Generación de lenguaje natural, nuevo software e IA

La Generación de Lenguaje Natural (NLG, por sus siglas en inglés) se define como un subconjunto del Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP, por sus siglas en inglés) que se centra en producir o programar narrativas de lenguaje hablado y escrito a partir de un conjunto de datos. En combinación con la Comprensión del Lenguaje Natural o NLU, NLG representa uno de los dos componentes principales de la PNL. Dicho esto, mientras que el NLU se basa en la comprensión lectora de los ordenadores, el NLG se centra en la capacidad de éstos para escribir texto en respuesta a algún tipo de datos de entrada. Además, como muchos programas de software de PNL se esfuerzan por entender el concepto de contexto en lo que respecta al lenguaje y la comunicación humanos, la GNL también se centra en extraer significado de conjuntos de datos.

¿Cómo funciona la Generación de Lenguaje Natural?

La Generación de Lenguaje Natural funciona según un proceso de seis etapas, cada una de las cuales se centra en refinar aún más los datos que se utilizarán en última instancia para crear el lenguaje o texto más fluido, completo y natural posible. En este punto, la primera etapa del proceso NLG es el análisis de contenido. Durante esta etapa, un ingeniero de software comenzará a filtrar los datos dentro de su conjunto de datos para determinar qué datos deben incluirse en el contenido que se generará en última instancia. Un aspecto importante de la fase de análisis de contenido es la identificación de los temas o cuestiones principales de un documento fuente, así como la relación entre estos temas o cuestiones.

La siguiente etapa en el proceso de desarrollo de una NLG es la comprensión de los datos. Durante la etapa de comprensión de datos, los datos utilizados se interpretarán más a fondo, con el objetivo de identificar patrones que puedan utilizarse para proporcionar contexto. Además, esta fase del proceso suele incluir la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático. Una vez concluida la fase de comprensión de los datos, la siguiente etapa del desarrollo es la estructuración del documento. Durante esta etapa, se formulará un plan de documento específico, así como una estructura narrativa, en conjunción con el tipo de datos que se están interpretando. A continuación, un ingeniero de software pasará a la fase de agregación de frases, durante la cual se combinarán las palabras, partes de frases y oraciones relevantes de forma que resuman los temas o cuestiones en cuestión.

Tras la fase de agregación de frases, la siguiente etapa del proceso de desarrollo será la estructuración gramatical. Como su nombre indica, esta etapa consiste en la aplicación de reglas gramaticales que pueden utilizarse para gobernar un texto con sonido natural. Durante la fase de estructura gramatical, el programa deducirá las estructuras sintácticas de todas las frases del proceso. Esta información se utilizará para garantizar que todas las frases estén escritas de forma gramaticalmente correcta. Finalmente, la última etapa del proceso, la presentación lingüística, consiste en la salida final del texto que se ha creado, en correspondencia con el formato o plantilla particular que haya seleccionado el desarrollador del software.

¿Qué algoritmos se utilizan para crear software de NLG?

Muchos programas de software NLG se crean mediante la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático, en particular redes neuronales recurrentes. Como las redes neuronales artificiales son sistemas de hardware y software que siguen el modelo de la estructura y función del cerebro humano, las redes neuronales recurrentes se utilizan para reconocer patrones secuenciales y características dentro de un conjunto de datos, con el objetivo de predecir la siguiente secuencia o escenario probable. Así, un desarrollador de software que quiera crear un programa de software NLG utilizaría redes neuronales recurrentes para identificar las distintas partes del discurso que componen el lenguaje escrito y verbal.

Por el contrario, otra técnica o metodología que puede utilizarse para crear programas de software NLG es la cadena o modelo de Markov. El modelo de Markov es un modelo matemático que se utiliza en el aprendizaje automático y la estadística para crear y analizar sistemas que se utilizan para tomar decisiones arbitrarias, como los juegos de azar y la clasificación de sitios web en las búsquedas web en línea. Las cadenas de Makarov comienzan con una secuencia inicial y, a continuación, generan aleatoriamente secuencias posteriores basándose en la secuencia anterior. A continuación, el modelo informático aprende sobre la secuencia actual y la anterior, y calcula la probabilidad de la secuencia siguiente basándose en las dos anteriores. En el contexto del NLG, las palabras, frases y oraciones se crearán seleccionando palabras que tengan probabilidades de aparecer juntas desde un punto de vista estadístico.

Dentro del Procesamiento del Lenguaje Natural, la Generación de Lenguaje Natural funciona sobre la base de crear textos que suenen lo más naturales y precisos posible. Como puede atestiguar cualquiera que haya utilizado alguna vez un popular asistente de voz como Siri o Alexa, muchos productos de PNL y programas de software luchan por comprender los matices y complejidades del lenguaje humano. Como tal, NLG es la rama del proceso que permite a estos programas interactuar con los seres humanos de una manera que no es poco natural o desagradable. Mediante la aplicación de NLG a través de NLP, los desarrolladores de software continúan haciendo avances en los campos más amplios de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.