Lingüística computacional para niños

La lingüística computacional es un campo de estudio que combina la lingüística (el estudio del lenguaje humano) con la informática. Su objetivo principal es enseñar a las computadoras a entender, interpretar y producir el lenguaje natural que usamos las personas. Para lograr esto, se desarrollan programas y sistemas que pueden procesar textos y voz, como los que usamos en los traductores automáticos o los asistentes de voz.

En este campo trabajan juntos lingüistas, expertos en informática (especialmente en inteligencia artificial), psicólogos y especialistas en lógica. Juntos, buscan crear modelos y reglas que las computadoras puedan seguir para "comprender" el lenguaje.

Algunas de las áreas que estudia la lingüística computacional son:

• Crear y usar grandes colecciones de textos (llamados corpus lingüísticos) para que las computadoras aprendan sobre el lenguaje.
• Diseñar programas que puedan analizar la estructura de las oraciones (conocidos como analizadores sintácticos).
• Desarrollar herramientas que identifiquen el tipo de cada palabra en una oración (como si es un sustantivo o un verbo) o que encuentren la forma base de una palabra (por ejemplo, de "corriendo" a "correr").
• Crear reglas lógicas especiales para el Procesamiento de Lenguajes Naturales.
• Estudiar cómo se relacionan los lenguajes que usamos las personas con los lenguajes de programación de las computadoras.
• Mejorar la traducción automática entre diferentes idiomas.

¿Cómo empezó la Lingüística Computacional?

La lingüística computacional comenzó en EE. UU. en la década de 1950. Al principio, el objetivo principal era que las computadoras pudieran traducir textos automáticamente de otros idiomas al inglés, sobre todo artículos científicos rusos. Se pensaba que traducir era como descifrar un código.

Cuando la inteligencia artificial empezó a desarrollarse en los años sesenta, la lingüística computacional se convirtió en una parte importante de ella. Se dieron cuenta de que para traducir bien, una computadora no solo necesitaba saber las palabras, sino también entender la gramática (cómo se forman las palabras y las frases), el significado de las palabras (semántica) y cómo se usa el lenguaje en situaciones reales (pragmática). Así, lo que empezó como un proyecto de traducción se convirtió en una disciplina que busca entender cómo las computadoras pueden procesar y representar el lenguaje humano.

A veces, a este campo también se le llama ingeniería lingüística o procesamiento del lenguaje natural, para que no haya confusiones con otros usos de la palabra "computacional".

Ramas de estudio en Lingüística Computacional

La lingüística computacional se divide en dos grandes áreas:

Lingüística Computacional Teórica

Esta rama se basa en el estudio profundo del lenguaje y en cómo funciona la mente humana. Recibe mucha ayuda de la psicología cognitiva, que estudia cómo pensamos y aprendemos. De hecho, la combinación de estas ideas ha dado lugar a una nueva ciencia llamada psicolingüística computacional.

El objetivo de la lingüística computacional teórica es crear teorías sobre el lenguaje que sean tan claras y precisas que puedan ser usadas por una computadora. Como las teorías actuales no explican todos los aspectos del lenguaje, esta rama busca nuevas formas de entender los procesos lingüísticos y probarlos usando computadoras. Por ejemplo, pueden analizar grandes cantidades de texto para investigar cómo se usa una palabra o para ver si una teoría sobre el lenguaje es correcta.

Sin embargo, no todas las teorías del lenguaje buscan ser aplicadas a las computadoras. Por ejemplo, la lingüística cognitiva estudia por qué una persona elige ciertas palabras para expresarse, y eso es algo muy difícil de modelar con una máquina.

Lingüística Computacional Aplicada

Esta parte de la lingüística computacional tiene un enfoque más práctico y tecnológico. Por eso, a menudo se le llama ingeniería lingüística o tecnología del lenguaje humano. Se concentra en crear herramientas y programas informáticos que puedan simular cómo usamos el lenguaje.

Su meta es desarrollar productos de software que incluyan algún componente relacionado con el lenguaje, ya sea hablado o escrito. Algunos ejemplos son:

• Ayudar a los usuarios de computadoras con el procesamiento de texto, como corregir errores de escritura y ortografía, revisar la gramática o cambiar caracteres en idiomas como el japonés o el chino.
• Buscar información de forma inteligente en textos, no solo por las palabras exactas, sino también por su significado (esto es clave para los motores de búsqueda).
• Apoyar a los traductores de textos (con traducción asistida por ordenador) o realizar traducción automática completa.
• Procesar el lenguaje hablado, como en el reconocimiento del habla (cuando le hablas a un asistente de voz) y la síntesis de habla (cuando una computadora "habla" por sí misma).
• Encontrar información en grandes bases de datos y responder preguntas directamente, no solo mostrar documentos (esto se usa en minería de datos).
• Organizar datos que están en lenguaje, como crear índices de libros o resúmenes automáticos.
• Ayudar a los escritores a redactar textos, por ejemplo, sugiriendo la palabra o el término más adecuado.
• Permitir que las personas interactúen con las computadoras usando lenguaje natural, haciendo que sean más fáciles de usar para quienes no conocen comandos específicos.

Desafíos de la Lingüística Computacional

Existen varios retos importantes que la lingüística computacional debe resolver:

• Entender el significado (semántica): Una misma palabra puede tener diferentes significados según el contexto. Por ejemplo, la palabra "banco" puede referirse a un asiento o a una institución financiera. La computadora debe elegir el significado correcto. Además, se necesitan formas de representar los significados de las palabras para que las máquinas los entiendan.
• Resolver la ambigüedad en las oraciones: A veces, una frase puede interpretarse de varias maneras. Por ejemplo, en la frase "Pedro vio a María con los binoculares", no está claro si Pedro usó los binoculares para ver a María, o si María tenía los binoculares. Para elegir la interpretación correcta, la computadora necesita información adicional sobre la situación o conocimientos previos sobre cómo suelen aparecer las palabras juntas.
• Reconocer la intención de una expresión: Algunas frases no deben entenderse de forma literal. Por ejemplo, si alguien pregunta "¿Puedes pasarme la sal, por favor?", no espera un "Sí" o "No" como respuesta, sino que se le entregue la sal. La computadora debe entender la verdadera intención detrás de la pregunta.

La forma en que se resuelven estos problemas depende no solo de la tecnología, sino también de las características de cada idioma. Aunque se buscan métodos que sirvan para todas las lenguas, los detalles deben adaptarse a cada una. Por ejemplo, un programa para separar palabras en inglés no funcionará igual en alemán sin ajustes, porque las reglas son diferentes.

La lingüística computacional no solo busca aplicaciones prácticas, sino también un conocimiento más profundo sobre el lenguaje humano. Las computadoras manipulan símbolos siguiendo reglas. Los lenguajes también son sistemas de símbolos, aunque muy complejos. Por eso, es lógico intentar crear programas que simulen cómo las personas usamos el lenguaje. Así, se pueden probar ideas sobre el lenguaje usando la computadora. En este sentido, la lingüística computacional es una forma de usar la simulación por computadora para entender mejor el lenguaje humano.

Este enfoque también plantea preguntas interesantes sobre la relación entre las máquinas y el pensamiento. ¿Hasta qué punto se puede "calcular" el lenguaje? ¿Podrán las computadoras pensar algún día? La fascinación de simular el comportamiento del lenguaje con computadoras es explorar sus límites. Un objetivo importante de la lingüística computacional es descubrir si la comunicación humana puede ser procesada por las computadoras y, si hay límites, cuáles son. Este conocimiento es muy importante para decidir qué papel queremos que tengan las computadoras en nuestra sociedad.

Aplicaciones de la Lingüística Computacional

• Analizadores sintácticos (para entender la estructura de las oraciones)
• Analizadores morfológicos (para entender la forma de las palabras)
• Analizadores semánticos (para entender el significado de las palabras y frases)
• Alineadores (para comparar textos en diferentes idiomas)
• Conjugadores (para conjugar verbos)
• Conversores de lenguajes (para cambiar entre diferentes formas de un idioma)
• Corpus lingüísticos (grandes colecciones de texto)
• Correctores ortográficos
• Desambiguadores funcionales (para resolver significados dobles)
• Flexionadores (para crear diferentes formas de una palabra)
• Lematizadores (para encontrar la forma base de una palabra)
• Motores de indexación (para organizar información y hacerla fácil de buscar)
• Ontologías (sistemas para organizar conocimientos)

Galería de imágenes

Véase también

En inglés: Computational linguistics Facts for Kids