En los últimos años se oye mucho hablar del procesamiento del lenguaje natural (NLP). Incluso a día de hoy tiene un mayor eco en el mundo digital en el contexto del Data Science. Sin embargo, muchas personas no tienen del todo claro qué es este concepto.
El caso es que el NLP es una herramienta fundamental para una gran cantidad de proyectos relacionados con el análisis y manipulación de datos, ya que tiene como objetivo entender y analizar los lenguajes humanos para poder extraer información útil. Para intentar resolver cualquier duda sobre este concepto, en este artículo te contamos sus principales funcionalidades y operativa.
De forma sencilla, el procesamiento natural del lenguaje es un campo de conocimientos correspondiente a la Inteligencia Artificial (IA). De forma simplificada, su comentido se basa en ocuparse de la investigación y de la forma en la que se comunican las máquinas con los seres humanos gracias a la utilización de las lenguas, como sucede por ejemplo cuando empleamos el castellano o el inglés.
Pensemos que cualquier clase de lengua del ser humano es susceptible de ser tratada por los equipos informáticos. Como es lógico, las limitaciones de carácter económico hará que solo las lenguas que más se hablan en el campo digital puedan ser susceptibles de tener aplicaciones que se puedan utilizar.
Hay que pensar que, por ejemplo, Siri 'habla' 20 lenguas. Otras ocho lenguas Google Assistant. Por su parte Google Translate se lleva el premio de ser la que mayor número de lenguas trata. ¡Más de cien!
El NLP, en definitiva, se encarga de la comunicación entre máquina y humanos, para que el primero tenga un comportamiento inteligente y pueda entender la forma en la que nosotros hablamos.
Así, un sistema de NLP -una vez que está programado para ser capaz de entender el lenguaje humano-, podrá ofrecer información sobre un tema determinado, recordar datos, detectar palabras clave y realizar tareas simples de aprendizaje.
Las lenguas de los seres humanos se expresan por escrito mediante texto, por voz y mediante el uso de signos. De estos ámbitos, el NLP ha avanzado de manera más clara en el tratamiento de texto, donde habrá bastantes más datos, siendo más sencillos de obtener en formato electrónico.
En el caso de los audios, aunque se encuentren en formato digital, es necesario que sean procesados para ser transcritos en letras o caracteres. Partiendo de ahí, es posible ayudar a una máquina a entender lo que se ha querido decir.
El modo de tratar desde el punto de vista computacional una lenga va a implicar un proceso matemático y el uso de modelos. Esto es lo que hace falta para que la máquina sea capaz de entender nuestros lenguajes y por consiguiente, a partir de ahí, poder actuar.
Los modelos suelen estar basados en tres grandes áreas: los análisis morfológicos, los análisis sintácticos y los semánticos.
Los primeros se encargan de la forma en la que el lenguaje está escrito. Los segundos de cómo estas palabras se combinan entre sí para formar frases. Finalmente, los terceros se encargan de la forma en la que se entiende el significado, es decir, lo más importante para lograr un procesamiento del lenguaje natural eficaz.
El desarrollo de modelos de procesamiento del lenguaje natural es una de las principales tareas de los analistas de datos y los data scientists. Estos profesionales preparan los modelos de cara a que los ingenieros lo puedan ir implementando en un código que sea realmente eficiente y funcional.
En este sentido, existen dos clases de aproximaciones generales a la problemática de la modelización lingüística que tratamos a continuación.
Los lingüistas que toman este enfoque escriben un cierto número de reglas de cara al reconocimiento de patrones a nivel estructural, de tal forma que usan formalismos gramaticales concretos.
Dichas reglas, combinadas con todos los datos que se almacenan en los diccionarios computacionales, lo que hacen es definir los patrones que deben ser reconocidos para la resolución de la tarea, tanto a la hora de buscar información como para traducir un texto, etc.
Podemos hablar en este caso de la aproximación a la inversa. Este tipo de modelos se centran en el uso de los datos para intentar encontrar patrones, sin necesidad de definir unas reglas lingüísticas.
Los algoritmos se entrenan con gran cantidad de datos y van aprendiendo a partir de ellos cómo funciona el lenguaje humano.
De esta forma, mientras más información hayamos proporcionado previamente, mejor será la eficiencia del sistema del procesamiento del lenguaje natural que creamos. Esto nos permite tener aplicaciones que se puedan usar por personas que hablan diferentes lenguas y dialectos, pudiéndose adaptar con facilidad a ellos.
Ahora vamos a ver algunos de los que son protagonistas a la hora de afrontar el procesamiento del lenguaje natural. Pensemos que no todos de los que hablamos son aplicados en cualquier trabajo de NLP, sino que el uso de unos u otros va a depender del objetivo de la propia aplicación.
Se basa en el análisis interno que se hace de las palabras que ayudan a la formación de oraciones de tal forma que se puedan extraer lemas, unidades léxicas compuestas o rasgos flexivos. Son fundamentales para la información básica.
Se trata del análisis de la estructura de las oraciones en base al modelo gramatical utilizado, tanto en el campo lógico como estadístico.
Ayuda con la interpretación de las oraciones, al igual que se eliminan las ambigüedades a nivel morfosintáctico.
En él se añade el análisis del contexto en el que se usa la interpretación. Aquí viene incluido el tratamiento del denominado lenguaje figurado, como sucede con la metáfora o la ironía, así como el conocimiento concreto necesario para comprender un texto.
En análisis morfológico, así como a nivel semántico y sintáctico, se tiene que aplicar debido al objetivo de la aplicación. En este caso, podemos pensar en que los conversores de texto a voz no precisan de un análisis en materia semántica o pragmática. Con el sistema conversacional es necesario contar con una información muy detallada.
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