Elementos básicos del procesamiento del lenguaje natural

El procesamiento del lenguaje natural o NLP, por sus siglas en inglés, refiere el método de inteligencia artificial y lingüística para comunicarse con sistemas digitales utilizando un lenguaje natural, como el español. Este sistema es necesario cuando se desea que un sistema inteligente, como un robot, funcione según unas instrucciones dadas.

Este campo pone el foco de acción en hacer que las computadoras realicen tareas útiles con los lenguajes naturales de los humanos. La entrada y salida de un sistema NLP puede ser:

– El habla

– Texto escrito

¿Cuáles son los componentes del procesamiento del lenguaje natural?

Las ciencias de la computación basan su efectividad en la correcta interpretación de los datos y seguidamente se muestran los componentes que permiten el entendimiento del lenguaje humano por parte de las máquinas.

Entendimiento del lenguaje natural

La citada comprensión implica las siguientes tareas:

– Mapeo de la entrada dada en lenguaje natural en representaciones útiles.

– Analizar diferentes aspectos del lenguaje.

– Generación de lenguaje natural: es el proceso de producir frases y oraciones significativas en forma de lenguaje natural a partir de alguna representación interna.

– Planificación de texto: incluye la recuperación del contenido relevante de la base de conocimientos.

– Planificación de oraciones: incluye elegir las palabras requeridas, formar frases significativas, establecer el tono de la oración.

– Realización del texto.

¿Cuál es la terminología básica en NLP?

Antes de entrar en materia, conviene repasar los siguientes elementos del lenguaje y su función:

– Fonología: es el estudio de la organización sistemática del sonido.

– Morfología: es el estudio de la construcción de palabras a partir de unidades primitivas significativas.

– Morfema: es una unidad primitiva de significado en un lenguaje.

– Sintaxis: se refiere a la organización de las palabras para formar una oración. También implica determinar el papel estructural de las palabras en la oración y en las frases.

– Semántica: estudia el significado de las palabras y cómo combinar las palabras en frases y oraciones significativas.

– Pragmática: trata sobre el uso y la comprensión de oraciones en diferentes situaciones y cómo se ve afectada la interpretación de la oración.

– Discurso: trata sobre cómo la oración inmediatamente anterior puede afectar la interpretación de la siguiente oración.

– Conocimiento del mundo: incluye el conocimiento general del mundo.

Inteligencia artificial y lingüística: pasos en NLP

Hay cinco pasos generales:

– Análisis léxico: implica identificar y analizar la estructura de las palabras. El léxico de un idioma es la colección de palabras y frases que lo componen. El análisis léxico supone dividir la totalidad de texto en párrafos, oraciones y palabras.

– Análisis sintáctico: implica el análisis de las palabras en la oración desde el punto de vista de la gramática y la organización de las palabras de una manera lógica.

– Análisis semántico: extrae el significado exacto o el significado del diccionario del texto. El texto se comprueba y se le otorga un significado.

– Integración del discurso: el significado de cualquier oración depende del significado de la oración anterior. Además, también influye en el significado de la oración que sigue inmediatamente.

– Análisis pragmático: durante esta fase, lo dicho o escrito se reinterpreta. Implica derivar aquellos aspectos del lenguaje que requieren conocimiento del mundo real.

Aspectos de la implementación del análisis sintáctico

Hay una serie de algoritmos que los investigadores han desarrollado para el análisis sintáctico, pero consideramos solo los siguientes métodos simples:

Gramática libre de contexto

Es la gramática que consiste en reglas con un solo símbolo en el lado izquierdo de las reglas de reescritura. Estas reglas indican que un determinado símbolo puede expandirse en el árbol mediante una secuencia de otros símbolos.

Analizador de arriba hacia abajo

Aquí, el analizador comienza con el símbolo Se intenta reescribir el texto en una secuencia de símbolos terminales que coincida con las clases de las palabras de la oración de entrada, hasta que se compone completamente de símbolos terminales.

Estos se verifican con la oración de entrada para ver si coincide. Si no, el proceso se inicia de nuevo con un conjunto diferente de reglas. Esto se repite hasta que se encuentra una regla específica que describe la estructura de la oración.

Glosario de términos conceptos relevantes

A continuación, se presentan algunos conceptos relacionados que tienen influencia en los procesos del procesamiento del lenguaje natural y se explica brevemente su función dentro de una intervención de esta clase.

Tokenización​

Este concepto define un sistema de seguridad basado en la sustitución de los datos sensibles de pago por una serie de cifras generadas con un patrón aleatorio que permite proteger la identidad real de tales datos. La idea es que los cibercriminales no puedan acceder a cierta información del usuario, como sus datos de pago o su contraseña de Paypal.

Normalización

Es el proceso mediante el cual se homogeneizan los diferentes elementos que componen un texto. Por ejemplo, una acción de este tipo puede ser entender todas las letras como mayúsculas o aquellas que ocupan una determinada posición en el texto.

Detener la eliminación de palabras

Supone coartar el proceso lógico en NLP de eliminación de palabras secundarias como artículos y otros vocablos que no aportan significado para una mejor comprensión del sistema de entrada.

Stemming

Busca la raíz de la palabra eliminando los afijos

Etiquetado POS

En función de la naturaleza de cada componente de un texto, mediante este procedimiento se asignan etiquetas específicas.

En definitiva, la aplicación de esta técnica de interpretación sintetiza de manera lógica el conocimiento humano que se produce a diario, mostrando aplicaciones interesantes en materia de control léxico parental y mejorando la eficacia de sistemas IA.

El procesamiento del lenguaje natural se basa en reglas simples para hacer más asequible el entendimiento de los textos y la voz humana por parte de entidades cibernéticas. Las aplicaciones de este tipo de tecnología son prácticamente inagotables y desde hace unas décadas son la punta de lanza del input de datos. Sin embargo, en el futuro se espera que el nivel de comprensión por parte de las computadoras sea aún más preciso y nos permita resolver problemas más complejos. Asimismo, los asistentes de voz se basan en esta tecnología para ofrecer una interacción real con el usuario que disfruta de un par de manos extra gracias a su perfecta sincronización con el ente informático. Dado el gran desarrollo de estos sistemas, se espera que los procesos NLP sean cada vez más regulares y eficaces.

(c) Lowpostactive

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