Introducción a la PNL

El PNL (procesamiento del lenguaje natural) será el mayor salto de la humanidad en el futuro cercano y en el campo de la IA hasta ahora. Los lectores no se confunden con ningún parecido con la película de Hollywood de Will Smith - iRobot . Sin semejanza de ninguna manera. Veamos qué es exactamente la PNL y por qué hay tanta publicidad asociada a ella.

Debes haber escuchado estos nombres en algún lugar del Asistente de Google, Siri, Alexa y Cortana. Ahora es el momento de agregar una adición más a esta lista, sí, estamos hablando de GOOGLE DUPLEX.

Al decir que este blog se centra completamente en la introducción a la PNL y no en Google Duplex, pero para nuestros lectores, hemos proporcionado un tipo de ejemplo práctico más reciente y más relacionado de la PNL. GOOGLE DUPLEX es el futuro de GOOGLE ASSISTANT.

¿Qué es la PNL?

La definición es muy simple si comprende las 3 palabras, es decir, el procesamiento del lenguaje natural. La PNL involucra máquinas o robots para comprender el lenguaje humano, la forma en que los humanos hablamos para que puedan comunicarse efectivamente con nosotros.

Significa el procesamiento del lenguaje humano automáticamente.

Clasificaciones de PNL

En la sección anterior, hemos estudiado sobre Introducción a la PNL, por lo que ahora vamos a discutir la clasificación de la PNL.

PNL se clasifica en dos áreas:

  • Comprensión del lenguaje natural
  • Generación de lenguaje natural.

La fonología se refiere a la ciencia de la comprensión del sonido, la morfología se refiere a la formación de palabras y la sintaxis se refiere a la estructura, mientras que la pragmática se refiere a la comprensión.

Componentes de PNL

Como ya hemos aprendido sobre la Introducción a la PNL, háganos saber sobre el componente de la PNL. Aquí hay dos cosas que hemos discutido en la sección de clasificación. Para que se produzca cualquier comunicación, estas dos cosas son necesarias. Primero es entender y el otro es una generación (tan conocida como responder en un lenguaje más común). Cuando los humanos hablan entre ellos, lo primero que hacen los demás humanos es entender el contexto. Más tarde, formule la respuesta correspondiente que tenga sentido. Esto es lo que los dos términos intentan decir, con la comprensión del lenguaje natural significa entender el contexto y la generación del lenguaje natural se relaciona con una respuesta sensible al contexto.

Comprensión del lenguaje natural : si sabe qué es la ambigüedad (significado diferente de cualquier cosa en particular), entonces este término tiene una relación directa con esta palabra.

  • Léxico (nivel de palabra) : trabajo léxico a nivel de palabra, imagine cualquier palabra que se use como verbo y también como sustantivo. Estos son cruciales para decidir la PNL
  • Sintáctico (análisis) : analizar es un tipo de sinónimo de sintáctico según NLP. P.ej. "Llámame un taxi" esta oración tiene dos implicaciones si piensas. Una es una solicitud para obtener un taxi mientras que la otra implementación dice; Mi nombre es taxi, así que llámame taxi. Esto es sintáctico y establece su papel a nivel de oración.
  • Referencial : dejemos ver un nuevo escenario para comprenderlo mejor. “Alex fue a Dave; dijo que tenía hambre ". Esta es solo una declaración explicativa para demostrar cuán complejas pueden ser las interpretaciones para que las computadoras comprendan en su fase inicial de PNL. Entonces, en la declaración anterior, la confusión para que una computadora entienda dos personas es para qué persona (significa Alex o Dave).

Generación de lenguaje natural : por lo tanto, la máquina ha entendido que les pedimos que hicieran algo, ahora les toca dar una respuesta o comentarios adecuados. NLG hace lo mismo.

  • Planificación de texto : esto significa texto simple de la base de conocimiento, al igual que los humanos tenemos un vocabulario que nos ayuda a enmarcar oraciones.
  • Creación de oraciones : para organizar todas las palabras y hacer un arreglo en un patrón significativo.
  • Realización de texto : para procesar todas las oraciones en una secuencia u orden adecuados y dar el resultado, se denomina realización de texto.

Historia de la PNL

Hasta 1940 este término no existe, pero el primer término que surgió fue 'Traducción automática (MT)'. El ruso y el inglés fueron idiomas destacados que trabajaron después de esta tecnología. A fines de la década de 1960, comenzó un trabajo influyente con respecto a la IA y LUNAR y WINOGRAD SHRDLU se llevaron en sus nombres.

Aplicación de PNL

PNL tiene un amplio espectro de aplicabilidad. Solo se ha explorado una punta de las características del iceberg y el resto aún está en progreso. Hasta ahora, áreas como la traducción automática, la detección de spam por correo electrónico, la extracción de información, el resumen y la respuesta a preguntas son algunas de las áreas exploradas y trabajadas.

  • La traducción automática es muy importante ya que el mundo entero está presente en línea y la tarea de acceder a los datos de cada persona es un gran desafío. La barrera del idioma contribuye más al desafío, ya que cada idioma asociado es una multitud de estructura y gramática.
  • El filtrado de spam funciona utilizando la categorización de texto y, en los últimos tiempos, se han aplicado varias técnicas de aprendizaje automático a la categorización de texto o al filtrado antispam al igual que el aprendizaje de reglas, los modelos Naïve Bayes.
  • Preocupación por la extracción de información para identificar datos textuales más relevantes y correctos. Hay muchas aplicaciones para las cuales, extraer entidades como nombres, lugares, fechas y horas es una forma poderosa de resumir la información relevante según las necesidades del usuario.
  • Resumen, ya que actualmente estamos rodeados de datos, lo que significa nuestra capacidad de comprenderlos. Dado que los datos están en una tendencia cada vez mayor y la capacidad de resumirlos con un significado exacto es muy demandada. Esto nos da una mejor oportunidad de manipular datos y también de tomar las decisiones necesarias (que es lo que NLP está tratando de hacer).

Ventajas de PNL

Aunque toda la introducción al artículo de PNL gira en torno y habla de una manera u otra, la PNL puede facilitarnos la vida. Con respecto a nuestra discusión detallada, es el momento adecuado para discutir todas las ventajas desde el punto de vista de la aplicación:

  • Resumen automático con un resumen legible por clic
  • Resolución de referencia conjunta
  • Análisis del discurso
  • Mejor resultado
  • Traducción de procesamiento de búsqueda
  • Más extracción de datos y más crecimiento de datos.
  • Resultados de búsqueda complejos

Tecnologías que utilizan PNL

  • Análisis de enfermedades mentales.
  • Monitoreo electrónico de la salud
  • Algoritmos de PNL
  • Búsqueda de sitios de PNL

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Esta ha sido una guía de Introducción a la PNL. Aquí discutimos su clasificación, componente y ventajas de PNL. También puede consultar nuestros otros artículos sugeridos para obtener más información:

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Big Data