¿Qué es NLU (Comprensión del Lenguaje Natural)?

La comprensión del lenguaje natural (NLU) es un concepto técnico dentro del tema más amplio del procesamiento del lenguaje natural. La NLU es el proceso responsable de traducir palabras humanas naturales en un formato que una computadora pueda interpretar. Esencialmente, antes de que una computadora pueda procesar datos de lenguaje, debe entender los datos.

Las técnicas para la NLU incluyen el uso de la sintaxis y las reglas gramaticales comunes para permitir que una computadora comprenda el significado y el contexto del lenguaje humano natural. El objetivo final de estas técnicas es que una computadora tenga una comprensión “intuitiva” del lenguaje, capaz de escribir y comprender el lenguaje de la misma manera que un ser humano, sin referirse constantemente a las definiciones de las palabras.

Definiendo la NLU (Comprensión del Lenguaje Natural)

Hay numerosas técnicas que los científicos informáticos y los expertos en PNL utilizan para permitir que las computadoras comprendan el lenguaje humano. La mayoría de las técnicas caen en la categoría de “análisis sintáctico”. Las técnicas de análisis sintáctico incluyen:

• leematización
• reducción de palabras
• segmentación de palabras
• análisis de oraciones
• segmentación morfológica
• división de oraciones
• etiquetado de partes del discurso

Estas técnicas de análisis sintáctico aplican reglas gramaticales a grupos de palabras y tratan de derivar el significado a partir de estas reglas. En contraste, la NLU opera utilizando técnicas de “análisis semántico”.

El análisis semántico aplica algoritmos informáticos al texto, tratando de comprender el significado de las palabras en su contexto natural, en lugar de confiar en enfoques basados en reglas. La corrección o incorrección gramatical de una frase no necesariamente se correlaciona con la validez de la frase. Pueden existir frases que son gramaticalmente correctas pero carentes de significado, y frases que son gramaticalmente incorrectas pero tienen significado. Para distinguir los aspectos más significativos de las palabras, la NLU aplica una variedad de técnicas destinadas a captar el significado de un grupo de palabras con menos dependencia de la estructura gramatical y las reglas.

La NLU es un campo en constante evolución y cambio, y se considera uno de los problemas difíciles de la IA. Se están desarrollando diversas técnicas y herramientas para dar a las máquinas una comprensión del lenguaje humano. La mayoría de los sistemas de NLU tienen componentes básicos comunes. Se requiere un léxico para el lenguaje, así como algún tipo de analizador de texto y reglas gramaticales para guiar la creación de representaciones de texto. El sistema también requiere una teoría de la semántica para permitir la comprensión de las representaciones. Se utilizan varias teorías semánticas para interpretar el lenguaje, como el análisis semántico estocástico o la semántica ingenua.

Técnicas comunes de NLU incluyen:

• Reconocimiento de entidades nombradas
• Desambiguación de sentidos de palabras

El Reconocimiento de entidades nombradas es el proceso de reconocer “entidades nombradas”, que son personas, lugares y cosas importantes. El Reconocimiento de entidades nombradas opera distinguiendo conceptos y referencias fundamentales en un cuerpo de texto, identificando entidades nombradas y colocándolas en categorías como ubicaciones, fechas, organizaciones, personas, obras, etc. Se utilizan modelos supervisados basados en reglas gramaticales para realizar tareas de Reconocimiento de entidades nombradas.

La Desambiguación de sentidos de palabras es el proceso de determinar el significado o sentido de una palabra en función del contexto en el que aparece. La Desambiguación de sentidos de palabras a menudo utiliza etiquetadores de partes del discurso para contextualizar la palabra objetivo. Los métodos supervisados de Desambiguación de sentidos de palabras incluyen el uso de máquinas de soporte vectorial y aprendizaje basado en memoria. Sin embargo, la mayoría de los modelos de Desambiguación de sentidos de palabras son modelos semisupervisados que emplean tanto datos etiquetados como no etiquetados.

Ejemplos de NLU (Comprensión del Lenguaje Natural)

Ejemplos comunes de NLU incluyen Razonamiento Automático, Enrutamiento Automático de Tickets, Traducción Automática y Respuesta a Preguntas.

Razonamiento Automático

El Razonamiento Automático es una disciplina que tiene como objetivo dar a las máquinas un tipo de lógica o razonamiento. Es una rama de la ciencia cognitiva que se esfuerza por hacer deducciones basadas en diagnósticos médicos o resolver teoremas matemáticos de manera programática/automática. La NLU se utiliza para ayudar a recopilar y analizar información y generar conclusiones basadas en la información.

Enrutamiento Automático de Tickets

La NLU se utiliza a menudo para automatizar tareas de servicio al cliente. Cuando se genera un ticket de servicio al cliente, los chatbots y otras máquinas pueden interpretar la naturaleza básica de la necesidad del cliente y enrutarlo al departamento correcto. Las empresas reciben miles de solicitudes de soporte todos los días, por lo que los algoritmos de NLU son útiles para priorizar los tickets y permitir que los agentes de soporte los manejen de manera más eficiente.

Traducción Automática

Es difícil traducir con precisión el habla o el texto de un idioma a otro. De hecho, la Traducción Automática es uno de los problemas más difíciles en PNL y NLU. Muchos sistemas de Traducción Automática confían en reglas lingüísticas para traducir entre idiomas, pero los investigadores están buscando formas más sofisticadas de traducir entre idiomas. La NLU de Traducción Automática intenta permitir una traducción más precisa al preservar el contexto y la información semántica asociada con el texto objetivo. Los sistemas de Traducción Automática más precisos combinan reglas lingüísticas con algoritmos que extraen significado semántico.

Respuesta a Preguntas

El reconocimiento de habla utiliza técnicas de NLU para permitir que las computadoras entiendan preguntas formuladas con lenguaje natural. La NLU se utiliza para dar a los usuarios del dispositivo una respuesta en su lenguaje natural, en lugar de proporcionarles una lista de posibles respuestas. Cuando se le hace una pregunta a un asistente digital, la NLU se utiliza para ayudar a las máquinas a entender las preguntas, seleccionando las respuestas más adecuadas en función de características como entidades reconocidas y el contexto de declaraciones anteriores.