NLP (Natural Language Processing): técnicas y Herramientas

En este artículo, vamos a explicar qué es el Procesamiento del Lenguaje Natural, los modelos utilizados, sus aplicaciones, las principales técnicas y herramientas que hacen posible su desarrollo y evolución. Si eres un apasionado de la IA, te recomendamos leer con detenimiento nuestro post.

¿Qué es el Procesamiento del Lenguaje Natural o NLP?

El Procesamiento del Lenguaje Natural es la disciplina que combina la lingüística computacional y la IA para analizar y comprender el lenguaje humano. El objetivo es permitir que las máquinas comprendan, procesen y generen texto y hablen en un idioma humano de manera similar a como lo hacemos nosotros. 

Para ello, esto implica grandes retos como la ambigüedad, la polisemia y la variabilidad del lenguaje, entre otros. Así pues, son procesos complejos que requieren de una enorme capacidad tecnológica y contar con los conocimientos adecuados en Data Science, entre otros.

Principales modelos de NLP

En el desarrollo de NLP, se han creado diversos modelos para mejorar la comprensión y generación del lenguaje. Algunos de los modelos más destacados son:

Modelos de aprendizaje profundo

Los modelos de aprendizaje profundo, en particular las redes neuronales, han revolucionado el campo del NPL en estos últimos años. Son modelos que utilizan múltiples capas de neuronas para aprender representaciones complejas del lenguaje, lo que les permite desarrollar tareas complejas, como la traducción automática, el reconocimiento de voz o la comprensión del lenguaje natural en un nivel más humano.

Modelos estadísticos

Estos modelos se basan en grandes cantidades de datos lingüísticos para aprender patrones y estructuras del lenguaje. Para ello, emplean técnicas como el conteo de palabras y n-gramas para analizar el texto y hacer predicciones. Aunque son más flexibles que otros modelos basados en reglas, todavía pueden encontrar problemas con la generalización de contextos complejos y la ambigüedad.

Modelos basados en reglas

Son especialmente útiles en dominios con reglas gramaticales y lingüísticas definidas, como la traducción automática y el análisis de sentimientos. Al combinar estos modelos con técnicas más avanzadas, como el aprendizaje automático, se puede lograr un enfoque híbrido que aproveche lo mejor de ambos mundos y proporcione resultados más precisos y adaptativos en el procesamiento del lenguaje natural.

No obstante, estos modelos también presentan algunas limitaciones. Por ejemplo, debido a que las reglas están predefinidas, no pueden adaptarse automáticamente a nuevos patrones o estructuras lingüísticas. Es decir, si el texto se desvía de las reglas establecidas, el modelo puede tener dificultades para comprenderlo correctamente.

Aplicaciones utilizadas actualmente de NLP

NLP tiene hoy día muchas y diferentes aplicaciones, vamos a mencionar algunas de ellas:

Búsquedas en internet

Los motores de búsqueda utilizan técnicas de procesamiento del lenguaje natural para entender y responder a las consultas de los usuarios de manera más precisa y relevante.

Asistentes virtuales con NLP

Los asistentes virtuales que más utilizamos hoy en día como Siri, Google Assistant y Alexa, son claros ejemplos de NLP aplicado. Estos sistemas utilizan el procesamiento del lenguaje natural para comprender los comandos y preguntas de los usuarios y responder de manera coherente y relevante. Por lo tanto, cada vez se aplica más a la domótica de los hogares y por ende en el Internet de las cosas.

Traducción automática

Las traducción automática es otra aplicación esencial de NLP. Plataformas como Google Translate utilizan técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural para traducir textos entre diferentes idiomas de manera rápida y precisa. Siendo una de las grandes funcionalidades que hoy día son utilizadas a la hora de necesitar traducir urgentemente textos en diferentes idiomas.

Clasificaciones de textos

El Procesamiento del Lenguaje Natural también se emplea para clasificar grandes volúmenes de texto, como correos electrónicos, noticias y documentos. Así pues, todo ello se organiza en categorías específicas, facilitando así la organización y búsqueda de información relevante de manera rápida y eficaz.

Análisis de sentimiento

El análisis de sentimiento se utiliza para determinar la actitud o emoción expresada en un texto determinado. Es una técnica que utiliza algoritmos de procesamiento del lenguaje natural para determinar la parte emocional de un texto. Esto, en la práctica puede aplicarse a diversos tipos de textos, como por ejemplo en reseñas de productos, comentarios en redes sociales, encuestas y noticias.

Técnicas de NLP

Las técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural son fundamentales para lograr un procesamiento eficiente y preciso del lenguaje humano. Algunas de las técnicas más utilizadas son:

Tokenización y análisis morfológico

La tokenización es el proceso de dividir un texto en unidades más pequeñas, como palabras o frases, conocidas como tokens. Esto facilita el análisis y el procesamiento posterior.

El análisis morfológico se refiere al estudio de la estructura y formación de palabras. Esto es especialmente importante en idiomas ricos morfológicamente, en los que las palabras pueden cambiar su forma, como por ejemplo para indicar género, número o tiempo.

Etiquetado gramatical

El etiquetado gramatical consiste en asignar etiquetas a cada token para identificar su categoría gramatical, como sustantivos, verbos, adjetivos, etc. Esto permite comprender mejor la estructura gramatical del texto para construir las frases.

Extracción de entidades

Consiste en identificar y clasificar entidades importantes en un texto, como empresas, compañías, nombres de personas, fechas o lugares. Esta técnica es muy útil en tareas como la indexación de documentos y la creación de bases de conocimiento.

Herramientas más comunes de NLP

Para llevar a cabo las tareas de Procesamiento del Lenguaje Natural, se han desarrollado diversas herramientas y bibliotecas. Algunas de las más populares son:

NLTK

Siglas de Natural Language Toolkit, se trata de una biblioteca de Python que proporciona una amplia gama de herramientas y recursos para trabajar con datos de texto en lenguaje natural. Incluye funciones para tokenización, etiquetado gramatical o análisis de sentimientos.

SpaCy

SpaCy es una biblioteca de procesamiento de lenguaje natural escrita en Python y diseñada para ser rápida y eficiente. Proporciona una interfaz fácil de usar para realizar tareas como tokenización, lematización, etiquetado gramatical y extracción de entidades.

Gensim

Es una biblioteca de Python especializada en el modelado de temas y el procesamiento de textos. Es ampliamente utilizada para tareas como la creación de modelos de temas, la indexación de documentos y la similitud de documentos.

Conclusiones sobre el NLP

El NLP es una disciplina que ha experimentado un crecimiento exponencial enorme en los últimos años gracias a los avances en técnicas de aprendizaje profundo y al desarrollo de potentes herramientas y bibliotecas. Sus aplicaciones van desde asistentes virtuales hasta traducciones automáticas o análisis de sentimientos. NLP ha encontrado una amplia variedad de aplicaciones en nuestra vida cotidianay en diversos sectores industriales y aunque no lo sepamos, es algo que todos utilizamos casi a diario.

La evolución que va a seguir se puede decir que es imparable. Es probable que ocurra un mayor desarrollo en la precisión y la capacidad de las máquinas para comprender y generar lenguaje humano. El NLP está sentando una sólida base para una comunicación más efectiva entre humanos y máquinas, y promete desempeñar un papel aún más relevante en el futuro. Pero como siempre decimos en este sentido, todo con control y con cabeza.

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