¿Qué es el procesamiento de lenguaje natural (NLP)?

El procesamiento de lenguaje natural (NLP) es una forma de inteligencia artificial (AI) que se enfoca en las formas en que pueden interactuar las computadoras y las personas usando lenguaje humano. Las técnicas de NLP ayudan a las computadoras a analizar, comprender y respondernos con nuestros modos naturales de comunicación: discurso oral y texto escrito.

El procesamiento de lenguaje natural es una subespecialidad de la lingüística computacional. La lingüística computacional es un campo interdisciplinario que combina la ciencia de la computación, lingüística e inteligencia artificial para estudiar los aspectos computacionales del lenguaje humano.

La historia del procesamiento de lenguaje natural se remonta a la década de 1950, cuando los científicos de la computación comenzaron a explorar formas para enseñar a las máquinas a comprender y producir lenguaje humano. En 1950, el matemático Alan Turing propuso su famosa prueba de Turing, en la que se enfrenta el discurso humano al discurso generado por máquinas para ver cuál suena más realista. Aquí es también cuando los investigadores comenzaron a explorar la posibilidad de usar computadoras para traducir idiomas.

En la primera década de investigación, el NLP dependía del procesamiento basado en reglas. Para la década de 1960, los científicos habían desarrollado formas nuevas de analizar el lenguaje humano usando análisis semántico, etiquetado de categorías gramaticales y parseo. También desarrollaron los primeros corpus, que son grandes documentos que pueden leer las máquinas y que poseen anotaciones con información lingüística usada para entrenar los algoritmos de NLP.

En la década de 1970, los científicos comenzaron a usar el NLP estadístico, el cual analiza y genera texto de lenguaje natural usando modelos estadísticos, como alternativa a los enfoques basados en reglas.

En la década de 1980, el enfoque se centró en desarrollar algoritmos más eficientes para entrenar modelos y mejorar su precisión. Esto llevó al auge de los algoritmos de machine learning en el NLP. El machine learning es el proceso de usar grandes cantidades de datos para identificar patrones, que suelen usarse para hacer predicciones.

El aprendizaje profundo, las redes neuronales y los modelos de transformadores han cambiado en esencia la investigación del NLP. El surgimiento de las redes neuronales profundas en combinación con la invención de modelos de transformadores y el "mecanismo de atención" han creado tecnologías como BERT y ChatGPT. El mecanismo de atención va un paso más allá de encontrar palabras clave similares a tus búsquedas, por ejemplo. Pondera cada término conectado según su relevancia. Esta es la tecnología detrás de algunas de las tecnologías de NLP más emocionantes en uso en la actualidad.

El procesamiento de lenguaje natural funciona de varias formas diferentes. El NLP basado en AI involucra el uso de algoritmos de machine learning y técnicas para procesar, comprender y generar lenguaje humano. El NLP basado en reglas involucra la creación de un conjunto de reglas o patrones que pueden usarse para analizar y generar datos del lenguaje. El NLP estadístico involucra el uso de modelos estadísticos derivados de sets de datos grandes para analizar y realizar predicciones sobre el lenguaje. El NLP híbrido combina estos tres enfoques.

El enfoque basado en AI de NLP es el más popular actualmente. Como con cualquier otro enfoque de aprendizaje impulsado por los datos, desarrollar un modelo de NLP requiere el preprocesamiento de los datos de texto y una selección cuidadosa del algoritmo de aprendizaje.

Paso 1: preprocesamiento de datos
Este es el proceso de limpiar y preparar el texto para que un algoritmo de NLP pueda analizarlo. Algunas técnicas de preprocesamiento de datos comunes incluyen la minería de texto, que toma grandes cantidades de texto y las divide en datos, o la tokenización, que divide el texto en unidades individuales. Estas unidades pueden ser puntuación, palabras o frases. La eliminación de palabras vacías es una herramienta que elimina palabras comunes y artículos del discurso que no son muy útiles en el análisis. La derivación y lematización descomponen las palabras hasta su forma raíz básica, lo que facilita identificar su significado. El etiquetado de categoría gramatical identifica sustantivos, verbos, adjetivos y otras categorías en una oración. El parseo analiza la estructura de una oración y cómo las distintas palabras se relacionan entre sí.

Paso 2: desarrollo de algoritmos
Este es el proceso de aplicar algoritmos de NLP en los datos preprocesados. Extrae información útil del texto. Estas son algunas de las tareas de procesamiento de lenguaje natural más comunes:

• El análisis de sentimiento determina el tono emocional o sentimiento de un fragmento de texto. El análisis de sentimiento etiqueta palabras, frases y expresiones como positivas, negativas o neutrales.
• El reconocimiento de entidades con nombre identifica y categoriza las entidades con nombre, como personas, ubicaciones, fechas y organizaciones.
• El modelado de tema agrupa palabras y frases similares para identificar los temas principales en una recopilación de documentos o textos.
• La traducción automática usa machine learning para traducir texto de forma automática de un idioma a otro. El modelado de lenguaje predice la probabilidad de una secuencia de palabras en un contexto determinado.
• El modelado de lenguaje se usa para la función de autocompletar, aplicaciones de autocorrección y sistemas de voz a texto.

Dos ramas del NLP que cabe destacar son la comprensión de lenguaje natural (NLU) y la generación de lenguaje natural (NLG). La NLU se centra en permitir a las computadoras comprender el lenguaje humano usando herramientas similares a las que usan los humanos. Su objetivo es permitir que las computadoras comprendan los matices del lenguaje humano, incluido el contexto, la intención, el sentimiento y la ambigüedad. La NLG se centra en crear un lenguaje similar al humano a partir de una base de datos o un conjunto de reglas. El objetivo de la NLG es producir texto que los humanos puedan entender con facilidad.

Algunos de los beneficios del procesamiento de lenguaje natural incluyen los siguientes:

• Elevación de la comunicación: el NLP permite una comunicación más natural con las apps de búsqueda. el NLP puede adaptarse a distintos estilos y sentimientos, y crear experiencias del cliente más convenientes.
• Eficiencia: el NLP puede automatizar muchas tareas que normalmente deben completar las personas. Algunos ejemplos incluyen el resumen de texto, el monitoreo de redes sociales y correo electrónico, la detección de correo no deseado y la traducción de idiomas.
• Selección de contenido: el NLP puede identificar la información más relevante para usuarios individuales según sus preferencias. Comprender el contexto y las palabras clave lleva a una mayor satisfacción del cliente. Facilitar la búsqueda en los datos puede mejorar la eficacia de las herramientas de búsqueda.

El NLP aún se enfrenta a muchos desafíos. El discurso humano es irregular y, con frecuencia, ambiguo, y tiene varios significados según el contexto. Aun así, los programadores deben enseñar a las aplicaciones estas complejidades desde el inicio.

Los homónimos y la sintaxis pueden confundir los sets de datos. Incluso el mejor análisis de sentimiento no siempre puede identificar el sarcasmo y la ironía. A los humanos les lleva años aprender estos matices; incluso entonces, es difícil interpretar el tono de un mensaje de texto o correo electrónico, por ejemplo.

El texto se publica en varios idiomas, mientras que los modelos de NLP se entrenan en idiomas específicos. Antes de alimentar esto en el NLP, debes aplicar la identificación de idioma para ordenar los datos por idioma.

Los datos inespecíficos y demasiado generales limitarán la capacidad del NLP de comprender con precisión y expresar el significado de un texto. En algunos dominios específicos, se requerirán más datos de los que tienen disponibles la mayoría de los sistemas de NLP para hacer afirmaciones sustanciales. En especial, en las industrias que dependen de información sumamente específica y actualizada. Las nuevas investigaciones, como ELSER (Elastic Learned Sparse Encoder), están trabajando para abordar este problema y generar resultados más relevantes.

El procesamiento de los datos personales de las personas también genera inquietudes respecto a la privacidad. En las industrias como la atención médica, el NLP podría extraer información de los archivos de los pacientes para completar formularios e identificar problemas de salud. Estos tipos de inquietudes de privacidad, problemas de seguridad de los datos y potenciales sesgos hacen que el NLP sea difícil de implementar en campos confidenciales.

El NLP tiene una gran variedad de aplicaciones comerciales:

• Chatbots y asistentes virtuales: los usuarios pueden tener conversaciones con tu sistema. Estas son herramientas de servicio al cliente comunes. También pueden guiar a los usuarios por flujos de trabajo complicados o ayudarlos a navegar por un sitio o una solución.
• Búsqueda semántica: con frecuencia, se usa en comercio electrónico para generar recomendaciones de productos. Decodifica el contexto de las palabras clave analizando motores de búsqueda y usando búsqueda basada en el conocimiento. Interpreta la intención del usuario para proporcionar recomendaciones más relevantes.
• NER: identifica información en el texto para facilitar la búsqueda en él o completar formularios. Las instituciones educativas pueden usarlo para analizar la letra de los estudiantes y automatizar las calificaciones. Además, las capacidades de texto a voz y voz a texto hacen que la información sea más accesible y la comunicación más fácil para las personas con discapacidades.
• Resumen de texto: los investigadores de todas las industrias pueden resumir rápidamente grandes documentos en un texto conciso y digerible. La industria de las finanzas aprovecha esto para analizar las noticias y las redes sociales a fin de ayudar a predecir las tendencias del mercado. En el gobierno y el sector jurídico, se usa para extraer información clave de los documentos.

ChatGPT y la AI generativa llevan adelante la promesa de la transformación. Con tecnologías como ChatGPT ingresando al mercado, las nuevas aplicaciones del NLP podrían estar cerca en el horizonte. Es probable que veamos integraciones con otras tecnologías, como reconocimiento de voz, visión artificial y robótica, lo que dará como resultado sistemas más avanzados y sofisticados.

Además, el NLP se volverá más personalizado, lo que permitirá a las máquinas comprender mejor a los usuarios individuales y adaptar las respuestas y recomendaciones. Los sistemas de NLP que pueden comprender y generar varios idiomas son una importantísima área de crecimiento para las empresas internacionales. Lo más importante es que los sistemas de NLP mejoran de forma constante en la generación de un lenguaje que suena natural: cada día se parecen más a los humanos.

El lanzamiento del Elastic Stack 8.0 introdujo la capacidad de cargar modelos de PyTorch en Elasticsearch para proporcionar NLP moderno en el Elastic Stack, incluidas características como el reconocimiento de entidades con nombre y el análisis de sentimiento.

El Elastic Stack actualmente brinda soporte para modelos de transformadores que se ajustan a la interfaz del modelo de BERT estándar y usan el algoritmo de tokenización WordPiece.

Esta es la arquitectura actualmente compatible con Elastic:

• BERT
• BART
• Bi-encoders DPR
• DistilBERT
• ELECTRA
• MobileBERT
• RoBERTa
• RetriBERT
• MPNet
• Bi-encoders SentenceTransformers con las arquitecturas de transformadores anteriores

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