Desvelamos los secretos del procesamiento del lenguaje natural

¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural?

El PLN se centra en la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano. Supone la capacidad de un sistema informático para analizar, interpretar y generar un lenguaje humano significativo y a la vez útil. El PLN utiliza diversas herramientas, técnicas y algoritmos de aprendizaje automático, así como la IA simbólica, para que las máquinas puedan comprender y procesar los datos del lenguaje natural, incluidos el texto y el habla.

Mediante modelos estadísticos, el aprendizaje automático y reglas lingüísticas, el PLN permite a las computadoras realizar tareas como el análisis de la opinión, la clasificación de textos, la traducción automática y el desarrollo de chatbots, entre otras posibilidades.

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¿Cómo funciona el procesamiento del lenguaje natural?

A lo largo de una cadena de aprendizaje automático, son muchos los pasos que permiten realizar tareas de PLN comunes. Estos componentes del PLN cooperan para facilitar una comprensión exhaustiva del lenguaje humano por parte de las máquinas.

En primer lugar están la preparación de los datos, el preprocesamiento, la reducción, la indexación y la codificación. Los datos en este caso son texto, que puede proceder de una página web, de múltiples páginas web o de otras fuentes. Este paso requiere actividades como:

• Limpieza de los datos: por ejemplo, escribir un script en Python para extraer el texto entre el html de una página web
• Tokenización: la descomposición del texto en unidades más pequeñas, como palabras individuales, conocidas como tokens. Esta es la razón por la que se lee o se oye hablar de los tokens en el contexto de los grandes modelos lingüísticos (LLM, por sus siglas en inglés) de la IA generativa
• Etiquetado de categorías gramaticales: el proceso de identificación de categorías de palabras, tales como sustantivos, verbos y adjetivos

Una vez preprocesados los datos, se puede desarrollar un algoritmo de aprendizaje automático para entrenar modelos de PLN. Requiere alimentar el software con grandes muestras de datos para aumentar la precisión.

Tras ello, pueden emplearse para realizar tareas que descompongan el texto o el habla para que los programas de computadora puedan comprenderlos más fácilmente, incluida la sintaxis (la disposición de las palabras), la semántica (el significado de las palabras y las frases), la pragmática (el significado contextual) y el discurso (cómo se interconectan las frases en el texto).

Herramientas de procesamiento del lenguaje natural

Pero ¿qué herramientas y tecnologías clave se emplean en el PLN? Veamos algunos ejemplos de PLN.

Una herramienta muy utilizada para el PLN es Natural Language Toolkit (NLTK), un módulo de código abierto construido con el popular lenguaje de programación Python. Afortunadamente, no hay que ser codificadores expertos para usar el procesamiento del lenguaje natural con Python. Tanto NLTK como otras herramientas similares contienen bibliotecas de conjuntos de datos y tutoriales y brindan funciones y modelos preconstruidos que pueden incorporarse a tareas y subtareas habituales del PLN, como la tokenización y el razonamiento semántico, es decir, la capacidad de llegar a conclusiones lógicas basadas en hechos extraídos de un texto.

¿Para qué se emplea el procesamiento del lenguaje natural?

El PLN se emplea ya en una amplia variedad de aplicaciones cotidianas y está teniendo aplicaciones en sectores como la sanidad y el financiamiento. Enumeramos a continuación algunas de las aplicaciones del PLN más habituales y en las que usted podría haber interactuado con una IA de procesamiento del lenguaje natural:

• Chatbots y asistentes virtuales: ciertas aplicaciones impulsadas por la IA, como Siri y Alexa, recurren a técnicas de PLN para interactuar con los usuarios a través de conversaciones en lenguaje natural.
• Traducción de idiomas: los modelos de PLN se pueden entrenar con grandes cantidades de datos bilingües que les permiten traducir textos con precisión tomando en cuenta las reglas gramaticales y los matices del contexto.
• Motores de búsqueda: los sistemas de respuesta a preguntas, como los motores de búsqueda, utilizan algoritmos de PLN para comprender las preguntas planteadas por los usuarios y brindar respuestas pertinentes. Analizan el contexto de la pregunta, identifican la información clave, buscan documentos o bases de conocimientos relevantes y extraen respuestas precisas para satisfacer las consultas de los usuarios.
• Filtrado de correo electrónico: muchas personas conocen la desagradable sensación de tener la bandeja de entrada repleta de correos electrónicos sin leer. El PLN se emplea para filtrar los correos electrónicos en diferentes categorías. Las tecnologías de detección de spam más avanzadas utilizan las capacidades de clasificación de texto del PLN para analizar los correos electrónicos y detectar expresiones o palabras que indiquen spam o phishing.

El PLN también se ha convertido en una herramienta indispensable en todo tipo de sectores y están revolucionando la manera en que interactuamos con la tecnología:

• Sanidad: el PLN es crucial en la industria médica, ya que permite un análisis eficaz de los historiales médicos, los datos de los pacientes y las notas clínicas. Ayuda a mejorar los diagnósticos, identificar patrones, predecir resultados y mejorar la atención general al paciente.
• Finanzas: el PLN desempeña un importante papel en el sector financiero al automatizar tareas manuales como el análisis de informes financieros, artículos de noticias y comentarios de los clientes. Hace posible el análisis de la opinión, la detección del fraude, la evaluación del riesgo y las recomendaciones financieras personalizadas.
• Servicio al cliente: el PLN es esencial para los departamentos de servicio al cliente, ya que permite a los chatbots y a los asistentes virtuales comprender y responder a las consultas de los clientes con agilidad, mejorando así la satisfacción del cliente y reduciendo la carga de trabajo del equipo de asistencia.
• Comercio electrónico: el PLN se emplea en el comercio electrónico para fines muy diversos, como las recomendaciones de productos basadas en las preferencias de los usuarios y su historial de navegación. También ayuda en el análisis de la opinión de los clientes para conocer sus comentarios acerca de los productos o servicios.
• Asuntos jurídicos: el PLN ayuda a los profesionales del derecho automatizando tareas como el análisis de contratos y la revisión de documentos jurídicos, lo que ahorrando tiempo y esfuerzo.
• Educación: el PLN es beneficioso en la educación, ya que permite crear sistemas de tutoría inteligentes que personalizan las experiencias de aprendizaje del alumnado.
• Recursos humanos: el PLN resulta útil a los departamentos de Recursos Humanos en tareas como la selección de currículos, la búsqueda de candidatos y el análisis de la opinión de los empleados.

Desafíos y limitaciones del procesamiento del lenguaje natural

Al igual que cualquier campo complejo, el PLN tiene asociados no pocos desafíos. Por ejemplo, la complejidad computacional de las tareas de PLN puede ser una limitación importante. El procesamiento de grandes cantidades de datos de texto requiere una potencia de computación y un tiempo considerables, por lo que el análisis en tiempo real o casi real es todo un desafío. Mejorar la eficacia y la velocidad de los algoritmos de PLN es otro desafío permanente. Sin embargo, desafíos como estos y los que enumeramos a continuación también acarrean interesantes oportunidades para la innovación y el crecimiento.

• Comprensión contextual y memoria limitadas: los modelos de PLN suelen enfrentar dificultades a la hora de interpretar o retener el significado de las palabras o frases en función del contexto en el que se utilizan. Puede dar lugar a interpretaciones erróneas o a un análisis incorrecto de los datos textuales.
• Ambigüedad y polisemia: muchas palabras y frases tienen múltiples significados, y los modelos de PLN averiguan con dificultad el uso que se pretendía en un contexto determinado. El resultado puede ser un análisis inexacto o problemas de comunicación.
• Variedades lingüísticas y modismos: la enorme diversidad de lenguas y sus variedades regionales –diferentes dialectos, modismos, argots y coloquialismos– hacen que analizar e interpretar los textos con precisión en diferentes contextos lingüísticos sea todo un desafío para los modelos de PLN. Los investigadores trabajan para actualizar continuamente los modelos y adaptarse a la evolución del lenguaje.
• Falta de razonamiento de sentido común: mientras que las personas somos capaces de inferir información implícita del texto utilizando nuestro conocimiento del mundo y nuestro sentido común, los modelos de PLN carecen a menudo de esta capacidad. La consecuencia es que les resulta difícil comprender textos matizados o hacer predicciones precisas basadas en información implícita.
• Calidad de los datos y sesgo: La calidad de los datos utilizados para el entrenamiento de los modelos de PLN desempeña un papel crucial en su desempeño. Los conjuntos de datos sesgados o incompletos pueden conducir a resultados igualmente sesgados que agravan así los sesgos o estereotipos sociales existentes.
• Cuestiones éticas y de privacidad: con el creciente uso del PLN en diversas aplicaciones, surgen problemas éticos y de privacidad. Cuestiones como la privacidad de los datos, la seguridad y el posible uso indebido de la tecnología PLN plantean serios interrogantes acerca del desarrollo y la implantación responsables de los sistemas de PLN.

Domar a una bestia indómita

A medida que los modelos de PLN se vayan integrando en sectores críticos como la sanidad, las finanzas y el transporte, será esencial garantizar su seguridad, confiabilidad y uso ético. Las Normas Internacionales brindan un marco para la coherencia y la calidad en múltiples usos, entre ellos las diversas aplicaciones del PLN. El desarrollo de normas dedicadas a la IA, como las desarrolladas por el grupo de expertos de ISO/IEC JTC 1/SC 42, pone de relieve el compromiso de ISO para garantizar que las tecnologías de IA se desarrollen y utilicen de manera responsable y eficaz.

• ISO/IEC 42001:2023AI management systems
• ISO/IEC 23894:2023AI — Guidance on risk management

Como parte de su programa de trabajo a gran escala en el ámbito de la IA, está en marcha una labor conjunta dedicada a los sistemas de procesamiento del lenguaje natural en colaboración con ISO/TC 37, el comité de expertos en lengua y terminología. Se trata de una iniciativa que se beneficia de una amplia gama de conocimientos acerca de la IA que abarcan tanto la lengua hablada como la escrita y en la que participan diversas partes interesadas de todo el mundo. La ampliación del programa de trabajo de ISO refleja la importancia de las Normas Internacionales como solución para dar pie a una adopción responsable.

El futuro del procesamiento del lenguaje natural

El PLN está a punto de redefinir la comunicación digital, mejorando nuestra capacidad de comunicarnos no solo con las computadoras, sino también entre las personas. Su futuro promete una mayor integración con otros campos de la IA, lo que aumentará sus capacidades. Por ejemplo, el auge de las redes neuronales en el PLN está transformando el modo en que funcionan las búsquedas. Donde antes los resultados se servían desde una base de datos, ahora las redes neuronales buscan y sirven los resultados más relevantes basándose en nuestro historial de interacciones, y esta es una funcionalidad que ganará precisión con el tiempo.

Sin embargo, abordar las preocupaciones legítimas es crucial para garantizar que esta tecnología beneficie a toda la humanidad. Si lo logramos, a través del establecimiento y el cumplimiento de unas normas rigurosas, el PLN puede ayudarnos a crear un futuro en el que la IA y la inteligencia humana trabajen en armonía para el progreso colectivo.