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Procesamiento del Lenguaje Natural y sus aplicaciones

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Escrito por:

Martel, Jaime
26/07/2017

Inteligencia Artificial como parte del PLN

Desde los inicios de la humanidad hasta la actualidad, ha tenido lugar incremento del conocimiento tal como lo conocemos hoy día. Como resultado de siglos de investigación, con frecuencia sobre los temas aparentemente no relacionados, tenemos el conocimiento científico, el recurso más importante del que dispone la raza humana. Del procesamiento conjunto de la ciencia computacional y la lingüística aplicada, nace el Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN o NLP en inglés), cuyo objetivo no es otro que el de hacer posible la compresión y procesamiento asistidos por ordenador de información expresada en lenguaje humano, o lo que es lo mismo, hacer posible la comunicación entre personas y máquinas.

Existen distintos programas que exhiben diferente grado del procesamiento inteligente del lenguaje. Por ejemplo, un buscador de documentos puede buscar simplemente los documentos que contienen la cadena de caracteres especificada por el usuario, sin importar que dicha cadena tenga o no un significado en un lenguaje o idioma. En este caso no sería una aplicación del PLN. Sin embargo, el mismo buscador podría buscar los documentos que comuniquen la idea especificada por el usuario, sin importar las letras que la comunican, y en este caso, sin duda, sería una excelente aplicación de PLN, ya que entendería la idea comunicada en la petición del usuario, la idea comunicada en cada uno de los documentos, y sería capaz de compararlas.

Arquitectura de un sistema de PNL

La arquitectura de un sistema de PLN se basa en una definición de Lenguaje Natural por niveles, los cuales son:

  1. Nivel fonológico: trata de cómo las palabras se relacionan con los sonidos que representan
  2. Nivel morfológico: trata de cómo las palabras se construyen a partir de unas unidades de significado más pequeñas llamadas morfemas
  3. Nivel sintáctico: trata de cómo las palabras pueden unirse para formar oraciones, fijando el papel estructural que cada palabra juega en la oración y qué sintagmas son parte de otros sintagmas
  4. Nivel semántico: trata del significado de las palabras, y de cómo los significados se unen para dar significado a una oración, también se refiere al significado independiente del contexto, es decir, de la oración aislada.
  5. Nivel pragmático: trata de cómo las oraciones se usan en distintas situaciones y de cómo el uso afecta al significado de las oraciones.

Esta arquitectura muestra cómo la computadora interpreta y analiza las oraciones que le sean proporcionadas:

  1. El usuario le expresa a la computadora qué es lo que desea hacer.
  2. La computadora analiza las oraciones proporcionadas, en el sentido morfológico y sintáctico, es decir, si las frases contienen palabras compuestas por morfemas y si la estructura de las oraciones es correcta.
  3. El siguiente paso es analizar las oraciones semánticamente, es decir, saber cuál es el significado de cada oración, y asignar el significado de éstas a expresiones lógicas (cierto o falso).
  4. Una vez realizado el paso anterior, ahora podemos hacer el análisis pragmático de la instrucción, es decir, una vez analizadas las oraciones, ahora se analizan todas juntas, tomando en cuenta la situación de cada oración. Una vez realizado este paso, la computadora ya sabe qué es lo que va a hacer, es decir, ya tiene la expresión final.
  5. Una vez obtenida la expresión final, el siguiente paso es la ejecución de ésta, para obtener así el resultado y poder proporcionárselo al usuario.

Aplicaciones

Habiendo visto cómo se desarrolla el procesamiento de lenguaje natural, podemos deducir, por tanto, algunas de sus múltiples aplicaciones, entre las cuales se encuentran las siguientes:

Personal-Profesional
  • Gestión del tiempo
  • Control de estrés
  • Toma de decisiones
  • Etc.
Salud
  • Estrés
  • Adicciones
  • Miedos y traumas
  • Etc.
Educación
  • Resolver situaciones difíciles
  • Estrategias eficaces para el aprendizaje
  • Enseñar con éxito
  • Etc.

Algunas aplicaciones más concretas del PLN son: análisis y síntesis de voz, traducción automática, revisión lingüística, recuperación de la información, respuesta a preguntas, extracción de la información, reconocimiento del habla, entre otras.

Como se ve, el PLN está presente en nuestra vida diaria mucho más de lo que nos creemos, es por ello que desde hace pocos años se haya vuelto tan crucial para distintos ámbitos en los que nos movemos, haciéndolo herramienta indispensable para las empresas a la hora de obtener información y utilizándola a su favor.

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