¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural?
Antes los humanos solían aprender lenguajes de computadora para trabajar con computadoras. Ahora las computadoras son lo suficientemente inteligentes como para aprender y comprender el lenguaje humano (natural).
El procesamiento del lenguaje natural es un subcampo de la inteligencia artificial que se ocupa del procesamiento del lenguaje hablado por los humanos. Por lo tanto, facilitando la interacción entre Computadora y Humanos.
Comprensión del procesamiento del lenguaje natural:
La inteligencia artificial significa hacer que las computadoras sean tan inteligentes como las humanas. El procesamiento del lenguaje natural es un componente de la IA. El procesamiento del lenguaje natural permite que las computadoras entiendan, realicen una acción e interactúen con los humanos usando su lenguaje. Se puede usar en muchas áreas, como pasar comandos para realizar alguna acción, convertir el discurso en texto y documentarlo, indicar direcciones en automóviles, etc.
Pero el PNL (procesamiento del lenguaje natural) no es fácil de implementar. Las computadoras están diseñadas para trabajar con datos estructurados, seguir comandos bien definidos y usar lenguaje estandarizado. Son muy sistemáticos en términos de su procesamiento. Pero el lenguaje natural no está estructurado. Hay muchos factores que pueden influir en el idioma hablado por una persona, como una región, localidad, jerga, pronunciación, etc. Incluso la misma palabra puede tener un significado diferente según el contexto. Por lo tanto, para que la computadora sea lo suficientemente inteligente como para comprender y trabajar con un humano en su idioma, debe diseñarse de manera que comprenda la flexibilidad del lenguaje natural. Debería ser capaz de descifrar lo que exactamente quiere decir una persona en un contexto dado.
Con el poder del aprendizaje automático, a las computadoras se les puede enseñar lenguaje natural. Se enviarán múltiples conjuntos de texto a las computadoras y los procesarán utilizando algoritmos de análisis de texto para enseñar a la computadora cómo funciona el lenguaje natural.
Técnicas utilizadas en el procesamiento del lenguaje natural:
El procesamiento del lenguaje natural ayuda a extraer información valiosa de un texto y aprender de él. Considere el siguiente párrafo como ejemplo
La compañía aérea xtz ofrece un servicio decente. Todos los miembros del personal son muy cooperativos, especialmente la azafata Nora, James y Liya. El único problema con los vuelos es que se retrasó con mucha frecuencia. Incluso a veces los vuelos se cancelan también.
A continuación se presentan algunas de las técnicas utilizadas en PNL:
- Inducción gramatical: ayuda a escribir la gramática correcta. Dado en el ejemplo anterior, la palabra 'gets' no se usa correctamente, se resaltará cuando se use en el motor de PNL.
- Análisis del sentimiento: PNL se utiliza para analizar la naturaleza positiva y negativa de la oración. Por ejemplo, en el párrafo anterior "la aerolínea ofrece un servicio decente" y "los miembros del personal son muy cooperativos" son comentarios positivos, mientras que "se retrasó muy a menudo" es un comentario negativo.
- Aspect Mining: NLP utiliza la minería de aspectos para determinar qué aspecto es positivo y qué aspecto es negativo. En el ejemplo anterior, el personal es un aspecto positivo, mientras que el servicio de vuelo es un aspecto negativo.
- Reconocimiento de entidad de nombre: se utiliza para reconocer los nombres de personas importantes, organización, localidad, fechas, etc. Ejemplo, aerolíneas xyz, Nora, James y Liya .
- Resumen: PNL también se puede utilizar para resumir texto y proporcionar un punto crucial del texto. Da rangos a las oraciones según su similitud con otras oraciones. Por lo tanto, la oración con el rango más alto se incluye en el resumen.
- Reconocimiento de tema: PNL analiza el texto y encuentra el tema con el que el texto está relacionado principalmente. Extraerá algunas palabras clave y las categorizará bajo algún tema. Por ejemplo, en el texto anterior, los dos temas principales son "Miembro del personal" y "Vuelos".
- Conversión de voz a texto: si el párrafo anterior fue una respuesta a una llamada de retroalimentación, se puede grabar y convertir en texto. Después de esto, se puede analizar más a fondo las mejoras del servicio.
Trabajo del procesamiento del lenguaje natural:
PNL, aunque una parte de la IA utiliza técnicas de aprendizaje automático para extraer información y aprender de eso. El algoritmo de aprendizaje automático funciona sobre la base del aprendizaje mientras se realiza. La PNL también continúa aprendiendo en base a los aportes dados. Es por eso que a pesar de los errores y los estilos de lenguaje comunes, PNL tiende a predecir correctamente lo que el usuario quiere decir. A continuación se detallan los pasos de PNL:
- Análisis léxico: el análisis léxico significa dividir todo el segmento de texto en oraciones, palabras y analizar su significado.
- Análisis sintáctico: este método implica la asociación de palabras con otras palabras, su disposición en la oración y su significado relativo.
- Análisis semántico: en este análisis, se verifica el significado de la oración.
- Integración del discurso: este método analiza el significado relativo de las oraciones y su asociación con otras oraciones.
- Análisis pragmático: este método se ocupa del significado del mundo real de la oración.
Importancia del procesamiento del lenguaje natural:
La cantidad de datos disponibles en línea aumenta día a día. La mayor parte de esto es texto no estructurado. Obtener información valiosa de estos datos es una tarea difícil. PNL se puede utilizar en este caso.
Las técnicas de PNL pueden usarse para la conversión de voz a texto, para aquellos que no pueden escribir, pueden usar PNL para documentar cosas. El análisis de PNL se puede utilizar para analizar el sentimiento y, por lo tanto, ayuda a las empresas a obtener la satisfacción del cliente. TI ayuda a los usuarios que no están familiarizados con la tecnología, a trabajar con ella fácilmente.
Usos del procesamiento del lenguaje natural:
A continuación se presentan algunos de los usos de PNL:
- Analizador de sentimientos
- Dictado a texto
- Reconocimiento de voz
- Clasificación de texto
- Resumen de documentos
- Pregunta respuesta
- Corrección ortográfica
- Comprobación de gramática
Ejemplos de PNL:
En los últimos años, las tendencias tecnológicas como la inteligencia artificial se han vuelto populares. Se han realizado esfuerzos para hacer que una computadora sea tan inteligente como un ser humano. Esto ha tenido éxito hasta cierto punto. PNL es parte de tales esfuerzos. A continuación se muestran algunos de los ejemplos en los que se utiliza PNL:
- Amazon Alexa (Traducción automática)
- Asistente de Google (reconocimiento de voz)
- Gramaticalmente (para verificar el error gramatical)
- Chatbot (pregunta / respuesta)
- Buscar autocompletar
- Revisión ortográfica (revisión ortográfica)
- Chatbot de servicio al cliente
- Robots realizando acciones a pedido
- Asistente de automóviles
Conclusión
PNL juega un papel vital en la interacción máquina-humano. En el futuro, podemos ver más y más desarrollo en este campo. Puede hacer que la vida cotidiana sea más fácil e inteligente.
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Esta ha sido una guía de Qué es el procesamiento del lenguaje natural. Aquí discutimos el funcionamiento del procesamiento del lenguaje natural, su aplicación en diversas áreas, técnicas y algunos ejemplos. También puede consultar nuestros otros artículos sugeridos para obtener más información:
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- Preguntas de la entrevista de PNL con respuestas
- ¿Qué es la minería de texto?
- PNL en Python