Procesamiento del lenguaje natural

Palabras que conectan mundos

El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es una tecnología en constante evolución que está transformando la forma en la que interactuamos con las máquinas y el mundo que nos rodea.

Un ejemplo cotidiano del PLN es el autocorrector de nuestro teléfono móvil. Cuando escribimos un mensaje de texto, esta tecnología analiza las palabras que tecleamos y nos sugiere correcciones en caso de errores ortográficos o gramaticales. Este proceso, que parece tan simple, en realidad es una compleja aplicación del procesamiento del lenguaje natural, que involucra el análisis morfológico, sintáctico y semántico del lenguaje.

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¿Qué es el procesamiento de lenguaje natural (PLN)?

El PLN es un campo de la Inteligencia Artificial (IA) que se encarga de que los ordenadores puedan entender y procesar el lenguaje humano. En esencia, actúa como un puente traductor entre el lenguaje que empleamos las personas y el que las máquinas son capaces de interpretar.

Evolución del procesamiento del lenguaje natural

Esta tecnología ha evolucionado considerablemente desde la década de 1950, gracias a los progresos teóricos, cambios tecnológicos y acceso a grandes cantidades de datos.

A lo largo de la historia, ha experimentado varias etapas:

Década de 1950-1960, reglas y patrones: En esta primera fase, los sistemas de procesamiento del lenguaje natural utilizaban reglas lingüísticas predefinidas para analizar el idioma. Los programadores tenían que crear manualmente una gran cantidad de reglas para que la computadora pudiera entender el lenguaje humano.
Década de 1970-1980, enfoques estadísticos: Las computadoras se volvieron más potentes, lo que permitió a los investigadores utilizar la estadística para analizar grandes cantidades de textos. De esta manera, podían descubrir patrones en el lenguaje y crear sistemas más robustos que se adaptaran a diferentes tipos de textos.
Década de 1980-1990, auge de la lingüística computacional: Se crearon gramáticas y los primeros sistemas de traducción automática, que sentaron las bases de la traducción automática moderna. También se avanzó en el desarrollo de sistemas de respuesta a preguntas y chatbots.
Década de 1990-2000, la web y los grandes volúmenes de datos: En esta época, internet creció exponencialmente, lo que generó una gran cantidad de información en forma de texto. Los sistemas de PLN podían ahora acceder y procesar textos en tiempo real, lo que amplió enormemente sus capacidades.
Década de 2000-2010, modelos probabilísticos y aprendizaje automático: Se desarrollaron modelos probabilísticos, permitiendo realizar tareas como la clasificación de textos y la extracción de entidades. El aprendizaje automático se consolidó como una herramienta fundamental para el procesamiento del lenguaje natural, facilitando el entrenamiento de modelos a partir de grandes cantidades de datos.
Desde 2010 hasta el presente, aprendizaje profundo y redes neuronales: El aprendizaje profundo (Deep Learning), el Machine Learning y la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) han revolucionado el PLN. Estas tecnologías permiten a los ordenadores aprender de grandes cantidades de datos, como textos y conversaciones, para realizar tareas complejas con mayor precisión y fluidez.

Cómo funciona el procesamiento de lenguaje natural o PLN

El PLN combina el lenguaje de los ordenadores con el aprendizaje automático y la Inteligencia Artificial, para procesar el lenguaje humano de forma similar a cómo lo hacemos las personas.

Análisis morfológico: el texto se fragmenta en palabras, asignándoles información sobre su categoría gramatical (sustantivo, verbo, adjetivo, etc.) y su significado.
Análisis sintáctico: se analiza la estructura de las oraciones para determinar las relaciones entre las palabras y cómo se construye el significado a nivel de frase.
Análisis semántico: se determina el significado de palabras y oraciones en el contexto del texto. Para ello, se utilizan técnicas como la semántica léxica.
Análisis pragmático: va más allá del significado literal, se analiza el contexto del texto. De esta forma, se puede comprender la intención del autor y el sentido completo del mensaje.

Aplicaciones del PLN

El PLN está presente en muchas áreas de la vida cotidiana, aunque no siempre seamos conscientes de ello. Esta tecnología está transformando la forma en que interactuamos con las máquinas, permitiéndonos comunicarnos de forma más natural e intuitiva.

Algunos ejemplos de lenguaje natural que utilizamos en nuestro día a día son:

Traducción automática: permite traducir textos de un idioma a otro de forma instantánea.
Resumen de texto:  genera resúmenes de textos largos de manera autónoma.
Generación de texto:  crea automáticamente textos, como noticias o correos electrónicos.
Asistente de voz: comprende preguntas y las responde de forma natural.
Atención al cliente: integrado en programas informáticos, permite interactuar de manera natural con los usuarios para responder preguntas frecuentes y resolver problemas.
Accesibilidad: mejora el acceso a la información para personas con discapacidad visual o auditiva.
Motores de búsqueda: utiliza el procesamiento del lenguaje natural para comprender las consultas de los usuarios y ofrecer resultados relevantes en buscadores como Google o Bing.
Redes sociales: detecta contenido inapropiado y selecciona publicaciones personalizadas para cada usuario.
Entidades bancarias:  analiza transacciones y detecta posibles fraudes.
Hospitales: estudia historiales médicos de pacientes y ayuda al diagnóstico de posibles enfermedades.

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Herramientas del PLN

Actualmente existen muchas herramientas que utilizan algoritmos de procesamiento del lenguaje natural para simplificar nuestras vidas. Algunos ejemplos cotidianos son:

Siri: el asistente virtual de Apple, captura la voz del usuario, procesa la información y responde de inmediato en forma de audio. Se utiliza para realizar llamadas, enviar mensajes, configurar alarmas y mucho más.
Alexa: este dispositivo desarrollado por Amazon funciona de manera similar a Siri. Captura la voz del usuario y ofrece respuestas instantáneas. Se emplea para reproducir música, controlar dispositivos inteligentes y obtener información sobre el clima, tráfico o noticias.
Traductor de Google: es una herramienta gratuita de traducción instantánea, que ofrece traducción inmediata en más de 100 idiomas.
Autocorrector del móvil: corrige errores ortográficos y gramaticales en los textos escritos en dispositivos móviles y ordenadores.
Plataformas de Streaming: Netflix, Spotify o YouTube utilizan el procesamiento del lenguaje natural para recomendar contenido personalizado a sus usuarios, facilitando el descubrimiento de nuevas películas, series, canciones o vídeos que se ajustan a sus gustos.

Talento humano: el motor que impulsa la IA

Repsol Tech Lab, el centro neurálgico de la innovación en IA dentro de la compañía, se alza como un espacio donde expertos de diversas disciplinas trabajan codo con codo para desarrollar soluciones tecnológicas vanguardistas. Entre ellas, destaca el procesamiento del lenguaje natural, un campo en constante evolución que abre un sinfín de posibilidades.

Nuestro compromiso con el PLN se materializa en proyectos tangibles, liderados por nuestros empleados altamente especializados en IA. Estos proyectos abarcan una amplia gama de aplicaciones, como: el desarrollo de un chatbot inteligente para la atención al cliente, la creación de un sistema de análisis de opiniones de clientes en redes sociales y la traducción automática de documentos técnicos a diferentes idiomas.