Procesamiento del lenguaje natural (PNL): ¿Qué es y cómo funciona?

Procesamiento natural del lenguaje, comúnmente conocida como PNL, permite que el programa informático comprenda el lenguaje humano tal como está escrito y hablado. Se le conoce como lenguaje natural, una parte de la inteligencia artificial.

Con su larga existencia de más de 50 años, la PNL ha incluido una variedad de aplicaciones del mundo real en varios campos, incluida la investigación médica, la inteligencia empresarial y los motores de búsqueda. También tiene raíces en la lingüística.

La PNL es importante porque permite resolver ambigüedades en el lenguaje y agrega una estructura numérica práctica a los datos para numerosas aplicaciones posteriores, como análisis de texto o reconocimiento de voz. ¿Pero sabías cómo funciona la PNL y por qué es tan importante? ¡Vamos a averiguar!
¿Cómo funciona el procesamiento del lenguaje natural?
La PNL es importante porque permite a las computadoras comprender el lenguaje natural como lo hacen los humanos. Utiliza inteligencia artificial para manejar información del mundo real, procesarla y resumirla para que la computadora pueda entenderla, independientemente de si el idioma es escrito o hablado.

Las computadoras usan programas para procesar la información que se les proporciona, y ésta se convierte en código a lo largo de este proceso para ayudar a la computadora a comprender.

El preprocesamiento de datos es una de las dos fases principales del procesamiento del lenguaje natural e incluye la limpieza y preparación de los datos de texto para que las máquinas los analicen. Esta fase resalta las características y coloca los datos en un formato viable, lo que permite que el algoritmo funcione con el texto proporcionado.

Técnicas de procesamiento del lenguaje

Se pueden realizar varias técnicas de procesamiento del lenguaje natural, que incluyen:

• Tokenización. – Descomponer el texto en unidades más pequeñas.
• Detener la eliminación de palabras. – Eliminar palabras cotidianas y mundanas y dejar el programa con palabras poco comunes que proporcionen la mayor información sobre el texto.
• Lematización y derivación. – Reducir las palabras a sus formas primarias (raíz) para facilitar su procesamiento.
• Etiquetado de parte del discurso. – Marcar las palabras según sus partes de la oración (sustantivos, adjetivos, verbos, etc.)

Una vez que los datos han sido preprocesados, la segunda fase crítica es el desarrollo de algoritmos, que ayuda al programa a procesar los datos. Existen muchos algoritmos de procesamiento del lenguaje natural diferentes y esenciales, pero normalmente se utilizan dos variedades principales:

• Sistema basado en aprendizaje automático: este sistema utiliza estadísticas. Las máquinas aprenden a realizar tareas a través de los datos de entrenamiento proporcionados, lo que les ayuda a ajustar sus estrategias a medida que se procesan más datos. Estos sistemas combinan el aprendizaje automático y profundo con redes neuronales, lo que permite a los algoritmos de PNL perfeccionar sus propias reglas mediante el aprendizaje y el procesamiento repetidos de la información.

• Sistema basado en reglas. Este sistema utiliza reglas lingüísticas cuidadosamente desarrolladas. Este método se utilizó desde el principio en el desarrollo del procesamiento del lenguaje natural y se utiliza en la actualidad.

Procesamiento del lenguaje natural en la atención sanitaria

Cuando se trata del procesamiento del lenguaje natural en el sector sanitario, esto es lo que necesita saber. Si bien la forma en que la PNL puede ser algo más que útil en la atención médica es casi ilimitada, le proporcionamos algunos de los mejores casos de uso:

• Mejora de la documentación clínica: en lugar de revisar manualmente los EHR (informes completos de la salud general del paciente), la PNL utiliza la entrada de datos formulados y el dictado de voz a texto para extraer datos vitales de los EHR en el punto de atención. Esto permite a los médicos centrarse en brindar a los pacientes la atención esencial que necesitan y garantiza que la documentación clínica sea precisa y se mantenga actualizada.

• Acelerar la coincidencia de ensayos clínicos: los proveedores de atención médica pueden verificar automáticamente enormes cantidades de datos clínicos y de pacientes no estructurados y determinar candidatos calificados para ensayos clínicos utilizando PNL. Esto ayuda a los pacientes a acceder a atención experimental que podría mejorar drásticamente su condición y al mismo tiempo respalda la innovación en el campo médico.

• Respaldo de decisiones clínicas: la importancia del procesamiento del lenguaje natural se muestra una vez más aquí, ya que permite a los médicos acceder a información relacionada con la salud exactamente cuando la necesitan, lo que la hace fácil, rápida y eficiente, y les permite tomar mejores decisiones en el momento. de cuidado.

Casos de uso de PNL en aplicaciones cotidianas

Se sabe que el procesamiento del lenguaje natural es extremadamente práctico, útil y se utiliza en muchas aplicaciones modernas del mundo real. Sin duda, el lenguaje natural representa una fuerza impulsora detrás de la inteligencia artificial.

Queremos presentarte algunos de los ejemplos más utilizados y extendidos: 

Máquina traductora

Uno de los ejemplos de PNL más famosos es Google Translate. La traducción automática práctica implica algo más que reemplazar palabras de un idioma por palabras de otro. Si bien no es perfecto, la representación principal de Google Translate es capturar el significado y el tono del idioma que se está traduciendo y, lo mejor que pueda, traducir la palabra, frase u oración a otro idioma.

Las herramientas de traducción automática han logrado enormes avances en términos de precisión desde donde comenzaron. La mejor manera de probar esto es traducir una oración o frase a otro idioma y luego regresar y ver si tiene sentido.

Detección de spam

Si bien no es estándar, las mejores aplicaciones de detección de spam utilizan algunas soluciones de PNL para escanear correos electrónicos en busca de capacidades de clasificación de texto. Todo funciona porque la solución de procesamiento del lenguaje natural escanea los correos electrónicos en busca de frases, palabras que se utilizan a menudo en spam o phishing.

Todo puede incluir mala gramática, términos financieros, urgencia inapropiada, vocabulario amenazante e incluso nombres de empresas mal escritos, por nombrar algunos.

Asistentes virtuales

Probablemente no conocías los agentes virtuales y los chatbots, pero los asistentes virtuales como Alexa de Amazon y Siri de Apple funcionan con IA, es decir, PNL. Utilizan el reconocimiento de voz para identificar comandos de voz y patrones de lenguaje natural para responder de manera adecuada o con comentarios útiles.

También tienen la opción de responder a los textos escritos. Una de las funciones más avanzadas que demuestra cuán necesario es el procesamiento del lenguaje natural es la capacidad de responder preguntas con sus propias palabras con respuestas útiles.

Resumen de texto

Una técnica beneficiosa de PNL permite al programa resumir grandes volúmenes de textos digitales y hacer resúmenes, lo que permite a las personas no tener que leer la prueba completa. Las mejores aplicaciones de resúmenes de texto utilizan el razonamiento semántico y la generación de lenguaje natural (NLG) para agregar contexto y conclusiones valiosos a las sinopsis.

Análisis de sentimiento en las redes sociales: esta característica particular de PNL permite a los sistemas analizar el lenguaje utilizado en las publicaciones, reseñas e incluso respuestas de las redes sociales y extraer emociones y actitudes derivadas de productos, información de eventos y promociones. Esto, a su vez, ayuda a las empresas a utilizar estos comentarios y datos en diseños de productos o campañas publicitarias.

Conclusión del procesamiento del lenguaje natural.

El procesamiento del lenguaje natural cierra una brecha crucial entre el software y los humanos para todas las empresas. Garantizar y respaldar un enfoque sólido de PNL es un proceso continuo, pero los resultados se mostrarán en sus equipos y en su negocio.

Las empresas utilizan cantidades masivas de datos no estructurados y con mucho texto y necesitan una forma de procesarlos de manera eficiente. Mucha de la información que puede encontrar en línea se almacena en bases de datos. Representa el lenguaje humano natural y, hasta hace poco, las empresas no podían analizar estos datos. Por esa razón en particular, podemos concluir que el procesamiento del lenguaje natural es esencial.

El procesamiento del lenguaje natural desempeña un papel crucial en la tecnología y en la forma en que los humanos interactúan con ella, y se utiliza en muchas aplicaciones cotidianas y del mundo real en las esferas de consumo y negocios, incluida la ciberseguridad, los chatbots, los motores de búsqueda y el análisis de big data. Aunque no está exenta de desafíos, se prevé que la PNL vuelva a ser una parte esencial tanto de la industria como de la vida cotidiana.

La mejora y el desarrollo constantes son cruciales y, sin los usuarios reales, no será posible progresar. Los programas de IA muestran el impacto que tiene el procesamiento del lenguaje natural en los humanos, ya que se realiza con la idea de hacer la vida y los negocios más fáciles para todos.