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Lenguaje natural: qué es, características, tipos, ejemplos y procesamiento del lenguaje normal en informática

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La manera de relacionarnos en el siglo XXI evoluciona de forma sorprendente y plantea un nuevo reto; la comunicación con las máquinas a través del lenguaje natural. Con este fin, el Procesamiento del Lenguaje Normal, también conocido como PLN, crea otras formas de interacción a través de los inéditos y cambiantes desarrollos tecnológicos del momento

¿Qué es un lenguaje natural? Es la forma de expresión verbal, escrita o gestual, que se usa como medio de comunicación de manera cotidiana entre los individuos. El Procesamiento del Lenguaje Normal en informática son los procesos e investigaciones realizados para establecer eficaces mecanismos de comunicación entre las máquinas y las personas a través del lenguaje natural.

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¿Qué es el lenguaje natural?

El lenguaje natural es el medio cotidiano utilizado por los seres humanos para comunicarse. Es la manera más directa de comunicación y se caracteriza por ser ambigua y sujeta a interpretación. Algunos tipos de lenguaje natural son los gestos, la escritura y la palabra.

Otros tipos de lenguajes son los llamados “formales”, usados para las matemáticas y la programación. En estos lenguajes no existe ambigüedad, ya que se caracterizan por la exactitud en el mensaje que transmiten. Algunos ejemplos son PHP, XML y SQL. Los lenguajes formales son fácilmente entendibles por los ordenadores, sin embargo, el ser humano se ha planteado el reto de que las máquinas entiendan su lenguaje cotidiano. 

El objetivo que se persigue es la comunicación del ser humano y los ordenadores a través del lenguaje natural, y para eso se ha creado una especialidad en el área de la informática que se ha denominado PLN o Procesamiento del Lenguaje Natural.

Origen del procesamiento del lenguaje natural o PLN

¿Cuál es el lenguaje natural? ¿Qué entiendes por lenguaje natural PLN? En el año 1950, Alan Turing, matemático, informático y filósofo británico, publicó un artículo académico titulado Computing Machinery and Intelligence (Maquinaria computacional e inteligencia). En esta publicación hablaba sobre inteligencia artificial y presentaba públicamente, por primera vez, lo que hoy es conocido como “prueba de Turing”.

Primeros pasos importantes en el desarrollo del PLN

La prueba de Turing es un examen o test que mide la capacidad de comportamiento inteligente (similar al humano) que tiene una máquina. Es este sentido, Alan Turing propuso que se evaluaran conversaciones en lenguaje natural entre máquinas (especialmente diseñadas para entender esta forma de comunicación) y humanos. A pesar de que existen estudios anteriores al respecto, este trabajo marcó un comienzo en la investigación y posterior desarrollo del PLN.

En 1954, IBM y la Universidad de Georgetown, realizaron una demostración de traducción automática que involucró más de 60 oraciones. A pesar del optimismo demostrado después de esta prueba, la evolución del proyecto no tuvo la rapidez esperada. 

En la década de 1960, surgen los primeros modelos exitosos como por ejemplo ELIZA, una simulación de psicoterapeuta. Mediante la información suministrada sobre las emociones y pensamientos humanos, ELIZA realizaba interacciones que fueron sorprendentes.

Hasta 1980 casi todos los sistemas PLN usaban complejas reglas para las interacciones. Al final de esa década comenzó una nueva etapa con algoritmos relativamente simples.  

Lenguaje natural en la actualidad

En la actualidad los modelos estadísticos y las técnicas de machine learning han evolucionado considerablemente. El deep learning es el desarrollo más reciente. Los nuevos modelos usan traductores cada vez más eficientes, chatbots humanizados y mecanismos capaces de interpretar y percibir sentimientos humanos. 

Los retos que se plantean son grandes, ya que el procesamiento del lenguaje natural es un problema aún no resuelto. Existen desafíos importantes debido a que la comunicación humana es vasta y compleja. Algunas formas de expresión, como por ejemplo el sarcasmo y la ironía, no pueden ser analizadas mediante la recopilación de las palabras emitidas, sino del contexto donde se usan.

Ejemplos de lenguaje natural PLN

En el futuro el procesamiento del lenguaje natural y la inteligencia artificial puede remitirnos al desarrollo de robots que nos asistan en cualquier tarea. Aunque en la actualidad no se haya llegado a eso, ya existen ejemplos de PLN (también conocido como NPL) en la vida cotidiana de todos.

Filtros de correo electrónico

Este es uno de las primeras aplicaciones del lenguaje natural en línea y uno de los más básicos. En un comienzo se usó para identificar los “correos no deseados” a partir del registro de determinadas frases o palabras. Ahora es mucho más sofisticado, por ejemplo, en gmail se pueden reconocer tres tipos de correos: el social, el de promociones y el primario.

Asistentes inteligentes

Los asistentes inteligentes son aplicaciones increíbles que reconocen patrones de diálogo, deducen el significado y reproducen una respuesta acorde y útil al requerimiento del solicitante. Ejemplos de estos asistentes son Alexa (de Amazon) y Siri (de Apple). A través del reconocimiento de voz, estos asistentes interactúan, a veces de manera genial, contestando incluso preguntas de orden personal.

Texto predictivo

El texto predictivo, la corrección automática y la función de autocompletar predicen lo que el usuario va a escribir y completan las frases o sugieren otras. También pueden modificar o corregir el mensaje.

Traducción de idiomas

Actualmente los traductores en línea tienen bastante predicción y generalmente arrojan resultados que son gramaticalmente correctos. También existe un reconocedor de idiomas que no solo traduce, sino que identifica el idioma aunque no se le especifique. 

Llamadas telefónicas digitales

Para las llamadas digitales el NLP genera un lenguaje y una voz similar a la humana. Se pueden agendar y automatizar citas, programar mensajes, etc.

Características del lenguaje natural PLN

En el lenguaje natural en informática la interacción entre máquinas y humanos es un proceso que se da a través de los siguientes pasos:

  • La persona habla con la máquina.
  • El audio es grabado.
  • El audio se convierte en texto.
  • Se descifran los datos del texto.
  • Se genera la respuesta a los datos.
  • Los resultados se convierten en audio.
  • Se reproduce el audio generado para responder al humano.

Para cumplir con este proceso el lenguaje natural en programación tiene algunas características comunes: soporte de idiomas, calidad del resultado, flexibilidad, etc.

Soporte de idiomas

La plataforma debe soportar el idioma y, de forma ideal, sus dialectos y particularidades. Por ejemplo, en el caso de Latinoamérica debe contemplar extranjerismos como “broder”, entre otros.

Calidad del resultado

Una buena plataforma debe reconocer entidades lingüísticas. También debe comprender el contenido independientemente de cómo se exprese. Las métricas usadas para determinar la calidad del modelo son accuracy, recall y precisión.

Velocidad

El modelo debe recibir, interpretar y dar respuesta al usuario de forma rápida. El hardware debe adaptarse perfectamente a los requerimientos y al volumen de datos que se necesita procesar, para que la velocidad sea la adecuada según la herramienta y sus objetivos. 

Flexibilidad

La flexibilidad es un elemento clave en los modelos NLP, ya que deben ser diseñados para poder dar respuesta ante escenarios diversos. Se deben tomar en cuenta estímulos previstos y también estímulos que no se hayan pronosticado en la fase de prueba.

Facilidad de uso

El sistema NLP debe ser de fácil uso para el personal técnico y no técnico. También debe  permitir ajustes y personalización. Un ejemplo de esto puede ser un entorno empresarial que requiera de ciertos ajustes para hacerle frente a nuevos retos o problemas que se puedan presentar.

¿Cuáles son los tipos de lenguajes que existen?

¿Qué es el lenguaje y tipos de lenguaje de comunicación PLN? A pesar de que la palabra “lenguaje” se usa siempre en referencia un sistema de comunicación entre dos o más elementos, existen diferentes tipos: lenguaje artificial, lenguaje formal, lenguaje natural y técnico…

Lenguaje natural

¿Cuál es la definición de lenguaje natural? ¿Para qué sirve el lenguaje natural? Se refiere al lenguaje que usamos para hablar de forma cotidiana. Son formas de comunicación que se han desarrollado de forma espontánea para poder relacionarnos de manera eficiente unos con otros. Algunos ejemplos de lenguaje natural son el inglés, castellano, francés, etc.

Lenguaje artificial

¿Cuál es la definición de lenguaje artificial? ¿Qué es lenguaje artificial? Es el lenguaje creado con un objetivo específico, generalmente para temas técnicos. No nace de forma espontánea, sino por una necesidad relacionada a una situación o contexto concreto. Un ejemplo de esto son los lenguajes de programación.    

Dentro de la clasificación de lenguaje artificial se encuentra el lenguaje formal, el lenguaje literario y el lenguaje técnico.

El procesamiento de lenguaje natural (NLP o PLN) es una forma de comunicación del campo de la inteligencia artificial, pero se hace mediante el estudio de las interacciones del lenguaje natural entre los seres humanos para aplicarlo al ámbito tecnológico.

Lenguaje formal

Es aquel que se usa en el ámbito profesional, por ejemplo, pueden ser textos dirigidos a instituciones, o el lenguaje técnico o científico usado por un grupo de profesionales y que se conoce como “argot o jerga”.

Lenguaje literario

Es el usado por los escritores en las obras literarias: novelas, poesías, ensayos, etc.

Lenguaje técnico

Es el lenguaje usado por los profesionales de una especialidad determinada. Por ejemplo la forma en que se comunican los médicos para referirse a los instrumentos que usan durante una operación.

Otros tipos de lenguaje

También existe el lenguaje no verbal, que se refiere a la forma de comunicación que se hace a través de gestos, miradas, posturas, etc. Otro tipo de lenguaje es el social, que se relaciona con el proceso de aprendizaje que tienen los niños a medida que maduran y se relacionan.  

Procesamiento de lenguajes naturales (PLN o NLP)

¿Qué es el lenguaje natural PLN? El procesamiento del lenguaje natural es una forma de comunicación desarrollada para fines diversos: traducción de idiomas (como Google Translate), herramientas de mensajes de voz (generados de forma automática en centros de atención al cliente), asistencia en teléfonos móviles (como Google Assistant , Siri o Alexa) y otros.  

Según sean los fines de la aplicación se definirán los tipos de análisis que usará el PLN. Los diferentes análisis usados en el Procesamiento de Lenguaje Natural son: el semántico, el morfológico, el sintáctico y el pragmático.

  • Morfológico. Tiene como objetivo distinguir los tipos de palabras: sustantivos, preposiciones, verbos, etc. También debe diferenciar las variaciones en cuanto al género, tiempo, número, etc.
  • Sintáctico. Analiza la sintaxis natural y separa las partes de una oración: sujeto, verbo y predicado. Mediante este análisis le da sentido al mensaje e interpreta el significado.
  • Semántico. En el análisis semántico estudia el discurso en su conjunto, además de las oraciones y las palabras que lo conforman. 
  • Pragmático. Descifra y extrae la intención del texto, según sea el contexto. También permite diferenciar otros elementos menos evidentes como el estado de ánimo o la ironía.    

Modelos del PLN

¿Qué es lenguaje natural PLN y cuáles son sus modelos? Actualmente existen dos modelos de Procesamiento del Lenguaje Natural: el lógico y el probabilístico. Los modelos lógicos basan su análisis en la estructura gramatical, mientras que los modelos probabilísticos se basan en los datos y su probabilidad de ocurrencia.

Modelo lógico

Las bases de la estructura lógica del lenguaje fueron establecidas por Noam Chomsky. El concepto se ha mantenido a través del tiempo debido a su vigencia y a la validez de su interpretación en relación a los esquemas que se usan en la comunicación.

La esencia de su estructura se ve reflejada en los modelos lógicos de PLN para la comunicación entre personas y máquinas. Este tipo de modelo se basa en determinadas formas gramaticales que permiten que la máquina reconozca los patrones de las estructuras lingüísticas.

Probabilístico

En este modelo se usa la aproximación. Los lingüistas hacen colecciones de datos y ejemplos, y calculan a partir de ellos la frecuencia en que aparecen las unidades que forman la lengua (oraciones, palabras, frases).  Es así que el algoritmo establece la probabilidad  de que la estructura aparezca en un contexto, así como su posible respuesta.

El lenguaje natural y las formas de comunicación han evolucionado con el hombre a través de la historia, pero nunca antes estos cambios propusieron formas de interacción a través de la palabra con objetos inanimados. Los nuevos avances del lenguaje normal en el área tecnológica significan una verdadera e inesperada revolución para la humanidad y plantea grandes expectativas para el futuro.

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