicación simple, pero todos saben que las palabras tienen un contexto más profundo. Siempre hay algún contexto que derivamos de lo que hablamos y cómo lo hablamos. Cada vez que decimos algo a otra persona, esa persona puede entender lo que realmente estamos tratando de decir. La razón es que los humanos aprenden y desarrollan la capacidad de comprender las cosas a través de la experiencia. Aquí, la pregunta es cómo podemos ofrecer esa experiencia a una máquina. La respuesta es que necesitamos proporcionarle datos suficientes para ayudarlo a aprender a través de la experiencia. El primer paso de trabajo de un sistema de procesamiento de lenguaje natural se basa en la aplicación del sistema. Por ejemplo, los sistemas basados ​​en voz como Google Assistant o Alexa necesitan traducir las palabras en texto. Por lo general, esto se hace utilizando el sistema HMM (modelos ocultos de Markov). El HMM utiliza modelos matemáticos para determinar lo que una persona ha dicho y traducirlo a texto utilizable por el sistema de procesamiento del lenguaje natural . El siguiente paso es la comprensión real del contexto y el lenguaje. Aunque las técnicas varían ligeramente de un sistema de procesamiento de lenguaje natural a otro, siguen un formato bastante similar en general. Los sistemas intentan dividir cada palabra en su nombre, verbo, etc. Esto sucede a través de una serie de reglas codificadas que dependen de algoritmos que incorporan aprendizaje automático estadístico para ayudar a determinar el contexto. Si está pensando en el procedimiento de trabajo de un sistema de procesamiento de lenguaje natural que no sea voz a texto, el sistema omite el paso inicial y pasa directamente al análisis de las palabras utilizando los algoritmos y las reglas gramaticales. El resultado final es la capacidad de clasificar lo que una persona dice de muchas maneras diferentes. Los resultados se utilizan de diferentes maneras dependiendo del objetivo subyacente de un sistema de procesamiento de lenguaje natural . Cuando aprende cómo funciona un sistema de procesamiento de lenguaje natural , también es importante obtener una visión general de sus componentes clave. Echemos un vistazo rápido a cada uno de ellos.

  • Análisis sintáctico: la sintaxis representa la disposición de las palabras en una oración para que puedan tener sentido gramatical. En el procesamiento del lenguaje natural , el análisis sintáctico se utiliza para evaluar la forma en que el lenguaje natural se alinea con las reglas gramaticales. Aquí, las reglas gramaticales se aplican mediante el uso de algoritmos informáticos a un grupo de palabras para derivar el significado de ellas.

  • Análisis semántico: el análisis semántico se refiere a una estructura desarrollada por el analizador sintáctico que asigna significados. Aquí, los algoritmos informáticos se aplican para comprender la interpretación y el significado de las palabras y la forma en que se estructuran las oraciones. Es importante tener en cuenta que este componente solo abstrae el significado real o el significado del diccionario del contexto dado.

Se aplican dos métodos populares para implementar un sistema de procesamiento de lenguaje natural : aprendizaje automático e interferencia estadística.


Algunas aplicaciones más comunes de los sistemas de procesamiento de lenguaje natural.


Los sistemas de procesamiento de lenguaje natural están siendo implementados de manera constante por una amplia gama de empresas, independientemente del dominio y la industria.Estas son algunas de las aplicaciones más comunes de esta tecnología.


  • Chatbots

  • Programa de traducción de idiomas

  • Análisis de sentimientos

  • Buscar autocompletar

  • Análisis descriptivo

  • Búsqueda de autocorrección

  • Corrector ortográfico de formularios


En este momento, el procesamiento del lenguaje natural está tratando de identificar los matices en el significado del lenguaje debido a diferentes razones, desde errores ortográficos o diferencias dialectales hasta falta de contexto. A pesar de todas estas limitaciones, la disciplina se está desarrollando a un ritmo bastante rápido y podemos esperar alcanzar un cierto nivel de avance en el futuro cercano.

Podemos esperar ver que con la ayuda de los sistemas de procesamiento de lenguaje natural , las máquinas o computadoras futuras podrán aprender de la información disponible en línea y aplicar esa información en el mundo real. Sin embargo, se necesita mucho trabajo para permitir que las máquinas alcancen ese alto nivel de inteligencia.

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