Definicion de Procesamiento del lenguaje natural (PNL): qué significa, cómo funciona
Procesamiento del lenguaje natural (PNL): qué significa, cómo funciona
¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural (PLN)?
El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es un campo de la inteligencia artificial (IA) que permite a las computadoras analizar y comprender el habla humana, tanto escrita como hablada. Fue diseñado para crear software que genere y comprenda lenguajes naturales para que el usuario pueda tener una conversación natural con la computadora, en lugar de a través de programación o lenguajes artificiales como Java o C.
Resultados clave
- El procesamiento del lenguaje natural (PNL) utiliza algoritmos informáticos e inteligencia artificial para permitir que las computadoras reconozcan y respondan a la comunicación humana.
- Si bien existen varias técnicas de PNL, normalmente implican dividir la voz o el texto en subunidades individuales y luego compararlos con una base de datos de cómo esas unidades encajan entre sí según experiencias pasadas.
- Las aplicaciones de conversión de texto a voz, que ahora se pueden encontrar en la mayoría de las plataformas iOS y Android, así como en parlantes inteligentes como Amazon Echo (Alexa) o Google Home, se han convertido en ejemplos omnipresentes de PNL en los últimos años.
Comprender el procesamiento del lenguaje natural (PNL)
El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es un paso hacia la misión más amplia del sector tecnológico de utilizar la inteligencia artificial (IA) para simplificar la forma en que funciona el mundo. El mundo digital ha cambiado las reglas del juego para muchas empresas a medida que una población cada vez más conocedora de la tecnología encuentra nuevas formas de interactuar en línea entre sí y con las empresas.
Las redes sociales han redefinido el significado de comunidad; la criptomoneda ha cambiado las normas de los pagos digitales; El comercio electrónico ha creado un nuevo significado para la palabra “conveniencia” y el almacenamiento en la nube ha brindado a las masas un nuevo nivel de almacenamiento de datos.
Gracias a la IA, campos como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo nos están abriendo los ojos a un mundo de todas las posibilidades. El aprendizaje automático se utiliza cada vez más en el análisis de datos para comprender el big data. También se utiliza para programar chatbots que imitan conversaciones humanas con los clientes. Sin embargo, estas aplicaciones avanzadas del aprendizaje automático no serían posibles sin la improvisación del procesamiento del lenguaje natural (PNL).
Etapas del procesamiento del lenguaje natural (PNL)
La PNL combina la IA con la lingüística computacional y la informática para procesar lenguajes y habla humanos o naturales. El proceso se puede dividir en tres partes. La primera tarea de la PNL es comprender el lenguaje natural producido por una computadora. La computadora utiliza un modelo estadístico incorporado para realizar un procedimiento de reconocimiento de voz que convierte el lenguaje natural en un lenguaje de programación. Para ello, descompone el discurso reciente que escucha en pequeñas unidades y luego compara estas unidades con partes anteriores del discurso anterior.
La salida o resultado en formato de texto identifica estadísticamente las palabras y oraciones que tienen más probabilidades de ser pronunciadas. Esta primera tarea se llama proceso de conversión de voz a texto.
La siguiente tarea se llama etiquetado de partes del discurso (POS) o desambiguación de categorías de palabras. Este proceso simplemente identifica palabras en sus formas gramaticales como sustantivos, verbos, adjetivos, tiempo pasado, etc., utilizando un conjunto de reglas léxicas codificadas en la computadora. Después de estos dos procesos, la computadora probablemente ahora comprenda el significado del discurso hablado.
El tercer paso de la PNL es la conversión de texto a voz. En esta etapa, el lenguaje de programación de la computadora se convierte a formato de audio o texto para el usuario. Por ejemplo, un chatbot de noticias financieras al que se le hace una pregunta como «¿Cómo le está yendo a Google hoy?» Es probable que explore sitios financieros en línea en busca de acciones de Google y decida seleccionar solo información como el precio y el volumen como respuesta.
Consideraciones Especiales
La PNL intenta hacer que las computadoras sean inteligentes haciendo que las personas crean que están interactuando con otra persona. El Test de Turing, propuesto por Alan Turing en 1950, afirma que una computadora puede ser completamente inteligente si puede pensar y hablar como un humano sin que el ser humano sea consciente de que en realidad está hablando con una máquina.
Una computadora pasó la prueba de manera convincente en 2014: un chatbot disfrazado de un niño de 13 años. Esto no significa que no se pueda construir una máquina inteligente, pero describe las dificultades que implica lograr que una computadora piense o hable como un humano. Debido a que las palabras se pueden usar en diferentes contextos y las máquinas no tienen la experiencia del mundo real de comunicarse y describir entidades con palabras que tienen los humanos, puede tomar un poco más de tiempo antes de que el mundo pueda alejarse por completo del lenguaje de programación de computadoras.
Preguntas Frecuentes
Incluye tres preguntas frecuentes sobre el contenido dando sus respuestas. Utiliza muchas negritas utilizando HTML tag
¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural (PLN)?
El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es un campo de la inteligencia artificial (IA) que permite a las computadoras analizar y comprender el habla humana, tanto escrita como hablada. Fue diseñado para crear software que genere y comprenda lenguajes naturales para que el usuario pueda tener una conversación natural con la computadora, en lugar de a través de programación o lenguajes artificiales como Java o C.
Resultados clave
- El procesamiento del lenguaje natural (PNL) utiliza algoritmos informáticos e inteligencia artificial para permitir que las computadoras reconozcan y respondan a la comunicación humana.
- Si bien existen varias técnicas de PNL, normalmente implican dividir la voz o el texto en subunidades individuales y luego compararlos con una base de datos de cómo esas unidades encajan entre sí según experiencias pasadas.
- Las aplicaciones de conversión de texto a voz, que ahora se pueden encontrar en la mayoría de las plataformas iOS y Android, así como en parlantes inteligentes como Amazon Echo (Alexa) o Google Home, se han convertido en ejemplos omnipresentes de PNL en los últimos años.
Comprender el procesamiento del lenguaje natural (PNL)
El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es un paso hacia la misión más amplia del sector tecnológico de utilizar la inteligencia artificial (IA) para simplificar la forma en que funciona el mundo. El mundo digital ha cambiado las reglas del juego para muchas empresas a medida que una población cada vez más conocedora de la tecnología encuentra nuevas formas de interactuar en línea entre sí y con las empresas.
Las redes sociales han redefinido el significado de comunidad; la criptomoneda ha cambiado las normas de los pagos digitales; El comercio electrónico ha creado un nuevo significado para la palabra “conveniencia” y el almacenamiento en la nube ha brindado a las masas un nuevo nivel de almacenamiento de datos.
Gracias a la IA, campos como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo nos están abriendo los ojos a un mundo de todas las posibilidades. El aprendizaje automático se utiliza cada vez más en el análisis de datos para comprender el big data. También se utiliza para programar chatbots que imitan conversaciones humanas con los clientes. Sin embargo, estas aplicaciones avanzadas del aprendizaje automático no serían posibles sin la improvisación del procesamiento del lenguaje natural (PNL).
Etapas del procesamiento del lenguaje natural (PNL)
La PNL combina la IA con la lingüística computacional y la informática para procesar lenguajes y habla humanos o naturales. El proceso se puede dividir en tres partes. La primera tarea de la PNL es comprender el lenguaje natural producido por una computadora. La computadora utiliza un modelo estadístico incorporado para realizar un procedimiento de reconocimiento de voz que convierte el lenguaje natural en un lenguaje de programación. Para ello, descompone el discurso reciente que escucha en pequeñas unidades y luego compara estas unidades con partes anteriores del discurso anterior.
La salida o resultado en formato de texto identifica estadísticamente las palabras y oraciones que tienen más probabilidades de ser pronunciadas. Esta primera tarea se llama proceso de conversión de voz a texto.
La siguiente tarea se llama etiquetado de partes del discurso (POS) o desambiguación de categorías de palabras. Este proceso simplemente identifica palabras en sus formas gramaticales como sustantivos, verbos, adjetivos, tiempo pasado, etc., utilizando un conjunto de reglas léxicas codificadas en la computadora. Después de estos dos procesos, la computadora probablemente ahora comprenda el significado del discurso hablado.
El tercer paso de la PNL es la conversión de texto a voz. En esta etapa, el lenguaje de programación de la computadora se convierte a formato de audio o texto para el usuario. Por ejemplo, un chatbot de noticias financieras al que se le hace una pregunta como «¿Cómo le está yendo a Google hoy?» Es probable que explore sitios financieros en línea en busca de acciones de Google y decida seleccionar solo información como el precio y el volumen como respuesta.
Consideraciones Especiales
La PNL intenta hacer que las computadoras sean inteligentes haciendo que las personas crean que están interactuando con otra persona. El Test de Turing, propuesto por Alan Turing en 1950, afirma que una computadora puede ser completamente inteligente si puede pensar y hablar como un humano sin que el ser humano sea consciente de que en realidad está hablando con una máquina.
Una computadora pasó la prueba de manera convincente en 2014: un chatbot disfrazado de un niño de 13 años. Esto no significa que no se pueda construir una máquina inteligente, pero describe las dificultades que implica lograr que una computadora piense o hable como un humano. Debido a que las palabras se pueden usar en diferentes contextos y las máquinas no tienen la experiencia del mundo real de comunicarse y describir entidades con palabras que tienen los humanos, puede tomar un poco más de tiempo antes de que el mundo pueda alejarse por completo del lenguaje de programación de computadoras.
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