¿Qué es la PNL?
PNL significa procesamiento del lenguaje natural. Es un subcampo o rama de la inteligencia artificial (IA) que permite a las computadoras comprender los lenguajes humanos y procesarlos de una manera valiosa. Se trata de las interacciones entre los idiomas hablados (naturales) humanos como el inglés y las computadoras.
Definición
El procesamiento del lenguaje natural ayuda a las computadoras a observar, analizar, comprender y obtener un significado valioso de los idiomas hablados naturales o humanos. Los desarrolladores pueden realizar tareas como traducción, resumen automático y extracción de relaciones, reconocimiento de voz, reconocimiento de entidades con nombre, segmentación de temas y análisis de sentimientos mediante el procesamiento del lenguaje natural (PNL). Las aplicaciones de PNL son difíciles o desafiantes ya que las computadoras requieren que los humanos interactúen con ellas usando lenguajes de programación como Java, Python, etc., que son estructurados y sin ambigüedades. Pero los idiomas que se hablan en humanos son ambiguos y cambian con el cambio regional o social, por lo tanto, se hace difícil entrenar computadoras para comprender los idiomas naturales.
Comprensión
El procesamiento del lenguaje natural enfrenta muchas dificultades, por lo que se caracteriza mucho en informática. Un problema importante que enfrenta la PNL es que muchas palabras tienen múltiples significados. Los humanos pueden distinguirlos fácilmente, pero son difíciles para las computadoras. Por ejemplo, la palabra 'tablero' puede significar una tabla de cortar, pizarra o junta directiva. La diferencia se entiende por la oración que la precede o por las palabras que rodean 'tablero'.
- Él es el jefe de la junta.
- Ella resolvió el problema en el tablero.
Los humanos entenderían fácilmente que 'tablero' en la primera oración se refiere a la junta directiva y en la segunda, se refiere a una pizarra, pero no es el caso con las computadoras.
A pesar de estas dificultades, las computadoras están mejorando su capacidad para comprender los idiomas humanos. El conocimiento de varios campos lingüísticos ayuda a acelerar este proceso:
- Morfología : es el estudio de la formación de palabras a partir de unidades básicas o primitivas.
- Morfema : se refiere a una unidad básica de significado en un idioma.
- Fonología: Es el estudio de los sistemas de sonidos.
- Sintaxis : se refiere a la forma en que las palabras y frases se organizan para formar una oración.
- Semántica: se refiere al significado de las palabras y las oraciones.
- Pragmática : se refiere a la comprensión, interpretación y uso de oraciones en diferentes situaciones.
- Discurso : se refiere a cómo la oración anterior afecta el significado o la interpretación de la siguiente oración.
- Conocimiento mundial : se refiere al conocimiento general sobre el mundo.
Trabajando con PNL
El proceso de procesamiento del lenguaje natural se puede realizar en tres pasos:
- Proceso de voz a texto.
- Etiquetado de parte del discurso
- Conversión de texto a voz.
Comprendamos cada paso uno por uno:
1. Proceso de voz a texto:
Se refiere a leer el texto escrito en lenguaje humano o natural. Es un proceso de análisis y comprensión del lenguaje natural recibido por la computadora como entrada. La computadora utiliza varios algoritmos o un modelo estadístico incorporado que realiza el reconocimiento de voz que ayuda a convertir el lenguaje natural recibido en un lenguaje de programación. Esto se realiza realizando un análisis léxico que divide todos los datos recibidos en oraciones o palabras pequeñas.
2. Parte del etiquetado de voz o desambiguación de categoría de Word:
En este proceso, las formas gramaticales como sustantivos, adjetivos, verbos, tiempos verbales, etc., se identifican usando reglas de Lexicon llamadas análisis sintáctico . También dibuja el significado exacto o del diccionario del texto llamado análisis semántico . También realiza la integración del discurso que interpreta el significado de una oración de acuerdo con la oración anterior.
3. Conversión de texto a voz:
En este paso, el texto en un lenguaje de programación se convierte en un formato textual o audible valioso para el usuario.
Ventajas de PNL
- Resumen automático
- Resolución de la correferencia
- Análisis del discurso
- Alivia la carga del aprendizaje de sintaxis
- No se requiere entrenamiento
- Permite a los no programadores interactuar con los sistemas informáticos.
- Se pueden interpretar sinónimos comunes de entrada
- Resultados mejores y eficientes
- El procesamiento de búsqueda indica qué significa exactamente el usuario
- Más minería de datos significa más datos para el crecimiento
- Puede realizar búsquedas complejas
- Comprensión contextual
Habilidades requeridas
- Habilidades en programación
- Conocimiento sobre aprendizaje automático
- Problemas comunes de PNL
- Herramientas de PNL
- Capacidad para comprender trabajos de investigación.
- Construyendo prototipos
- Capacidad para aprender cosas nuevas.
- Habilidades de ingeniería de software
- Probabilidades y estadísticas
- Conocimiento lingüístico
- Redes neuronales recursivas
¿Por qué usamos PNL?
- Para traducción automática
- Para resumen automático
- Para el análisis de sentimientos
- Para clasificación de texto
- Para preguntas respondiendo
- Para modelar idiomas
- Para reconocimiento de voz
- Para la generación de subtítulos
- Para reconocimiento de entidad con nombre (NER)
- Para etiquetado de parte del discurso
- Para análisis semántico
- Para la detección de paráfrasis
- Para reconocimiento de caracteres
- Para el corrector ortográfico
- Para chatbots
- Para servicio al cliente
- Para inteligencia de mercado
¿Cómo te ayudará esta tecnología en el crecimiento profesional?
Las crecientes aplicaciones y el interés en el campo del procesamiento del lenguaje natural han creado varias oportunidades para los profesionales especializados en aprendizaje automático, lingüística computacional y ciencia de datos. Grandes compañías como Google, Facebook, el grupo Forte, Sony Ericsson, Merrill Lynch, British Airways, Sainsbury, JP Morgan, Celtic, American Express y Ernst & Young y muchos más contratan analistas y expertos en procesamiento de lenguaje natural.
Varios roles de trabajo relacionados con el procesamiento del lenguaje natural son científicos de PNL, ingeniero de PNL, arquitecto de PNL, científico de investigación aplicada de PNL, científico de datos cognitivos, artista de voz en off y muchos más. El salario promedio para trabajos relacionados con el procesamiento del lenguaje natural varía de $ 76, 343 por año a $ 142, 912 por año.
Conclusión
Si está interesado en interactuar con los sistemas informáticos y tiene conocimientos de programación y lingüísticos, aprender el procesamiento del lenguaje natural es muy valioso para usted. Debido a un aumento en los datos y la necesidad de interactuar con las computadoras, la necesidad de procesamiento del lenguaje natural aumenta día a día y varias oportunidades de trabajo están llegando al mercado con paquetes atractivos. Por lo tanto, hay un gran alcance de PNL en el futuro.
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