¿Qué es NLP (Procesamiento de Lenguaje Natural)?

Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) es el estudio y la aplicación de técnicas y herramientas que permiten a las computadoras procesar, analizar, interpretar y razonar sobre el lenguaje humano. El NLP es un campo interdisciplinario que combina técnicas establecidas en campos como la lingüística y la ciencia de la computación. Estas técnicas se utilizan en conjunto con la inteligencia artificial para crear chatbots y asistentes digitales como Google Assistant y Amazon’s (AMZN ) Alexa.

Tomémonos un momento para explorar la razón detrás del Procesamiento de Lenguaje Natural, algunas de las técnicas utilizadas en el NLP y algunos casos de uso comunes para el NLP.

¿Por qué importa el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)?

Para que las computadoras puedan interpretar el lenguaje humano, deben convertirse en una forma que una computadora pueda manipular. Sin embargo, esto no es tan simple como convertir datos de texto en números. Para derivar el significado del lenguaje humano, se deben extraer patrones de las cientos o miles de palabras que componen un documento de texto. Esto no es una tarea fácil. Hay pocas reglas fijas y rápidas que se puedan aplicar a la interpretación del lenguaje humano. Por ejemplo, el mismo conjunto de palabras puede significar cosas diferentes dependiendo del contexto. El lenguaje humano es una cosa compleja y a menudo ambigua, y una declaración puede ser pronunciada con sinceridad o sarcasmo.

A pesar de esto, hay algunas pautas generales que se pueden utilizar al interpretar palabras y caracteres, como el carácter “s” que se utiliza para denotar que un artículo es plural. Estas pautas generales deben utilizarse en conjunto para extraer el significado del texto, para crear características que un algoritmo de aprendizaje automático pueda interpretar.

El Procesamiento de Lenguaje Natural implica la aplicación de varios algoritmos capaces de tomar datos no estructurados y convertirlos en datos estructurados. Si estos algoritmos se aplican de la manera incorrecta, la computadora a menudo no podrá derivar el significado correcto del texto. Esto puede verse a menudo en la traducción de texto entre lenguajes, donde el significado preciso de la oración a menudo se pierde. Aunque la traducción automática ha mejorado sustancialmente en los últimos años, los errores de traducción automática aún ocurren con frecuencia.

Técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)

Foto: Tamur via WikiMedia Commons, Dominio Público (https://commons.wikimedia.org/wiki/File:ParseTree.svg)

Muchas de las técnicas que se utilizan en el procesamiento de lenguaje natural se pueden clasificar en una de dos categorías: sintaxis o semántica. Las técnicas de sintaxis son aquellas que se ocupan del orden de las palabras, mientras que las técnicas semánticas son las que involucran el significado de las palabras.

Técnicas de sintaxis NLP

Ejemplos de sintaxis incluyen:

• Lematización
• Segmentación morfológica
• Etiquetado de partes del discurso
• Análisis
• División de oraciones
• Reducción de raíz
• Segmentación de palabras

La lematización se refiere a la reducción de las diferentes inflexiones de una palabra a una sola forma. La lematización toma cosas como tiempos y plurales y los simplifica, por ejemplo, “pies” podría convertirse en “pie” y “rayas” podría convertirse en “raya”. Esta forma simplificada de la palabra hace que sea más fácil para un algoritmo interpretar las palabras en un documento.

La segmentación morfológica es el proceso de dividir las palabras en morfemas o las unidades básicas de una palabra. Estas unidades son cosas como morfemas libres (que pueden estar solos como palabras) y prefijos o sufijos.

El etiquetado de partes del discurso es simplemente el proceso de identificar qué parte del discurso es cada palabra en un documento de entrada.

El análisis se refiere al análisis de todas las palabras en una oración y su correlación con sus etiquetas gramaticales formales o realizando un análisis gramatical para todas las palabras.

La división de oraciones, o segmentación de límites de oración, se refiere a decidir dónde comienza y termina una oración.

La reducción de raíz es el proceso de reducir las palabras a la forma raíz de la palabra. Por ejemplo, conectado, conexión y conexiones se reducirían todas a “conectar”.

La segmentación de palabras es el proceso de dividir grandes piezas de texto en unidades pequeñas, que pueden ser palabras o unidades reducidas/lematizadas.

Técnicas semánticas NLP

Las técnicas semánticas NLP incluyen técnicas como:

• Reconocimiento de entidades nombradas
• Generación de lenguaje natural
• Desambiguación de sentido de palabras

El reconocimiento de entidades nombradas implica etiquetar ciertas porciones de texto que se pueden colocar en una de varias categorías preestablecidas. Las categorías predefinidas incluyen cosas como fechas, ciudades, lugares, empresas e individuos.

La generación de lenguaje natural es el proceso de utilizar bases de datos para transformar datos estructurados en lenguaje natural. Por ejemplo, estadísticas sobre el clima, como la temperatura y la velocidad del viento, podrían resumirse con lenguaje natural.

La desambiguación de sentido de palabras es el proceso de asignar significado a las palabras dentro de un texto en función del contexto en el que aparecen.

Modelos de aprendizaje profundo para NLP

Las redes neuronales multilayer regulares no pueden manejar la interpretación de datos secuenciales, donde el orden de la información es importante. Para tratar con la importancia del orden en los datos secuenciales, se utiliza un tipo de red neuronal que conserva la información de los pasos de tiempo anteriores en el entrenamiento.

Las redes neuronales recurrentes son tipos de redes neuronales que recorren los datos de los pasos de tiempo anteriores, tomando en cuenta cuando se calculan los pesos del paso de tiempo actual. Esencialmente, las RNN tienen tres parámetros que se utilizan durante el paso de entrenamiento hacia adelante: una matriz basada en el estado oculto anterior, una matriz basada en la entrada actual y una matriz que está entre el estado oculto y la salida. Debido a que las RNN pueden tomar en cuenta la información de los pasos de tiempo anteriores, pueden extraer patrones relevantes de los datos de texto tomando en cuenta las palabras anteriores en la oración al interpretar el significado de una palabra.

Otro tipo de arquitectura de aprendizaje profundo utilizado para procesar datos de texto es una red de memoria a corto plazo (LSTM). Las redes LSTM son similares a las RNN en estructura, pero debido a algunas diferencias en su arquitectura, tienden a funcionar mejor que las RNN. Evitan un problema específico que a menudo ocurre al utilizar RNN llamado problema de gradiente explosivo.

Estas redes neuronales profundas pueden ser unidireccionales o bidireccionales. Las redes bidireccionales pueden tomar en cuenta no solo las palabras que preceden a la palabra actual, sino también las palabras que siguen. Aunque esto conduce a una mayor precisión, es más costoso en términos computacionales.

Casos de uso para el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)

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Debido a que el Procesamiento de Lenguaje Natural implica el análisis y la manipulación de lenguajes humanos, tiene un rango de aplicaciones increíblemente amplio. Las aplicaciones posibles para el NLP incluyen chatbots, asistentes digitales, análisis de sentimiento, organización de documentos, contratación de talentos y atención médica.

Los chatbots y asistentes digitales como Amazon’s Alexa y Google Assistant son ejemplos de plataformas de reconocimiento y síntesis de voz que utilizan el NLP para interpretar y responder a comandos vocales. Estos asistentes digitales ayudan a las personas con una amplia variedad de tareas, permitiéndoles descargar algunas de sus tareas cognitivas a otro dispositivo y liberar algo de su poder cerebral para cosas más importantes. En lugar de buscar la mejor ruta al banco en una mañana ocupada, podemos simplemente pedirle a nuestro asistente digital que lo haga.

El análisis de sentimiento es el uso de técnicas de NLP para estudiar las reacciones y sentimientos de las personas hacia un fenómeno, como se comunica a través de su uso del lenguaje. Capturar el sentimiento de una declaración, como interpretar si una reseña de un producto es buena o mala, puede proporcionar a las empresas información sustancial sobre cómo se está recibiendo su producto.

La organización automática de documentos de texto es otra aplicación del NLP. Empresas como Google y Yahoo utilizan algoritmos de NLP para clasificar documentos de correo electrónico, poniéndolos en categorías como “social” o “promociones”. También utilizan estas técnicas para identificar spam y evitar que llegue a su bandeja de entrada.

Los grupos también han desarrollado técnicas de NLP que se utilizan para identificar posibles contrataciones, encontrándolos en función de habilidades relevantes. Los gerentes de contratación también están utilizando técnicas de NLP para ayudarlos a clasificar listas de solicitantes.

Las técnicas de NLP también se están utilizando para mejorar la atención médica. El NLP se puede utilizar para mejorar la detección de enfermedades. Los registros de salud se pueden analizar y los síntomas se pueden extraer mediante algoritmos de NLP, que luego se pueden utilizar para sugerir posibles diagnósticos. Un ejemplo de esto es la plataforma Comprehend Medical de Amazon, que analiza registros de salud y extrae enfermedades y tratamientos. Las aplicaciones de atención médica del NLP también se extienden a la salud mental. Hay aplicaciones como WoeBot, que habla con los usuarios a través de una variedad de técnicas de gestión de ansiedad basadas en la Terapia Cognitivo-Conductual.