Lingüística computacional: qué es y su relación con el Big Data

Análisis de datos

Tokio School | 22/03/2022

La lingüística computacional surgió como un área específica dentro del campo de la inteligencia artificial. Los pioneros en esta área fueron informáticos especializados en el procesamiento del lenguaje natural mediante el uso de ordenadores. 

Tras la creación de distintas asociaciones relacionadas con ella, la lingüística computacional se consolidó durante las décadas de los 70 y los 80. Hoy en día, el término lingüística computacional está considerada por muchos como un sinónimo de procesamiento del lenguaje natural (PNL)

La lingüística computacional tiene tanto parte teórica como aplicaciones prácticas. La teoría se centra en una mezcla de lingüística teórica y ciencia cognitiva mientras que sus aplicaciones se enfocan a modelar el uso del lenguaje humano en ordenadores y softwares. 

Los especialistas en esta disciplina suelen contar con conocimientos de ambas áreas y, además, para poder trabajar con la gran cantidad de información que se necesita, también hacen falta unas nociones mínimas de Data Science, Big Data, Machine Learning y Deep Learning. 

 

¿Qué es la lingüística computacional?

La lingüística computacional es la aplicación de la informática al análisis, síntesis y comprensión del lenguaje escrito y hablado. Se trata de una disciplina que cuenta con muchos usos, desde la traducción automática hasta reconocimiento de voz, sintetizadores de texto o motores de búsqueda. 

La lingüística computacional proporciona una visión global del pensamiento y la inteligencia humanas aplicada al ámbito informático. Los ordenadores lingüísticamente competentes facilitan la interacción humana con ellos y con el software y hacen que los recursos textuales, auditivos (entre otros) estén disponibles en distintos idiomas. 

Algunos de los objetivos de la lingüística computacional incluyen: 

  • Traducción de textos
  • Recuperación de textos sobre temas específicos
  • Análisis textual o del lenguaje oral en busca de un contexto, de sentimientos u otras cualidades relacionadas. 
  • Dar respuesta a distintas preguntas, incluidas las que requieren inferencia o respuestas más descriptivas o discursivas. 
  • Creación de resúmenes de texto. 
  • Chatbots, bien para experimentos, bien para asistencia en determinadas páginas webs. 
  • Creación de programas complejos que sean capaces de realizar tareas más elaboradas como hacer compras, planificar viajes o programar el mantenimiento de unas instalaciones. 

El trabajo en lingüística computacional tiene como meta mejorar la relación entre ordenadores y el lenguaje básico. 

La lingüística computacional implica la creación de programas que puedan usarse para procesar y producir lenguaje, ya sea este escrito u oral. Para ello, se necesita trabajar con grandes cantidades de datos. En este punto es donde entran los científicos de datos y el análisis Big Data. 

Lingüística computacional teórica

Este ámbito del procesamiento del lenguaje natural incluye todo lo que tiene que ver con el desarrollo de teorías formales de gramática y semántica, basadas en lógicas formales o enfoques simbólicos. 

Las áreas de estudio teórico en este ámbito incluyen: 

  • Complejidad computacional. En este caso se trabaja sobre teoría de autómatas y sobre las aplicaciones que tiene la gramática y el análisis de sentimiento. 
  • Semántica computacional. Abarca la definición de lógicas apropiadas para representar el significado lingüístico. 

Lingüística computacional aplicada

En este caso nos encontramos con la aplicación de la teoría usando métodos como el aprendizaje automático. Sin embargo, de manera tradicional, en el ámbito de la lingüística computacional, se han usado métodos estadísticos. 

Ahora mismo, en la aplicación del procesamiento del lenguaje natural en máquinas, software y ordenadores, se emplea una combinación de técnicas que abarcan desde el Big Data hasta las redes neuronales artificiales. 

¿Cómo se relaciona la lingüística computacional con el Big Data?

Como decíamos, para que el trabajo en lingüística computacional sea posible, son necesarias grandes cantidades de información. Con el análisis de estos datos se pueden obtener pautas, establecer patrones sobre el funcionamiento del lenguaje humano para poder después trasladarlo a software y ordenadores. 

Por tanto, para la construcción de las aplicaciones de la lingüística computacional es necesario que los científicos de datos analicen grandes cantidades de lenguaje escrito y hablado en forma de datos estructurados y no estructurados. Esto es algo que facilita mediante técnicas de Big Data o Data Science.

Los especialistas en esta disciplina son profesionales bien formados y especializados en distintos ámbitos. 

Tradicionalmente los modelos con los que se ha trabajado en lingüística computacional se benefician de la recopilación de datos, pero requieren anotaciones y marcados humanos para mejorar su aplicación posterior. Esto se hacía con corpus de texto brutos, analizados y procesados por los lingüistas. 

Sin embargo, con el paso del tiempo, con la evolución de la disciplina y el aumento de la información que se maneja, se ha pasado a trabajar desde el ámbito del Data Science y del Big Data para poder procesar los datos y elaborar los corpus de texto puro con los que trabajan los lingüistas. 

 

¡Fórmate en Big Data!

La lingüística computacional y el Big Data están estrechamente relacionadas. Las grandes cantidades de información que se manejan, en forma de datos estructurados o no estructurados, precisan de especialistas en Data Science y Big Data. Expertos que sepan cómo tratarlos para que después los especialistas en procesamiento del lenguaje natural puedan trabajar con ellos. 

En este contexto, formarse en análisis para Big Data es una buena idea si buscas un campo en constante expansión. Ya sea para lingüística computacional u otras aplicaciones, la formación en análisis de datos es una disciplina con mucho futuro por delante. 

En Tokio School somos especialistas en formación de profesionales para nuevas tecnologías y el Big Data no iba a ser la excepción. Te ofrecemos un curso de Big Data con el que poder prepararte para dar el salto a esta disciplina. 

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