¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural (NLP)?
Estamos viviendo un momento disruptivo debido a la irrupción de la Inteligencia Artificial en numerosos sectores de la industria. Mucho lo debemos a los sistemas NLP que han permitido que las máquinas puedan llegar a comprender e interpretar a las personas, así como generar respuestas en nuestro propio lenguaje.
¿Qué es NLP?
El NLP corresponde con las siglas en inglés de Natural Language Processing, lo que en español traduciríamos por procesamiento del lenguaje natural. Se trata de una disciplina que combina la lingüística computacional con modelos matemáticos y algoritmos de Inteligencia Artificial que permite dotar a las máquinas de la capacidad de interactuar con los humanos usando su propio lenguaje.
Gracias a NLP se ha conseguido reducir la distancia entre los lenguajes de las máquinas y los humanos, de modo que se han ligrado ampliar de manera muy significativa las aplicaciones de la Inteligencia Artificial.
¿Cómo funciona el NLP?
El funcionamiento del NLP usa algunas técnicas que permiten a los sistemas comprender el lenguaje humano. Esto se realiza mediante una serie de pasos que vamos a tratar de resumir con palabras sencillas.
Tokenización del texto
La tokenización del texto es un proceso que divide el lenguaje en unidades más pequeñas a las que llamamos tokens. Los tokens son como las palabras, aunque no tienen una correspondencia exacta con ellas, pues pueden ser también frases o incluso caracteres. Básicamente consisten en unidades mínimas que permiten un análisis más sencillo de los textos en pasos posteriores.
Análisis morfológico
Después de la tokenización del texto se analiza la estructura interna de los elementos para identificar raíces, prefijos, sufijos y otros componentes morfológicos de las palabras. Este paso resulta muy importante para que las máquinas consigan entender cómo se forman las frases y cómo se relacionan entre sí las palabras.
Etiquetado gramatical (POS tagging)
Luego se pasa a un etiquetado de categorías gramaticales llamado POS Tagging, que asigna a cada palabra una etiqueta que indica su función gramatical. Básicamente permite identificar las distintas partes de una frase, como verbo, sustantivo, adjetivo, etc.
Análisis sintáctico
Mediante un posterior análisis sintáctico se estudia la estructura de las frases, de modo que se pueda tener una idea exacta de la organización de las palabras y cómo se relacionan entre sí dentro de un texto dado. Para ello se usan herramientas como los árboles sintácticos.
Análisis semántico
El siguiente paso se basa en entender el significado de las palabras y las oraciones mediante un análisis semántico. En este análisis se debe tener en cuenta el contexto para solventar también problemas de ambigüedad del lenguaje humano.
Reconocimiento de entidades nombradas (NER)
El Reconocimiento de entidades nombradas (Named Entity Recognition o NER) identifica y clasifica entidades específicas mencionadas en el texto. Esto es importante porque el texto puede tener nombres de personas, lugares, organizaciones, fechas, que se deben interpretar y reconocer también, para extraer la información de manera correcta.
Aprendizaje automático en NLP
Además de todo lo anterior, muchos sistemas modernos de NLP utilizan también técnicas de aprendizaje automático, lo que les permite mejorar todavía más su rendimiento y la comprensión de los textos. Para ello se entrenan a los modelos con grandes cantidades de texto, de modo que pueden aprender patrones lingüísticos, sin necesidad de ser programados explícitamente para cada tarea.
Modelos para el procesamiento del lenguaje natural
Dentro de los NLP tenemos a su vez distintos enfoques que aplican modelos que permiten mejorar la precisión y eficiencia de los sistemas.
Modelos lógicos
Este tipo de modelos se basan en reglas formales de la lógica y la gramática del lenguaje. Son una buena base para poder entender el texto pero el problema es que suelen ser frágiles ante la ambigüedad y la variabilidad del lenguaje natural.
Modelos probabilísticos
Luego tenemos los modelos probabilísticos que básicamente se basan en la probabilidad de aparición de ciertas secuencias de palabras y la usan para poder entender y componer textos. No intentan comprender el texto como un humano, sino que estiman cuál es la palabra más probable que vendría a continuación.
El conocido ChatGPT usa estos modelos pero de una manera más avanzada, ya que además está basado en deep learning.
Casos de uso del NLP
Los casos de uso de los NLP son enormes. Seguro que tendrás en mente varios y muy probablemente los uses en tu día a día. Vamos a ver algunos que resultan más destacados.
Asistentes virtuales y chatbots
Los asistentes virtuales (como Siri, Alexa o Google Assitant), así como los chatbots de atención al cliente utilizan NLP para entender las preguntas de los usuarios y proporcionar respuestas relevantes.
Traducción automática de idiomas
Las herramientas de traducción más avanzadas como Google Translate o DeepL usan también NLP para traducir textos de un idioma a otro, manteniendo el significado y adaptando el contexto de las frases de una manera adecuada.
Análisis de sentimiento en redes sociales
Muchas empresas usan NLP para analizar opiniones y comentarios en redes sociales de los usuarios. De este modo pueden identificar sentimientos positivos, negativos o neutros respecto a productos, marcas o eventos, lo que les ayuda a reaccionar mejor y responder adecuadamente ante las interacciones de los consumidores.
Sistemas de recomendación y motores de búsqueda
Otro lugar donde se usan los NLP es en los motores de búsqueda. De este modo pueden entender la intención detrás de las consultas de los usuarios y ofrecer resultados más relevantes ante todo tipo de consultas, no meramente entendiendo el texto como palabras sueltas.
También los sistemas de recomendación son capaces de sacar partido a NLP para conseguir personalizar las sugerencias.
Beneficios del NLP para empresas y usuarios
Los beneficios del procesamiento del lenguaje natural son muy diversos y aplicables a casi cualquier usuario o profesional, hasta tal punto que estas herramientas han penetrado de una forma extremadamente rápida en nuestro día a día. Vamos a ver algunos ejemplos clásicos.
Mejora la atención al cliente con respuestas automatizadas
Podemos usar herramientas de NLP para implementación de chatbots y asistentes virtuales. Gracias a ellos las empresas pueden ofrecer un soporte inmediato las 24h del día y además reducir costes porque evita la intervención humana. A los usuarios les aporta una mejor experiencia de usuario, ya que muchas preguntas se pueden resolver en el momento y sin esperas.
Ahorra tiempo en tareas repetitivas y clasificación de datos
Ahora podemos utilizar las herramientas de procesamiento de lenguaje natural para automatizar muchas de las tareas repetitivas que hacíamos en nuestra rutina diaria. Por ejemplo, clasificación de documentos y correos, obtención de resúmenes rápidos que destacan la información clave, facilidades a la hora de contestar los emails o redactar textos en general, etc. De este modo podemos ahorrar tiempo y centrarnos en tareas que ofrecen mayor valor.
Facilita el análisis de grandes volúmenes de texto
Con las herramientas de NLP podemos de una manera rápida analizar grandes volúmenes de texto y obtener información clave como resúmenes, o detectar patrones. De esta manera se puede tomar decisiones de una manera más rápida e informada.
Potencia los motores de búsqueda internos y externos
Como hemos dicho ya, gracias a la mejor comprensión de las consultas de los usuarios los motores de búsqueda pueden ofrecer resultados más precisos y relevantes.
Personaliza la experiencia del usuario en tiempo real
Se puede utilizar también el análisis del lenguaje y el comportamiento del usuario para que el NLP adapte la experiencia de usuario en tiempo real, lo que permite aumentar la satisfacción de los clientes.
Detecta sentimientos y opiniones en redes sociales
También se puede utilizar el NLP para monitorizar los comentarios que se realizan en las redes sociales acerca de marcas, productos o servicios. De este modo podemos interactuar de una manera más sencilla pero sobre todo más dirigida a la conversión o la resolución de problemas.
Mejora la accesibilidad con asistentes por voz inteligentes
Además, los sistemas de procesamiento del lenguaje también son capaces de reconocer la voz o incluso sintetizar las respuestas en el lenguaje hablado. Gracias a ello es posible mejorar la accesibilidad de las aplicaciones.
Retos y limitaciones del procesamiento del lenguaje natural
Aunque el NLP ha mostrado su enorme valor en numerosas parcelas del día a día todavía existe margen de mejora y algunos desafíos técnicos y éticos que afectan su fiabilidad y aplicabilidad.
Ambigüedad del lenguaje humano
Una de las mayores dificultades de los sistemas de procesamiento del lenguaje es reconocer de manera adecuada el lenguaje coloquial, pues a menudo presenta ambigüedades difíciles de captar, por ejemplo con palabras o frases que tienen múltiples significados o que dependen de un contexto dado.
Barreras idiomáticas y contextuales
Aunque los sistemas de procesamiento del lenguaje son capaces de entender varios idiomas, existen muchos otros lenguajes o dialectos que no están soportados todavía y cuyos colectivos son quizás poco atractivos para que la industria les dedique la inversión necesaria para atenderlos.
Riesgos éticos y de sesgo algorítmico
También es importante reconocer que los sistemas de IA pueden presentar problemas, sesgos o incorrecciones, a menudo debidos a sus algoritmos o los datos con los que han sido entrenados. Además, existe una preocupación lógica por asuntos relacionados con la ética, como posibles resultados discriminatorios o injustos.
Herramientas y tecnologías populares de NLP
En los últimos años o incluso meses han aparecido muchas herramientas y plataformas que usan NLP con las que podemos aprovechar esta tecnología o incluso hacer desarrollos personalizados que le saquen partido.
OpenAI, SpaCy, NLTK y más
- OpenAI es la empresa del popular ChatGPT, con el que podemos realizar multitud de tareas simplemente por medio de conversación. Pero además dispone de un API Platform con el que podemos crear cualquier tipo de aplicación derivada o dotar de IA a nuestras aplicaciones actuales, usando los mismos modelos con los que interactuamos en ChatGPT.
- SpaCy es una biblioteca en Python con la que podemos usar directamente modelos entrenados en NLP de una manera sencilla y productiva.
- NLTK (que viene de las siglas Natural Language Toolkit) es otra librería disponible en Python que puede estar muy bien para la enseñanza de las técnicas de los NLP o para tareas de prototipado.
- Existen multitud de herramientas adicionales que puedes usar para el desarrollo de productos basados en NLP como Transformers (Desarrollada por Hugging Face), Stanford NLP o Gensim.
Lenguajes de programación más utilizados en NLP
Python es el lenguaje por excelencia si quieres desarrollar algún sistema basado en NLP. Esto es porque tiene un nutrido ecosistema de librerías especializadas, facilidad de uso y gran comunidad.
Otro lenguaje que puedes usar es Java, con herramientas como Apache OpenNLP. Si prefieres JavaScript (en la plataforma NodeJS) no resulta difícil encuentras librerías modestas que funcionan solamente en inglés. Aunque, si te apoyas en algún API comercial como OpenAI API Platform, puedes hacer productos con NLP de una manera hiper rápida en casi cualquier lenguaje, incluido C#, JavaScript, Java, PHP y muchos otros.
Jefe de Capacitación para Soluciones Cloud, posee una amplia experiencia en áreas comerciales y técnicas a nivel nacional e internacional. Con una base en Ingeniería de Telecomunicaciones y un MBA, destaca en el desarrollo de negocios, especialmente con grandes cuentas y partners en sectores tanto privados como públicos.