Procesamiento del lenguaje natural (PLN): lenguaje natural para máquinas

de | 16 de junio de 2020 | Conceptos básicos

El lenguaje natural y hablado de los humanos es la forma más directa y sencilla de comunicarse e intercambiar entre personas. Si queremos comunicarnos con máquinas, necesitamos ayudas técnicas como ratones, trackpads, teclados o similares. El Procesamiento del Lenguaje Natural ofrece una alternativa a esto.

Además de nuestro lenguaje natural, hemos desarrollado lenguajes y códigos de programación. Los lenguajes de programación también son lenguajes, pero a diferencia del lenguaje natural, no son familiares ni intuitivamente comprensibles para la mayoría de las personas. Por eso, desde el principio de la historia del desarrollo de interfaces entre humanos y máquinas, el lenguaje natural fue el centro de atención. De ahí surgió todo un campo de investigación y desarrollo: el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN).

¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural?

El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) se sitúa entre la lingüística clásica y la informática. Los conocimientos de ambos campos han tenido que confluir para lograr avances significativos. Por un lado, es necesario comprender la estructura formal de los lenguajes naturales y, por otro, transferir esta funcionalidad a los sistemas técnicos. Por este motivo, muchas universidades cuentan ahora con un departamento independiente para este fin: el Lingüística computacional.

Así pues, la PNL se basa en una comprensión del lenguaje que lo divide en varios niveles. El análisis del lenguaje natural empieza siempre por la unidad más pequeña, la que "distingue el significado". La comparación de estas unidades da lugar gradualmente a un lógico Sistema, que describe un lenguaje natural. Las palabras "casa" y "ratón" se distinguen lingüísticamente por los fonemas "H" y "M". Por tanto, ambas pueden asumir una función de diferenciación de significado.

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Las diferenciaciones de este tipo pueden llevarse a cabo en todos los niveles posibles del lenguaje hasta que, finalmente, surjan conexiones cada vez mayores. Significado distintivo Función tienen los siguientes elementos lingüísticos estructurales:

  • Sonidos individuales letras como unidad lingüística más pequeña ("casa" frente a "ratón")
  • Análisis de segmentos para el reconocimiento de palabras ("I|go|home" frente a "I|go|to|home")
  • Análisis morfológico para reconocer las terminaciones ("ask" vs. "asked")
  • Análisis sintáctico de frases y estructuras oracionales ("Prometió comprarme un coche nuevo cada año". frente a "Prometió comprarme un coche nuevo cada año").
  • Análisis semántico del significado ("golf = deporte" frente a "golf = coche")
  • Análisis dialógico de la comunicación (emisor - mensaje - intención - receptor)

El Procesamiento del Lenguaje Natural parte ahora de un contexto sencillo. Si primero es posible comprender las estructuras lingüísticas más pequeñas, poco a poco se podrán entender relaciones cada vez más complejas. De este modo, las máquinas o los programas pueden estructuras lingüísticas complejas entender, primero deben aprender a comprender las estructuras lingüísticas sencillas, como un niño.

Qué es el procesamiento del lenguaje natural
© [at]

Procesamiento del lenguaje natural e inteligencia artificial

Cuando se trata de programas adaptativos, nos adentramos en el campo de la inteligencia artificial. Así, sólo se lograron avances significativos en el campo del Procesamiento del Lenguaje Natural cuando el uso de la inteligencia artificial alcanzó cierto grado de madurez. Los principales contribuyentes a ello fueron Redes neuronales artificiales y Métodos de aprendizaje automático como Aprendizaje profundo con. Esto hace que cuestiones muy complejas, como las del lenguaje natural de los humanos, sean comprensibles para las máquinas.

Aclaramos todos los conceptos y términos importantes en torno al tema de la inteligencia artificial en nuestro artículo del blog sobre AI.

Métodos de aprendizaje como Aprendizaje por transferencia interesantes, ya que permiten no tener que partir siempre de cero. Esto significa que, una vez comprendidos los fundamentos del lenguaje, ciertas soluciones pueden basarse en ellos. Sin embargo, Google dejó claro a más tardar con la presentación del Asistente de Google - "Google Duplex"- en I/O 2018 que el Procesamiento del Lenguaje Natural no trata exclusivamente de la comprensión del lenguaje. La salida natural del habla también forma parte del objetivo de la comunicación hombre-máquina.

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Vídeo: Procesamiento del lenguaje natural en la práctica: Google Duplex no sólo puede entender el lenguaje natural, sino también utilizarlo él mismo.

Los ámbitos de aplicación de la PNL son muy variados

El espectro de posibles ámbitos de aplicación es inmenso. Va más allá de la comunicación hombre-máquina mencionada en primer lugar. Porque en cada vez mejor Comprensión lingüística Se abrieron numerosos campos de aplicación en los que el Procesamiento del Lenguaje Natural también aportó nuevas perspectivas.

  • Chatbots y asistentes digitales
  • Tratamiento inteligente de textos (autocorrección, conversión de voz a texto)
  • Minería de textos para la evaluación inteligente de datos textuales
  • Programas de traducción
  • Generación de voz
  • El lenguaje como medio de interacción para controlar máquinas

Además, el Procesamiento del Lenguaje Natural abre numerosos campos de aplicación para usuarios sin conocimientos especiales de lenguajes de programación, por ejemplo, o para personas con discapacidad, por ejemplo, al permitir controlar máquinas de producción mediante la entrada de voz. En este sentido, el PLN también desempeña un papel en Transformación del mundo laboral desempeñan un papel importante.

El tiempo de la PNL acaba de despuntar

Cuando se observan los inmensos progresos que se han realizado en el desarrollo de asistentes digitales en los últimos años, queda claro que estamos aquí justo al principio de un desarrollo de pie. El statu quo se caracteriza a menudo por momentos frustrantes. Muchas entradas de voz aún no pueden ser suficientemente comprendidas por asistentes como Siri o Alexa. La gama de funciones se limita actualmente a un conjunto específico de aplicaciones que se dominan bien. Sin embargo, estas aplicaciones aisladas pueden integrarse cada vez más de forma inteligente en contextos más amplios.

En particular, desarrollos como Google Duplex muestran lo que será posible en el futuro con la ayuda del Procesamiento del Lenguaje Natural. Por esta misma razón, es crucial considerar especialmente el uso y la Desarrollo de la inteligencia artificial en Alemania. Porque el procesamiento automático del lenguaje natural no sólo es cada vez mejor. El enorme abanico de aplicaciones sólo se desarrollará adecuadamente en el futuro. Por eso es importante no perder el contacto en un campo tan prometedor como la PNL.

Autor:inside

Michaela Tiedemann

Michaela Tiedemann forma parte del equipo de Alexander Thamm GmbH desde sus inicios. Ha participado activamente en el proceso de transformación de una empresa emergente, espontánea y dinámica en una empresa de éxito. Con la fundación de su propia familia, comenzó para Michaela Tiedemann un capítulo completamente nuevo. Sin embargo, dejar su trabajo no era una opción para la nueva madre. En su lugar, desarrolló una estrategia para conciliar su trabajo como Directora de Marketing con su papel de madre.

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