Procesamiento de lenguaje natural (PNL)
El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es un campo de inteligencia artificial que permite a las computadoras analizar y comprender el lenguaje humano. Fue formulado para construir software que genera y comprende lenguajes naturales para que un usuario pueda tener conversaciones naturales con su computadora en lugar de a través de lenguajes artificiales o de programación como Java o C.
Desglosando el procesamiento del lenguaje natural (PNL)
El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es un paso en una misión más amplia para el sector de la tecnología, a saber, utilizar la inteligencia artificial (IA) para simplificar la forma en que funciona el mundo. El mundo digital ha demostrado ser un cambio de juego para muchas empresas, ya que una población cada vez más conocedora de la tecnología encuentra nuevas formas de interactuar en línea entre sí y con las empresas. Las redes sociales han redefinido el significado de comunidad; la criptomoneda ha cambiado la norma de pago digital; El comercio electrónico ha creado un nuevo significado de la palabra conveniencia, y el almacenamiento en la nube ha introducido otro nivel de retención de datos para las masas.
A través de la IA, campos como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo están abriendo los ojos a un mundo de todas las posibilidades. El aprendizaje automático se utiliza cada vez más en el análisis de datos para dar sentido a los grandes datos. También se utiliza para programar chatbots para simular conversaciones humanas con clientes. Sin embargo, estas aplicaciones avanzadas de aprendizaje automático no serían posibles sin la improvisación del procesamiento del lenguaje natural (PNL).
¿Cómo funciona realmente la PNL?
La PNL combina IA con lingüística computacional y ciencias de la computación para procesar lenguajes humanos o naturales y el habla. El proceso se puede dividir en tres partes. La primera tarea de PNL es comprender el lenguaje natural recibido por la computadora. La computadora utiliza un modelo estadístico incorporado para realizar una rutina de reconocimiento de voz que convierte el lenguaje natural en lenguaje de programación. Lo hace desglosando un discurso reciente que escucha en pequeñas unidades, y luego compara estas unidades con unidades anteriores de un discurso anterior. La salida o resultado en formato de texto determina estadísticamente las palabras y oraciones que probablemente se dijeron. Esta primera tarea se llama proceso de voz a texto.
La siguiente tarea se denomina etiquetado de parte del discurso (POS) o desambiguación de categoría de palabra. Este proceso identifica de manera elemental las palabras en sus formas gramaticales como sustantivos, verbos, adjetivos, tiempo pasado, etc., utilizando un conjunto de reglas de léxico codificadas en la computadora. Después de estos dos procesos, la computadora probablemente ahora comprende el significado del discurso que se hizo.
El tercer paso dado por un PNL es la conversión de texto a voz. En esta etapa, el lenguaje de programación de la computadora se convierte en un formato audible o textual para el usuario. Un chatbot de noticias financieras, por ejemplo, al que se le hace una pregunta como "¿Cómo le va a Google hoy?" Probablemente buscará sitios de finanzas en línea para buscar acciones de Google, y puede decidir seleccionar solo información como precio y volumen como respuesta.
La PNL intenta hacer que las computadoras sean inteligentes al hacer que los humanos crean que están interactuando con otro humano. La prueba de Turing, propuesta por Alan Turing en 1950, afirma que una computadora puede ser completamente inteligente si puede pensar y entablar una conversación como un humano sin que el humano sepa que está conversando con una máquina. Hasta ahora, solo una computadora ha pasado la prueba: un chatbot con la personalidad de un niño de 13 años. Esto no quiere decir que una máquina inteligente sea imposible de construir, pero sí describe las dificultades inherentes a hacer que una computadora piense o converse como un humano. Dado que las palabras se pueden usar en diferentes contextos, y las máquinas no tienen la experiencia de la vida real que tienen los humanos para transmitir y describir entidades en palabras, puede pasar un poco más de tiempo antes de que el mundo pueda eliminar por completo el lenguaje de programación de computadoras.
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