Como sabemos, los humanos tenemos esta ingeniosa habilidad de expresar cualquier cosa a través del lenguaje y hemos dominado el arte de representar cualquier sentimiento a través del texto, lo que ha llevado a una comunicación fluida entre los humanos. Ahora, esta capacidad de comprender el texto y comunicarse es lo que nuestras computadoras y dispositivos están aprendiendo en este siglo XXI moderno mediante el uso de técnicas de procesamiento de lenguaje natural.
El procesamiento del lenguaje natural es un subcampo de la inteligencia artificial que tiene como objetivo hacer que las máquinas entiendan los lenguajes naturales al igual que los humanos.
La PNL combina múltiples disciplinas, incluida la lingüística computacional, el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y las estadísticas para estudiar las reglas y la estructura del lenguaje y crear sistemas inteligentes capaces de procesar, comprender, analizar y extraer significado del texto y el habla de una manera que los humanos podría hacer.
Es fundamentalmente un mecanismo de interacción computadora-humano a través del cual nuestros teléfonos móviles, las computadoras han desarrollado la capacidad de comprender lo que los seres humanos escribimos o decimos y respondemos con las respuestas apropiadas.
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Escribir en la era de la IALa tecnología NLP se utiliza en una variedad de aplicaciones, tales como:
Además, las empresas utilizan cada vez más la PNL para crear soluciones empresariales que ayuden a las empresas a simplificar los procesos, aumentar la productividad y optimizar las operaciones.
La PNL es un campo rico que requiere el uso de una serie de técnicas diferentes para procesar y comprender con éxito el lenguaje humano. A continuación, revisamos y definimos las técnicas comúnmente utilizadas en la tecnología NLP.
1. Tokenización
También llamado segmentación de palabrasla tokenización es una de las técnicas más simples e importantes.
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Breve reseña: mT5: un transformador de texto a texto masivamente multilingüe preentrenadoes crucial preprocesamiento paso en el que una larga cadena de texto se divide en unidades más pequeñas llamadas fichas. Los tokens incluyen palabras, caracteres y subpalabras. Son los componentes básicos del procesamiento del lenguaje natural, y la mayoría de los modelos NLP procesan texto sin formato en el nivel de token.
El proceso de tokenización más común es espacios en blanco/ tokenización de unigrama. En este proceso, todo el texto se divide en palabras separándolas de los espacios en blanco.
2. Derivación y lematización
Después de la tokenización, el siguiente paso de preprocesamiento es la derivación o la lematización. Estas técnicas generan la raíz de la palabra de las diferentes variaciones existentes de una palabra.
Por ejemplo, la raíz de la palabra «palo» se puede escribir en diferentes formas, como:
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Lanzamiento alfa público de NuNet TestnetLa derivación y la lematización son dos formas diferentes de tratar de identificar una palabra raíz.
Obras derivadas de eliminar el final de una palabra. Esta técnica de PNL puede o no funcionar dependiendo de la palabra. Por ejemplo: funcionaría en «palos», pero no en «despegarse» o «atascarse».
La lematización es una técnica más sofisticada que utiliza el análisis morfológico para encontrar la forma base de una palabratambién llamado lema.
3. Segmentación morfológica
La segmentación morfológica es el proceso de dividir las palabras en morfemas que los componen. Un morfema es el unidad más pequeña del lenguaje que lleva significado. Algunas palabras como “mesa» y «lámpara” solo contienen un morfema.
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Perspectiva del aficionado a ML sobre las limitaciones de Chat GPTPero otras palabras pueden contener múltiples morfemas. Por ejemplo: la palabra “amanecer” contiene dos morfemas: sol y salida. Al igual que la derivación y la lematización, la segmentación morfológica puede ayudar a preprocesar el texto de entrada.
4. Eliminación de palabras vacías
Es otro paso de preprocesamiento de NLP que elimina las palabras de relleno para permitir que la IA se centre en las palabras que tienen significado. Esto incluye conjunciones como «y» y «porque», preposiciones como «debajo» y «en», etc. Algunas palabras vacías se muestran en la imagen a continuación.
Al eliminar estas palabras inútiles, los sistemas NLP quedan con menos datos para procesar, lo que les permite trabajar de manera más eficiente.
5. Análisis de sentimiento
Análisis de sentimiento, también conocido como emoción AI o opinión mineríaes el proceso de analizar un texto para determinar si es generalmente positivo, negativo o neutral.
Como una de las técnicas de NLP más importantes para la clasificación de texto, el análisis de sentimientos se usa comúnmente para aplicaciones como el análisis de contenido generado por el usuario. Se puede usar en una variedad de tipos de texto, incluidas reseñas, comentarios, tweets y artículos.
6. Modelado de temas
El modelado de temas es una técnica que escaneos documentos encontrar temas y patrones dentro de ellos, agrupar expresiones relacionadas y agrupaciones de palabras como una forma de etiquetar el conjunto.
Se trata de un sin supervisión proceso de aprendizaje automático, lo que significa que no requiere que los documentos que está procesando hayan sido categorizados previamente por humanos.
7. Extracción de palabras clave
Extracción de palabras clave, a veces llamada palabra clave detección o palabra clave análisis — es una técnica de PNL utilizada para el análisis de textos. El objetivo principal de esta técnica es extraer automáticamente la mayor parte frecuente palabras y expresiones del cuerpo de un texto. A menudo se usa como un primer paso para resumir las ideas principales de un texto y para entregar las ideas clave presentadas en el texto.
La extracción de palabras clave tiene muchas aplicaciones en el mundo actual, incluido el monitoreo de redes sociales, servicio al cliente/retroalimentación, análisis de productos y optimización de motores de búsqueda.
8. Resumen de texto
Esta técnica de PNL resume un texto de manera coherente y es excelente para extraer útil información de una fuente Mientras que un ser humano tendría que leer un documento completo para escribir un resumen preciso del mismo, lo que lleva bastante poco de tiempoel resumen automático de texto puede hacerlo mucho más rápido.
Hay dos tipos de resumen de texto:
9. Análisis
El análisis es el proceso de averiguar el gramático estructura de una oración, determinando qué palabras pertenecen juntas como frases y cuáles son el sujeto o el objeto de un verbo. Esta técnica de PNL ofrece contexto adicional sobre un texto para ayudar a procesarlo y analizarlo con precisión.
10. Reconocimiento de entidad nombrada
NER es una técnica utilizada para extraer entidades de un cuerpo de un texto utilizado para identificar conceptos básicos dentro del texto, tales como de la gente nombres, lugares, fechasetc.
El algoritmo NER tiene principalmente dos pasos. Primero, necesita detectar una entidad en el texto y luego clasificar por categorías en una categoría determinada. El rendimiento de NER depende en gran medida de los datos de entrenamiento utilizados para desarrollar el modelo. Cuanto más relevantes sean los datos de entrenamiento para los datos reales, más precisos serán los resultados.
Algunas de las aplicaciones familiares de la PNL en el mundo real que los humanos han tenido el privilegio de experimentar son
Chatbots de IA: en muchas aplicaciones móviles y basadas en la web, compras en línea.
Máquina traductora: ayuda a traducir el texto dado a varios idiomas.
Recuperación de información — La PNL se puede utilizar para acceder y recuperar rápidamente información basada en la consulta de un usuario desde repositorios de texto como servidores de archivos, bases de datos e Internet.
Revisión ortográfica automática: que haya experimentado en google doc o cualquier otro software de documentos.
Sugerencia automática de palabras: Que nuevamente es una herramienta muy útil para ayudarnos a escribir oraciones en el documento, donde Google Doc automáticamente sugiere posibles palabras que vendrán junto a las palabras escritas previamente.
Detección de spam en el correo: caso de uso muy común que experimentamos a diario, donde Google separa automáticamente el correo auténtico de los correos no deseados
Análisis de los sentimientos — Esta técnica de NLP se puede usar para monitorear la marca y el sentimiento del producto para ayudar con el servicio al cliente.
Reconocimiento de voz: Se utiliza en los chatbots modernos basados en voz. Alexa, Cortona son algunos de los poderosos ejemplos de asistente humano virtual que utiliza tecnología de reconocimiento de voz impulsada por técnicas de PNL.
El procesamiento del lenguaje natural es una tecnología poderosa que permite analizar texto y palabras con la misma eficiencia que los números. Al aprender sobre la PNL e invertir en ella, podrá lograr una serie de resultados deseables, incluida la optimización de los procesos, la mejora de la reputación y la lealtad de la marca y, en última instancia, el aumento de los ingresos.
Referencias :
Blog escrito por: Vaishnavi Medalla
