¿Qué es el procesamiento de lenguaje natural?
El procesamiento de lenguaje natural,[1][2] abreviado PLN[3][4] -en inglés, natural language processing, NLP- es un campo de las ciencias de la computación, de la inteligencia artificial y de la lingüística que estudia las interacciones entre las computadoras y el lenguaje humano. Se ocupa de la formulación e investigación de mecanismos eficaces computacionalmente para la comunicación entre personas y máquinas por medio del lenguaje natural, es decir, de las lenguas del mundo. No se trata de la comunicación por medio de lenguas naturales de una forma abstracta, sino de diseñar mecanismos para comunicarse que sean eficaces computacionalmente -que se puedan realizar por medio de programas que ejecuten o simulen la comunicación-.
Los modelos aplicados se enfocan no solo a la comprensión del lenguaje de por sí, sino a aspectos generales cognitivos humanos y a la organización de la memoria. El lenguaje natural sirve solo de medio para estudiar estos fenómenos. Hasta la década de 1980, la mayoría de los sistemas de PLN se basaban en un complejo conjunto de reglas diseñadas a mano.
A partir de finales de 1980, sin embargo, hubo una revolución en PLN con la introducción de algoritmos de aprendizaje automático para el procesamiento del lenguaje. [5][6] Los retos en el procesamiento del lenguaje natural implican frecuentemente el reconocimiento del habla, la comprensión del lenguaje natural y la generación de lenguaje natural.
¿Cómo funciona el procesamiento del lenguaje?
La premisa de la PNL simbólica está bien resumida por el experimento de la habitación china de John Searle: Dada una colección de reglas, por ejemplo, un libro de frases en chino, con preguntas y respuestas coincidentes, el ordenador emula la comprensión del lenguaje natural u otras tareas de PNL aplicando esas reglas a los datos que se le presentan.. El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es la rama de la informática -y más concretamente de la inteligencia artificial o IA- que se ocupa de dotar a los ordenadores de la capacidad de comprender textos y palabras habladas de forma muy similar a la de los seres humanos. La PNL combina la lingüística computacional -el modelado del lenguaje humano basado en reglas- con modelos estadísticos, de aprendizaje automático y de aprendizaje profundo.
Juntas, estas tecnologías permiten a los ordenadores procesar el lenguaje humano en forma de texto o datos de voz y «entender» su significado completo, junto con la intención y el sentimiento del hablante o escritor. El lenguaje humano está lleno de ambigüedades que dificultan enormemente la creación de programas informáticos que determinen con precisión el significado del texto o de los datos de voz. Homónimos, homófonos, sarcasmo, modismos, metáforas, excepciones gramaticales y de uso, variaciones en la estructura de las frases.
son sólo algunas de las irregularidades del lenguaje humano que los humanos tardan años en aprender, pero que los programadores deben enseñar a las aplicaciones basadas en el lenguaje natural a reconocer y entender con precisión desde el principio, si quieren que esas aplicaciones sean útiles.
¿Qué es el PLN?
Varias tareas de PNL descomponen los datos de texto y voz humanos de manera que ayuden al ordenador a dar sentido a lo que está ingiriendo.. Algunas de estas tareas son las siguientes: Consulte la entrada del blog «NLP vs. NLU vs.
NLG: las diferencias entre tres conceptos de procesamiento del lenguaje natural» para profundizar en cómo se relacionan estos conceptos. Descubra cómo en mi nuevo Ebook: Deep Learning for Natural Language Processing (Aprendizaje Profundo para el Procesamiento del Lenguaje Natural) que ofrece tutoriales de autoaprendizaje sobre temas como: Bag-of-Words, Word Embedding, Language Models, Caption Generation, Text Translation y mucho más. Olvídese de lo académico.
Sólo resultados. Aunque el procesamiento del lenguaje natural no es una ciencia nueva, la tecnología está avanzando rápidamente gracias a un mayor interés en las comunicaciones entre humanos y máquinas, además de la disponibilidad de grandes datos, una potente informática y algoritmos mejorados. Como humano, puedes hablar y escribir en inglés, español o chino.
Pero el lenguaje nativo de un ordenador -conocido como código de máquina o lenguaje de máquina- es en gran medida incomprensible para la mayoría de las personas. En los niveles más bajos de su dispositivo, la comunicación no se produce con palabras, sino a través de millones de ceros y unos que producen acciones lógicas.
¿Qué se puede hacer con NLP?
De hecho, los programadores utilizaban tarjetas perforadas para comunicarse con los primeros ordenadores hace 70 años.. Este proceso manual y arduo era entendido por un número relativamente pequeño de personas. Ahora puedes decir: «Alexa, me gusta esta canción», y un dispositivo que reproduce música en tu casa bajará el volumen y responderá: «OK. Clasificación guardada», con una voz parecida a la humana.
Entonces adaptará su algoritmo para reproducir esa canción -y otras similares- la próxima vez que escuches esa emisora de música. El Procesamiento del Lenguaje Natural o PNL es un campo de la Inteligencia Artificial que da a las máquinas la capacidad de leer, entender y derivar el significado del lenguaje humano. Es una disciplina que se centra en la interacción entre la ciencia de los datos y el lenguaje humano, y se está extendiendo a muchos sectoresHoy en día, la PNL está en auge gracias a las enormes mejoras en el acceso a los datos y al aumento de la potencia de cálculo, que están permitiendo la práctica
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