Procesamiento del lenguaje natural
El procesamiento del lenguaje natural, o simplemente PNL, es una clase de modelo de IA diseñado para procesar textos escritos de forma natural.
El PLN permite a las computadoras comprender, interpretar y generar lenguaje humano. Reduce la brecha entre la comunicación humana y la comprensión de las máquinas, permitiéndoles leer texto, escuchar el habla, interpretarlo e incluso responder de forma natural. El PLN combina la lingüística computacional con modelos estadísticos, de aprendizaje automático y de aprendizaje profundo para procesar y analizar grandes cantidades de datos de lenguaje natural.
Al utilizar PNL, los sistemas pueden realizar tareas como traducción de idiomas, análisis de sentimientos, reconocimiento de voz, conversaciones de chatbot y resumen de documentos.
Cómo funciona el procesamiento del lenguaje natural
La PNL implica una serie de técnicas y pasos que convierten el lenguaje humano no estructurado en datos estructurados que las máquinas pueden entender y utilizar para actuar.
Procesamiento de Texto
- Tokenización: fragmentación del texto en palabras o frases.
- Eliminación de palabras vacías: filtrado de palabras comunes (como "y", "el") con poco significado.
- Lematización: reducción de palabras a su forma raíz.
Análisis de sintaxis y semántica
- El análisis sintáctico (análisis sintáctico) implica analizar la estructura gramatical de una oración, identificando las categorías gramaticales y las relaciones entre las palabras.
- El análisis semántico se centra en comprender el significado de las palabras, las oraciones y el contexto.
Extracción de Características
Se extraen del texto características relevantes, como palabras clave, entidades con nombre (p. ej., personas, lugares) e indicadores de sentimiento. Estas características sirven como entrada para los modelos de aprendizaje automático.
Modelado e Interpretación
Utilizando técnicas como clasificación, agrupamiento o redes neuronales, el sistema interpreta el texto y realiza una tarea, como identificar sentimientos, generar respuestas o categorizar contenido.
Al momento de escribir este artículo, existen diferentes tipos de modelos de PLN, cada uno diseñado para resolver tareas específicas relacionadas con el lenguaje. Los modelos utilizados en LogicalDOC son: