El procesamiento del lenguaje natural o NLP por sus siglas en inglés (Natural Language Processing) es una estructura comunicativa que una a personas con máquinas. Está dentro de todo el compendio de la inteligencia artificial y su función principal es la de hacer que las computadoras puedan entender e interpretar el lenguaje humano en cualquiera de sus formas.
¿Nuevo o disruptivo?
Por muy novedoso que pueda sonar el NLP se trata de una disciplina que lleva muchos años de desarrollo (tantos como la Inteligencia artificial). Surge de la necesidad que teníamos los humanos de poder mejorar el entorno comunicativo humano-máquina, ya que el lenguaje nativo de las computadoras es incomprensible para la mayoría de personas.
En 2017, poca gente se fijó en la publicación del artículo ‘Attention is all you need’ (Vaswani et al, 2017), procedente de Google Brain. En él se proponía una nueva arquitectura de red, llamada Transformer, basada únicamente en mecanismos de atención. Cambiaría el campo de la PNL para siempre.
Sí han cambiado cosas. Desde 2017, está habiendo una revolución como puedes leer en este artículo de Techcrunch.
¿Qué tiene de importante el NLP?
Esta tecnología ha ido cobrando más importancia conforme crecía la generación de datos, la capacidad de procesamiento y la carrera de nuevas soluciones basadas en el texto Vaswani et al. provocaba un tsunami en el sector (BERT, GPT…). Actualmente con la capacidad tecnológica existente para captar, tratar y perfeccionar datos no estructurados, el NLP hace que sean comprensibles para las máquinas que tienen una capacidad de procesamiento superior.
El ser humano tiene una estructura comunicativa totalmente diferente de la de una máquina. Nosotros emitimos emociones y sentimientos a la hora de comunicarnos o realizar una acción. El matiz está en la capacidad de “entender” esos datos no estructurados y mantener el carácter imparcial y analítico de la computadora.
Utilidades del NLP en la sociedad actual
El procesamiento del lenguaje natural no tiene una sola función dentro de la inteligencia artificial y, posiblemente, en el futuro tenga algunas más. Por el momento las más comunes son:
- Comprensión del lenguaje natural (NLU): Es una de las funciones principales del NLP ya que procesa, interpreta y entiende el significado de un lenguaje en específico. Para ello necesita datasets en el idioma específico y conocer la pragmática, semántica y gramática del mismo.
- Generación de lenguaje natural (NLG): Se trata de la capacidad para crear lenguaje humano de forma autónoma a partir de una fuente de información. En este caso, por ejemplo, procesaría un texto escrito para, posteriormente, escoger lo más importante y crearlo de forma totalmente original.
- Reconocimiento y síntesis del habla: Pasamos al procesamiento del lenguaje hablado, aunque esta función la realiza pasando el sonido a texto, analizándolo y posteriormente generando una respuesta en sonido. Con esto otorgamos la capacidad de “hablar” a una máquina.
- Traducción automática: Este es uno de los usos más comunes y conocidos donde participa el NLP. Como ya sabemos, consiste en cambiar el idioma de un texto de forma automática.
- Detección de sentimientos o emociones: Actualmente es uno de los usos más punteros de esta tecnología ya que es tan inteligente que consigue determinar qué siente el usuario cuando se comunica. Necesita un estudio a fondo del entorno comunicativo y una fase de aprendiza mayor que los anteriores.