Procesamiento de lenguajes naturales para niños

El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), también conocido como NLP por sus siglas en inglés, es un campo de estudio que combina la ciencia de la computación, la inteligencia artificial y la lingüística. Su objetivo principal es enseñar a las computadoras a entender, interpretar y generar el lenguaje humano de una manera útil. Imagina que es como si las máquinas aprendieran a "hablar" y "escuchar" como nosotros.

Este campo no solo busca que las computadoras comprendan lo que decimos, sino también cómo lo decimos y el significado detrás de nuestras palabras. Así, las máquinas pueden interactuar con las personas usando el lenguaje que usamos todos los días, como el español o el inglés.

Procesamiento del Lenguaje Natural

Procesamiento del lenguaje natural y Comprensión del lenguaje natural

¿Cómo ha evolucionado el Procesamiento del Lenguaje Natural?

Los primeros pasos del PLN

La historia del PLN comenzó hace mucho tiempo, incluso antes de 1950. En ese año, un científico llamado Alan Turing propuso una idea muy interesante: el test de Turing. Este test busca saber si una máquina puede conversar de tal manera que una persona no se dé cuenta de que está hablando con una computadora. Es una forma de medir si una máquina es "inteligente" en su comunicación.

En 1954, hubo un experimento en la Universidad de Georgetown donde se logró traducir más de sesenta oraciones del ruso al inglés usando una computadora. Al principio, se pensó que la traducción automática sería muy fácil de lograr, pero la realidad fue más complicada.

El cambio hacia el aprendizaje automático

Durante muchos años, la mayoría de los sistemas de PLN funcionaban con reglas que los programadores escribían a mano. Era como enseñar a la computadora cada palabra y cada regla gramatical una por una.

Sin embargo, a finales de los años 80, hubo un gran cambio. Se empezaron a usar algoritmos de aprendizaje automático. Esto significa que las computadoras comenzaron a aprender por sí mismas, analizando grandes cantidades de texto. Es como si la máquina leyera muchos libros y aprendiera las reglas del lenguaje por su cuenta, en lugar de que alguien se las dijera.

En el siglo XXI, especialmente en los años 2010, los sistemas de PLN mejoraron muchísimo gracias a las redes neuronales artificiales y el aprendizaje profundo. Estas son técnicas avanzadas de inteligencia artificial que permiten a las computadoras procesar información de manera similar a cómo lo hace el cerebro humano.

Hoy en día, muchos traductores en línea y asistentes virtuales usan estas tecnologías. Incluso los modelos de lenguaje colosales como ChatGPT y Google Bard, que pueden conversar, escribir textos y traducir, se basan en estas ideas.

¿Por qué es difícil para las computadoras entender el lenguaje humano?

El lenguaje humano es muy complejo y tiene varias dificultades para las máquinas:

La ambigüedad en el lenguaje

Una de las mayores dificultades es que las palabras y frases pueden tener varios significados. Esto se llama ambigüedad.

• Ambigüedad de palabras: Una misma palabra puede significar cosas diferentes. Por ejemplo, la palabra "banco" puede ser un asiento o una institución financiera. La computadora debe entender el significado correcto según el contexto.
• Ambigüedad de referencia: A veces usamos pronombres como "él", "ella" o "eso". La computadora necesita saber a quién o a qué se refieren esos pronombres en la oración.
• Ambigüedad de estructura: Una frase puede interpretarse de diferentes maneras según cómo se agrupen las palabras. Por ejemplo, en la frase "Rompió el dibujo de un ataque de nervios", ¿el ataque de nervios fue del dibujo o de la persona que lo rompió?
• Ambigüedad de intención: A veces, lo que decimos no es exactamente lo que queremos decir. Por ejemplo, la ironía o el sarcasmo son difíciles de entender para una máquina.

Para resolver estas ambigüedades, el PLN busca transformar el lenguaje humano en una representación clara y sin confusiones para la computadora.

Detección de palabras en el habla y la escritura

Cuando hablamos, no hacemos pausas claras entre cada palabra. Las palabras se unen. Las computadoras tienen que aprender a identificar dónde termina una palabra y dónde empieza la siguiente. En algunos idiomas escritos, como el chino, tampoco hay espacios entre las palabras, lo que añade otra dificultad.

¿Qué partes tiene el Procesamiento del Lenguaje Natural?

El PLN se divide en varias etapas para entender y generar el lenguaje:

• Análisis de palabras (morfológico): Examina las palabras para entender sus partes, como la raíz o los sufijos, y si son singulares o plurales.
• Análisis de la estructura de la frase (sintáctico): Revisa cómo se organizan las palabras en una oración para entender su gramática.
• Análisis del significado (semántico): Intenta extraer el significado de las frases y resolver las ambigüedades de las palabras.
• Análisis del contexto (pragmático): Va más allá de una sola frase para entender el significado completo de un texto, por ejemplo, a qué se refieren los pronombres en un párrafo.
• Planificación de la frase: Decide cómo organizar las ideas para que la computadora pueda expresarlas correctamente.
• Generación de la frase: Crea las palabras y las frases de forma correcta, con las conjugaciones y concordancias adecuadas.

Procesamiento del Lenguaje Natural y Comprensión del Lenguaje Natural

Procesamiento del lenguaje natural y Comprensión del lenguaje natural

Dentro del PLN, hay un área más específica llamada Comprensión del Lenguaje Natural (CLN o NLU en inglés). Esta parte se enfoca en entender el significado profundo y el contexto de lo que se dice.

La CLN se encarga de tareas como:

• Resumir textos automáticamente: Crear resúmenes de documentos largos.
• Analizar sentimientos: Determinar si un texto expresa una opinión positiva, negativa o neutral.
• Responder preguntas: Encontrar la respuesta a una pregunta en un texto.

Una aplicación muy común de la CLN son los chatbots, que son programas de computadora diseñados para simular una conversación con usuarios humanos.

¿Para qué se usa el Procesamiento del Lenguaje Natural?

El PLN tiene muchas aplicaciones prácticas en nuestra vida diaria:

• Traductores automáticos: Como los que usas en línea para traducir textos de un idioma a otro.
• Asistentes de voz: Como los que encuentras en tu teléfono o en dispositivos inteligentes, que entienden tus comandos de voz.
• Reconocimiento de voz: Convertir el habla en texto.
• Generación de texto: Crear textos, como noticias o resúmenes, de forma automática.
• Buscadores de información: Ayudar a encontrar la información más relevante en internet o en grandes bases de datos.
• Análisis de textos: Por ejemplo, para saber de qué tratan muchos comentarios en redes sociales.

Véase también

En inglés: Natural language processing Facts for Kids

• Lenguaje natural
• Felisa Verdejo
• LLM (modelo grande de lenguaje)