¿Qué es el procesamiento de lenguaje natural y para qué sirve?

Inteligencia Artificial

Tokio School | 11/07/2022

La Inteligencia Artificial es una ciencia que cada día cobra más importancia. Dentro de ella, el machine learning es la disciplina práctica que más resultados interesantes genera, tanto para empresas como para usuarios. Un campo en expansión con múltiples aplicaciones, entre ellas, el procesamiento del lenguaje natural, que es fundamental para el desarrollo de determinados programas y aplicaciones de aprendizaje automático.

En este artículo vamos a ver todo sobre el procesamiento del lenguaje natural, sus aplicaciones y características fundamentales, así como qué lenguaje de programación se emplea para crear este tipo de aplicaciones. Python es fundamental para ello. El quinto lenguaje de programación más importante de la actualidad e imprescindible en IA.

Además, en este contexto, si quieres profesionalizarte tendrás que formarte mediante un máster o curso de Programador Python con especialización en Machine Learning. Esto es algo en lo que también profundizaremos a lo largo de este artículo. De momento, vamos a ver qué es el procesamiento del lenguaje natural y para que sirve.

¿Qué es el procesamiento de lenguaje natural?

El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es una disciplina que combina distintas ciencias y técnicas para facilitar que los ordenadores y programas entiendan y procesen la forma de comunicación de los humanos. Se trata de una técnica que combina la lingüística y la informática para generar aplicaciones y programas que son capaces de procesar la información tal y como la transmitimos los seres humanos.

Mientras que los humanos tenemos un idioma nativo (inglés, español, alemán, francés, etc) los ordenadores tienen su propio lenguaje. Un idioma que no podemos comprender a menos que sean traducidos. Esto también forma parte de la teoría que sustenta el procesamiento del lenguaje natural.

En los años 80 se desarrollan los primeros algoritmos de machine learning, arboles de decisión y se implementan con ellos los primeros modelos de PNL.

De forma un poco más sencilla, el procesamiento del lenguaje natural ayuda a los ordenadores y a sus aplicaciones a comprender, interpretar y replicar las características propias del lenguaje humano. Los antecedentes de esta disciplina fueron teorizados ya en el siglo XVII por Descartes, pero hasta el desarrollo tecnológico de la informática y las primeras investigaciones en IA, no surgió como tal.

Durante los años 50, 60, 70 y 80 se empiezan a desarrollar distintas teorías y las primeras aplicaciones del procesamiento del lenguaje natural. No obstante, es en el comienzo del siglo XXI cuando, gracias al boom tecnológico, se lanza una mayor cantidad de aplicaciones relacionadas con esta disciplina.

¿Cómo funciona el procesamiento del lenguaje natural?

El PNL ofrece diversas técnicas de interpretación del lenguaje. Existen distintos tipos de algoritmos de aprendizaje automático, modelos estadísticos y enfoques basados en reglas determinadas. En la mayoría de los casos, lo que se hace es usar una combinación de todo ello para procesar los datos del lenguaje humano.

Esta disciplina emplea subdivisiones de grandes conjuntos de datos que contienen información sobre el lenguaje humano. En el procesamiento del lenguaje natural se dividen estos grandes conjuntos de datos en componentes más pequeños y lógicos. Con ellos se construyen algoritmos que ayudan a las distintas aplicaciones a comprender el propósito semántico y la sintaxis del idioma hablado o escrito con el que se está trabajando.

EL PNL es importante porque con ello se consigue comprender mejor el funcionamiento del lenguaje humano.

Por otra parte, en aplicaciones más avanzadas, gracias al PNL, los programas desarrollados también son capaces de establecer relaciones y dar significado a las elecciones lingüísticas de los usuarios. Así, nos encontramos con que el procesamiento del lenguaje natural cuenta con diversas aplicaciones en distintos contextos.

Aplicaciones del procesamiento de lenguaje natural

En nuestro día a día nos podemos encontrar con distintas aplicaciones del PNL. Esto es posible gracias al desarrollo tecnológico actual y resulta más sencillo de ejemplificar que ahondar en las complejidades que lo sustentan.

El ejemplo más claro seguro que ya se te ha ocurrido: traducciones automáticas. El traductor de Google es un ejemplo de procesamiento del lenguaje natural. En este caso se emplean algoritmos que reconocen e identifican el texto y que han aprendido a procesarlo de tal manera que devuelven su correspondencia en otro idioma. Aunque aún tienen muchos fallos, los traductores automáticos son cada vez más precisos.

Existen herramientas diversas de procesamiento de lenguaje natural que utilizamos en nuestro día a día.

Alexa de Amazon, Siri de Apple, Cortana de Microsoft o Google Home son ejemplos de como se emplea el procesamiento del lenguaje natural para la creación de asistentes domésticos. Estas aplicaicones reconocen, mediante el sistema de PNL correspondiente, las ordenes, procesan y siguen las instrucciones que se les han dado.

Otros de los ejemplos actuales de PNL se encuentran también en el filtrado del correo electrónico, como, por ejemplo, la identificación de determinadas palabras clave como spam. También en la transcripción de texto a teléfono o en lo más reciente como son los procesadores de texto automáticos. En ellos se introduce un texto, el programa lo interpreta, lo procesa y es capaz de seguirlo con mayor o menor acierto en el contexto y las intenciones del mismo.

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Crear algoritmos para procesamiento de lenguaje natural es una de las muchas aplicaciones que tiene el estudiar programación para Inteligencia Artificial. Un campo en expansión y que demanda profesionales formados y cualificados de manera constante. Tú puedes ser uno de ellos.

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