¿Qué es el procesamiento de lenguaje natural (NLP)?
¿Qué es el procesamiento de lenguaje natural (NLP)?
El procesamiento de lenguaje natural (NLP) es una tecnología que permite a las computadoras interpretar, manipular y comprender el lenguaje humano. Hoy en día, las organizaciones tienen grandes volúmenes de datos de voz y texto de varios canales de comunicación, como correos electrónicos, mensajes de texto, fuentes de noticias en redes sociales, videos, audio, etc. El procesamiento de lenguaje natural es clave para analizar estos datos y obtener información empresarial práctica. Las organizaciones pueden clasificar, ordenar, filtrar y comprender la intención o el sentimiento oculto en los datos lingüísticos. El procesamiento de lenguaje natural es una característica clave de la automatización basada en IA y admite la comunicación entre máquinas y humanos en tiempo real.
¿Por qué es importante el NLP?
El procesamiento de lenguaje natural se integra en casi todos los flujos de trabajo de automatización modernos relacionados con la comunicación humana. Todos los chatbots con los que interactúa funcionan con el procesamiento de lenguaje natural, al igual que la mayoría de las herramientas de IA. A medida que el mundo genera más datos de texto y voz no estructurados que nunca, el NLP permite a las empresas convertir la comunicación en una ventaja competitiva.
Historia
El NLP se originó en la década de 1950, cuando los investigadores experimentaron por primera vez con la traducción automática. Uno de los primeros hitos fue el experimento Georgetown-IBM en 1954, que tradujo automáticamente 60 frases en ruso al inglés.
Las tecnologías de NLP ganaron popularidad en la década de 1990 y principios de la década de 2000 con aplicaciones como el filtrado de correo no deseado, la clasificación de documentos y los chatbots básicos. Sin embargo, el punto de inflexión se produjo en la década de 2010 con el auge de los modelos de aprendizaje profundo. Utilizaron la arquitectura de redes neuronales para analizar secuencias de datos, lo que permitió analizar bloques de texto más grandes. Las organizaciones podrían usar el NLP para descubrir información oculta en correos electrónicos, comentarios de clientes, tickets de soporte y publicaciones en redes sociales.
NLP en la IA
La tecnología de IA generativa marcó un gran avance en el procesamiento de lenguaje natural. El software ahora puede responder de forma creativa y pasar del procesamiento a la generación de lenguaje natural. Los agentes de IA con capacidades de NLP pueden resumir reuniones, redactar correos electrónicos y traducir conversaciones en tiempo real.
¿Cuáles son los casos de uso del NLP en el ámbito empresarial?
Las empresas utilizan el procesamiento del lenguaje natural para varias tareas automatizadas, como:
- Procesar, analizar y archivar documentos grandes.
- Analizar los comentarios de los clientes o las grabaciones de centros de atención telefónica.
- Ejecutar chatbots para ofrecer un servicio al cliente automatizado.
- Responder preguntas de quién, qué, cuándo y dónde.
- Clasificar y extraer texto.
Las empresas utilizan el software y las herramientas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para simplificar, automatizar y agilizar las operaciones de manera eficiente y precisa. A continuación, se indican algunos casos de uso de ejemplo.
Eliminación de información confidencial
Las empresas de los sectores de seguros, legales y de salud procesan, clasifican y recuperan grandes volúmenes de documentos confidenciales, como registros médicos, datos financieros y datos privados. En lugar de hacer una revisión manual, las empresas utilizan la tecnología de NLP para redactar la información de identificación personal y proteger los datos confidenciales. Por ejemplo, Chisel AI ayuda a las compañías de seguros a extraer números de pólizas, fechas de vencimiento y otros atributos personales de los clientes de documentos no estructurados con Amazon Comprehend.
Interacción con clientes
Las tecnologías de NLP permiten que los chatbots y bots de voz sean más parecidos a los humanos cuando conversan con los clientes. Las empresas utilizan los chatbots para escalar la capacidad y la calidad del servicio al cliente, al tiempo que mantienen los costos operativos al mínimo. PubNub, que crea software de chatbots, utiliza Amazon Comprehend para introducir la funcionalidad de chat localizado para sus clientes globales. T-Mobile utiliza el NLP para identificar palabras clave específicas en los mensajes de texto de los clientes y ofrecer recomendaciones personalizadas. La Universidad Estatal de Oklahoma implementa una solución de chatbot de preguntas y respuestas para abordar las preguntas de los estudiantes mediante la tecnología de machine learning.
Análisis empresarial
Los especialistas en marketing utilizan herramientas de NLP, como Amazon Comprehend y Amazon Lex para obtener una percepción informada de lo que sienten los clientes hacia los productos o servicios de una empresa. Al buscar frases específicas, pueden evaluar los estados de ánimo y las emociones de los clientes en comentarios escritos. Por ejemplo, Success KPI proporciona soluciones de procesamiento de lenguaje natural que ayudan a las empresas a centrarse en áreas específicas del análisis de opiniones y ayudan a los centros de contacto a obtener información práctica a partir del análisis de las llamadas.
¿Cuáles son los enfoques para el procesamiento de lenguaje natural?
A continuación, ofrecemos algunos enfoques comunes para el procesamiento de lenguaje natural (NLP).
NLP supervisado
Los métodos de NLP supervisados entrenan el software con un conjunto de entradas y salidas etiquetadas o conocidas. Primero, el programa procesa grandes volúmenes de datos conocidos y aprende a producir el resultado correcto a partir de cualquier entrada desconocida. Por ejemplo, las empresas entrenan a las herramientas de NLP para categorizar los documentos según etiquetas específicas.
NLP no supervisado
El NLP no supervisado utiliza un modelo de lenguaje estadístico para predecir el patrón que se produce cuando se alimenta mediante entradas no etiquetadas. Por ejemplo, la característica de autocompletar en los mensajes de texto sugiere palabras pertinentes que tienen sentido para la oración al supervisar la respuesta del usuario.
Comprensión de lenguaje natural
La comprensión del lenguaje natural (NLU) es un subconjunto del NLP que se centra en analizar el significado detrás de las oraciones. La NLU permite al software encontrar significados similares en oraciones diferentes o procesar palabras que tienen significados diferentes.
Generación de lenguaje natural
La generación de lenguaje natural (NLG) se centra en producir texto conversacional como lo hacen los humanos en función de palabras clave o temas específicos. Por ejemplo, un chatbot inteligente con capacidades de NLG puede conversar con los clientes de forma similar a como lo hace el personal de atención al cliente.
¿Qué son las tareas de NLP?
Las técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) o tareas de NLP dividen el texto o el habla humanos en partes más pequeñas que los programas de computación pueden entender con mayor facilidad. A continuación, se muestran las capacidades comunes de procesamiento y análisis de textos en el NLP.
Etiquetado de categorías gramaticales
Este es un proceso en el que el software de NLP etiqueta palabras individuales en una oración de acuerdo con los usos contextuales, como sustantivos, verbos, adjetivos o adverbios. Ayuda a la computadora a entender cómo las palabras forman relaciones significativas entre sí.
Desambiguación del sentido de las palabras
Algunas palabras pueden tener diferentes significados cuando se usan en diferentes escenarios. Por ejemplo, la palabra “banco” significa cosas diferentes en estas oraciones:
- Voy al banco a sacar dinero.
- Los niños están sentados en un banco en el parque.
Con la desambiguación del sentido de las palabras, el software de NLP identifica el significado deseado de una palabra, ya sea mediante el entrenamiento de su modelo lingüístico o la referencia a las definiciones del diccionario.
Reconocimiento de voz
El reconocimiento de voz convierte los datos de voz en texto. El proceso implica dividir las palabras en partes más pequeñas y comprender los acentos, los insultos, la entonación y el uso gramatical no estándar en las conversaciones cotidianas. Una aplicación clave del reconocimiento de voz es la transcripción, que se puede llevar a cabo mediante los servicios de conversión de voz a texto, como Amazon Transcribe.
Traducción automática
El software de traducción automática utiliza el procesamiento de lenguaje natural para convertir texto o voz de un idioma a otro, a la vez que mantiene la precisión contextual. El servicio de AWS que admite la traducción automática es Amazon Translate.
Reconocimiento de entidades con nombre
Este proceso identifica nombres únicos de personas, lugares, eventos, empresas y más. El software de NLP utiliza el reconocimiento de entidades con nombre para determinar la relación entre diferentes entidades en una oración.
Considere el siguiente ejemplo: “María fue a Francia de vacaciones y ella se deleitó con la cocina local”.
El software de NLP identifica “María” y “Francia” como las entidades especiales en la oración. Esto se puede ampliar aún más mediante la resolución de correferencia, a fin de determinar si se utilizan diferentes palabras para describir la misma entidad. En el ejemplo anterior, tanto “María” como “ella” señalaron a la misma persona.
Análisis de opiniones
El análisis de opiniones es un enfoque basado en inteligencia artificial para interpretar la emoción que transmiten los datos textuales. El software de NLP analiza el texto en busca de palabras o frases que muestren insatisfacción, felicidad, duda, arrepentimiento y otras emociones ocultas.
¿Qué tecnologías se usan en el NLP?
El procesamiento de lenguaje natural (NLP) combina modelos de lingüística computacional, inteligencia artificial predictiva y aprendizaje profundo para procesar el lenguaje humano.
Lingüística computacional
La lingüística computacional es la ciencia de entender y crear modelos de lenguaje humano con computadoras y herramientas de software. Los investigadores utilizan métodos lingüísticos computacionales, como el análisis sintáctico y semántico, para crear marcos que ayuden a las máquinas a entender el lenguaje humano conversacional. Las herramientas como los traductores de idiomas, los sintetizadores de texto a voz y el software de reconocimiento de voz se basan en la lingüística computacional.
IA predictiva
La IA predictiva, también llamada machine learning o aprendizaje profundo, es una tecnología que entrena a una computadora con datos de muestra para llevar a cabo tareas específicas. Se trata de una red neuronal que consta de nodos de procesamiento de datos estructurados para que se asemejan al cerebro humano. Con el aprendizaje profundo, las computadoras reconocen, clasifican y correlacionan patrones complejos en los datos de entrada.
El lenguaje humano tiene varias características, como el sarcasmo, las metáforas, las variaciones en la estructura de las oraciones, además de las excepciones gramaticales y de uso que los humanos tardan años en aprender. Los programadores utilizan métodos de predictivos para enseñar a las aplicaciones de NLP a reconocer y comprender con precisión estas características desde el principio.
Las redes neuronales tradicionales se ocupan de secuencias de datos con un patrón de arquitectura de codificador y descodificador. El codificador lee y procesa toda la secuencia de datos de entrada, como una oración en inglés, y la transforma en una representación matemática compacta. Esta representación es un resumen que captura la esencia de la entrada. A continuación, el descodificador toma este resumen y, paso a paso, genera la secuencia de salida. Podría ser la misma oración en otro idioma o información sobre la intención y la opinión de la oración.
IA generativa
La tecnología de IA generativa utiliza transformadores, redes neuronales que incorporan un mecanismo de autoatención. En lugar de procesar los datos en orden, el mecanismo permite al modelo observar diferentes partes de la secuencia a la vez y determinar qué partes son las más importantes.
Gracias a la autoatención, los transformadores pueden aprender de conjuntos de datos más grandes y procesar textos muy grandes en los que un contexto muy anterior influye en el significado de lo que viene a continuación.
¿Cómo funciona el NLP?
Por lo general, la implementación del NLP comienza con la recopilación y preparación de datos de texto o voz no estructurados de orígenes como almacenamientos de datos en la nube, encuestas, correos electrónicos o aplicaciones de procesos empresariales internos.
Preprocesamiento
El software de NLP utiliza técnicas de preprocesamiento como la tokenización, derivación, lematización y eliminación de palabras de parada para preparar los datos para diversas aplicaciones.
A continuación, se describen estas técnicas:
- La tokenización divide una oración en unidades individuales de palabras o frases.
- La derivación y la lematización simplifican las palabras en su forma raíz. Por ejemplo, estos procesos convierten “iniciar” en “inicio”.
- La eliminación de las palabras vacías garantiza que se eliminen las palabras que no agregan un significado relevante a una oración, como “por” y “con”.
Formación
Los investigadores utilizan los datos preprocesados y el machine learning para entrenar modelos de NLP para que lleven a cabo aplicaciones específicas basadas en la información textual proporcionada. El entrenamiento de los algoritmos de NLP requiere alimentar el software con grandes muestras de datos para aumentar la precisión de los algoritmos.
Implementación e inferencia
A continuación, los expertos en IA implementan el modelo o lo integran en un entorno de producción existente. El modelo de NLP recibe entradas y predice un resultado para el caso de uso específico para el que está diseñado el modelo. Puede ejecutar la aplicación de NLP en datos en vivo y obtener el resultado requerido.
¿Cómo puede ayudar AWS con sus tareas de NLP?
AWS ofrece el conjunto más amplio y completo de servicios de inteligencia artificial para clientes con todos los niveles de experiencia. Estos servicios están conectados a un conjunto completo de origen de datos.
- Amazon Comprehend ayuda a descubrir la información y las relaciones en el texto.
- Amazon Transcribe lleva a cabo el reconocimiento automático de voz.
- Amazon Translate traduce texto con fluidez y admite docenas de combinaciones de idiomas.
- Amazon Polly convierte el texto en una voz con sonido natural.
- Amazon Lex ayuda a crear chatbots para interactuar con los clientes.
- Amazon Kendra hace una búsqueda inteligente en los sistemas empresariales para encontrar con rapidez el contenido que se busca
Para comenzar con el NLP, cree una cuenta de AWS hoy mismo.