En el blog anterior hablamos sobre Qué es el Procesamiento de Lenguaje Natural, una forma de inteligencia artificial que analiza el lenguaje humano a fin de ayudar a las máquinas a entender, e incluso a comunicarse. En esta edición plantearemos a detalle cómo funciona el Procesamiento del Lenguaje Natural (Natural Language Processing – NLP), el cual ha sido señalado como una forma muy avanzada de IA que recientemente se volvió viable. Eso significa que no solo estamos aprendiendo acerca de la NLP, sino que también es difícil de entender.
El primer paso en NLP depende de la aplicación del sistema. Los sistemas basados en voz como Alexa o Google Assistant necesitan traducir las palabras en texto. Eso se hace usando el sistema Hidden Markov Models (HMM).
HMM usa modelos matemáticos para determinar lo que decimos y traducirlo en texto utilizable por el sistema NLP. Dicho de una manera más simple, el HMM escucha clips de 10 a 20 milisegundos de su voz y busca fonemas para comparar con el habla pregrabada.
Lo siguiente es la comprensión real del lenguaje y el contexto. Cada sistema NLP usa técnicas ligeramente diferentes, pero en general, son bastante similares. Los sistemas intentan dividir cada palabra en su parte del discurso (sustantivo, verbo, etc.).
Esto sucede a través de una serie de reglas gramaticales codificadas que se basan en algoritmos que incorporan el aprendizaje automático estadístico para ayudar a determinar el contexto de lo que decimos. Si no estamos hablando de NLP de voz a texto, el sistema simplemente omite el primer paso y se mueve directamente hacia el análisis de las palabras usando los algoritmos y las reglas gramaticales.
El resultado final es la capacidad de categorizar lo que se dice de muchas maneras diferentes. Dependiendo del enfoque subyacente del software NLP, los resultados se usan de diferentes maneras. Por ejemplo, una aplicación de SEO podría usar el texto decodificado para extraer palabras clave asociadas con un determinado producto.
Análisis semántico
Cuando se explica NLP, también es importante analizar el análisis semántico, lo cual está estrechamente relacionado, e incluso se podría argumentar que el análisis semántico ayuda a formar la columna vertebral del procesamiento del lenguaje natural.
El análisis semántico es cómo NLP interpreta oraciones humanas lógicamente. Cuando el método HMM divide oraciones en su estructura básica, el análisis semántico ayuda al proceso a agregar contenido.
Por ejemplo, si un programa NLP examina la palabra “ficticio”, necesita contexto para determinar si el texto se refiere a llamar a alguien “ficticio” o si se refiere a algo así como un accidente automovilístico “ficticio”.
Si el método HMM descompone el texto y NLP permite la comunicación de persona a computadora, el análisis semántico permite que todo tenga sentido contextual.
Sin los analistas semánticos, no tendríamos casi el nivel de IA que disfrutamos. A medida que el proceso se desarrolla más, solo podemos esperar que NLP se beneficie.
NLP y más
A medida que se desarrolla la NLP, podemos esperar ver una mejor interacción entre humanos y IA. Dispositivos como el Asistente de Google y Alexa de Amazon, que ahora se abren paso en nuestros hogares e incluso en los automóviles, muestran que la IA llegó para quedarse.
En los próximos años, la tecnología de IA debería aumentar aún más, y se espera que el mercado mundial de IA genere $ 60 mil millones de dólares para el 2025 ¿Y tu empresa ya está preparada para implementar NLP? Descubre cómo Cherwell puede ayudarte en transformación digital de tu empresa.
Fuente Forbes.
