Natural Language Processing, 4 Key Techniques, New Tech

El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) se refiere a los diversos procesos tecnológicos que permiten a los programas informáticos y a las máquinas descifrar el lenguaje hablado y escrito o el texto. Para ello se utilizan diversos métodos y técnicas. Por ejemplo, el análisis de sentimientos, que consiste en dividir los datos en comentarios positivos, negativos y neutros, puede ayudar a las empresas y organizaciones a comprender mejor la opinión de sus clientes sobre sus respectivos productos y servicios. En este punto, otros métodos comunes que pueden utilizarse para aplicar la PLN son el modelado de temas, el reconocimiento de entidades con nombre, el resumen de textos y la lematización.

Modelización de temas

El modelado de temas utiliza algoritmos de aprendizaje automático no supervisado para crear modelos estadísticos que pueden utilizarse para etiquetar y agrupar eficazmente distintos conjuntos de datos o información. Como los modelos de software de PNL necesitan miles, si no millones, de palabras y frases para funcionar, el modelado temático puede utilizarse para descubrir temas más abstractos en un conjunto de datos que antes eran difíciles de reconocer. Por ejemplo, todos los documentos escritos tienen temas generales que se utilizan para controlar el flujo y la dirección de la narración que se transmite. Mediante el modelado de temas, los desarrolladores de software pueden comprender mejor estos temas y la forma en que deben implementarse en un modelo de PLN.

Reconocimiento de entidades con nombre

El reconocimiento de entidades con nombre es una técnica de PLN que los ingenieros de software pueden utilizar para clasificar conjuntos de datos en entidades con nombre. Para ilustrar este punto, consideremos la frase “John Doe, fundador de la Cruz Roja, compró un centro comunitario en Nueva York por 10 millones de dólares”. Al utilizar el NER, un desarrollador de software dividiría esta frase en categorías más específicas o entidades con nombre. Así, la Cruz Roja se clasificaría como organización, John Doe como persona, Nueva York como lugar y 10 millones de dólares como valor monetario. A través de estas entidades con nombre, un ingeniero de software que quiera crear un chatbot de atención al cliente podría obtener más información sobre la forma en que los clientes ven los productos o servicios que ofrece una determinada empresa.

Resumen de textos

El resumen de textos es el proceso de descomponer la jerga científica, médica o técnica en términos más básicos, con el objetivo final de que las frases, palabras y oraciones sean más fáciles de entender para un modelo de PNL. Por ejemplo, consideremos los términos comunes due diligence y AWOL. El término diligencia debida se refiere al trabajo y la investigación que deben realizarse antes de tomar una decisión seria, tanto si la decisión en cuestión está relacionada con los negocios como con cualquier otra actividad relacionada. Por otra parte, el acrónimo AWOL, que significa ausencia sin permiso, es jerga militar utilizada para describir a un individuo alistado cuyo paradero se desconoce en la actualidad. Aunque muchas personas reconocerían fácilmente estas formas de jerga al utilizarlas en una conversación casual, los ordenadores no tienen este conocimiento, y el resumen de texto puede utilizarse para transmitir ideas y expresiones en un formato más fácil de captar.

Lematización y stemming

Una última técnica que los ingenieros de software pueden utilizar para crear algoritmos y modelos de PLN es la lematización y la separación de palabras. La lematización y el stemming se refieren al proceso de descomponer las palabras en la raíz de la palabra y el contexto en el que se utiliza. El algoritmo Porter Stemming, creado por el informático inglés Martin Porter en 1980, es uno de los más utilizados para separar palabras en inglés. En términos más sencillos, el algoritmo de Porter consta de cinco fases de reducción de palabras que se aplican secuencialmente. Mediante estas cinco fases, los ingenieros de software pueden proporcionar a sus modelos palabras y frases que los modelos de aprendizaje automático que se utilizarán para crear un programa de software de PLN concreto comprenderán más fácilmente.

Desde el modelado de temas hasta la lematización y la derivación, los desarrolladores de software disponen de una serie de herramientas y métodos que pueden utilizar para descomponer palabras y frases en sus formas más sencillas. Dado que el lenguaje humano tiene un nivel de abstracción, complejidad y matices que los ordenadores y las máquinas tienen dificultades intrínsecas para comprender, garantizar que las palabras y frases que se utilizan para crear un modelo lingüístico sean lo más concisas y sencillas posible es fundamental para crear programas de software vanguardistas e innovadores. Sin estos métodos y técnicas, muchos programas de software de PNL populares, como Siri, Cortana y Alexa, tendrían dificultades para interactuar con el lenguaje humano y responder a él de forma significativa.