Puede parecer una pregunta extraña, pero estamos mucho más cerca de alcanzar un nivel de interpretación que parece similar a las habilidades de los humanos.
El Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) es un subcampo en la intersección del machine learning, la lingüística y la informática que se está expandiendo rápidamente, y ha hecho increíbles avances en los últimos años. Las probabilidades son buenas de que ya hayas interactuado con un sistema que utilice NLP. Es la tecnología detrás de las respuestas que obtienes cuando dices «Hey, Siri» o le haces una pregunta a Alexa.
En este momento, el tono de tu voz y las connotaciones ocultas de lo que quieres decir no parecen estar siendo analizadas, pero no está lejos.
El NLP ya está siendo utilizado para revisar el contenido online para el análisis de los sentimientos. No pasará mucho tiempo antes de que Siri pregunte por qué estás molesto o Alexa comprenda que estás nervioso y sugiera algunas posiciones de yoga.
Y aunque los usos más familiares del NLP provienen de grandes corporaciones como Apple, Google y Amazon, eso no significa que esté fuera del alcance de las pequeñas y medianas empresas. Sigue leyendo para aprender cómo funciona, cómo ya se está aplicando, y cómo puedes empezar a adaptarla a las necesidades de tu organización.
¿Qué es el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)?
Las primeras iteraciones del procesamiento del lenguaje natural se basaban en reglas. Requerían incontables horas de trabajo de los humanos para codificar y clasificar a mano palabras y frases para que un dispositivo pudiera interpretarlas correctamente.
Los investigadores rápidamente entendieron que esa estrategia no es escalable, por lo que las nuevas adaptaciones se basan en algoritmos de aprendizaje automático para clasificar y predecir las relaciones usando inferencia estadística. Básicamente, los dispositivos que usan NLP están haciendo una suposición educada sobre el significado de las palabras que encuentran. Y en general, cuanto más contenido se introduce en estos sistemas, mejor interpretan el contenido.
Uno de los primeros avances en el procesamiento del lenguaje natural fue determinar qué palabras ignorar. Como se puede imaginar, sería difícil determinar el significado de un documento o registro si no se tiene idea de lo que significa cada palabra. Pero utilizando técnicas como el análisis de frecuencias (lo que significa que cada palabra se cuenta para ver con qué frecuencia se utiliza), un sistema de NLP puede «aprender» que las palabras comunes como «la» y «a» no tienen tanto significado en una oración como los sustantivos y los verbos.
Sin embargo, no debemos dejarnos engañar para creer que el NLP es sólo una forma complicada de identificar el sujeto y el objeto de una oración. Ya es capaz de identificar correctamente relaciones complejas entre grupos de texto, como una demostración de Microsoft de que su sistema de NLP puede identificar a las personas con cáncer de páncreas sólo con los términos de búsqueda de Internet que utilizan, antes de que se les diagnostique.
Casos de uso del procesamiento del lenguaje natural
Aparte de las tempranas oportunidades de diagnóstico de cáncer, el procesamiento del lenguaje natural se está utilizando en una serie de aplicaciones del mundo real. Aquí hay una lista rápida para ayudarte a entender las posibilidades:
Filtrado de Spam: Nuestros buzones de correo electrónico no serían los mismos sin el filtrado automático de spam. Google y otros proveedores de correo electrónico utilizan NLP para identificar las frases y los patrones más comunes presentes en los mensajes de spam para identificar los nuevos y mantenerlos fuera de nuestra bandeja de entrada.
Identificando noticias falsas: Twitter y otros servicios han comenzado a etiquetar el contenido como noticias falsas y han llegado a eliminarlo antes de que se vea.
Comercio de alta frecuencia: Los algoritmos usados por los fondos de cobertura de Wall Street hacen mucho más que comprar y vender acciones rápidamente. La mayoría están ligados al flujo de noticias que se publican diariamente para realizar análisis de sentimiento en los informes relacionados con las empresas y los eventos. Las relaciones que identifican los guían en cuanto a cuándo y qué deben comprar y vender.
Reclutamiento de personal: Algunos reclutadores han comenzado a utilizar la NLP para analizar los CVs y otros contenidos en línea de los solicitantes de empleo a los talentos de superficie que coinciden con los puestos vacantes.
Revisiones legales: Los bufetes de abogados están adoptando el NLP para ayudarles a clasificar la jurisprudencia relevante para ayudarles a identificar los casos que apoyan sus argumentos.
Seguridad Nacional: La NSA, el FBI, la CIA y el Departamento de Seguridad Nacional utilizan el NLP para analizar cantidades masivas de contenido físico y en línea durante las investigaciones que se llevan a cabo en todo el mundo.
Reconocimiento de voz: Ejemplos comunes incluyen Google Assistant, Alexa y Siri, pero muchos sistemas de infoentretenimiento para vehículos usan NLP además de servicios populares como Google Translate.
Análisis de Sentimientos: Los investigadores están utilizando el análisis de sentimientos en sitios como Twitter y Facebook para determinar los sentimientos del público en temas como el cambio climático, la política y los productos de consumo. También han podido predecir los estados de ánimo y los niveles de depresión de las audiencias usando NLP.
Creación de contenidos: Otro lado del procesamiento del lenguaje natural es la capacidad de reproducirlo. Una tecnología que ha estado recibiendo titulares recientemente es GPT-3, que ya ha sido utilizada para escribir noticias originales y contenido de marketing.
Líderes que dan forma al futuro del procesamiento del lenguaje natural
Stanford ha liderado el desarrollo de muchos avances en el procesamiento del lenguaje natural, muchos de ellos atribuidos a Christopher Manning. Actualmente es el Director del Laboratorio de Inteligencia Artificial de Stanford (SAIL) y profesor de Ciencias de la Computación y Lingüística. Sus cursos y trabajos que cubren las redes neuronales, el análisis de los sentimientos y la comprensión profunda del lenguaje son muy apreciados en todo el mundo.
Otros líderes notables en NLP incluyen los siguientes:
Dan Jurafsky es a la vez Profesor y Catedrático de Lingüística y también Profesor de Ciencias de la Computación en la Universidad de Stanford. Dan es conocido por crear el primer sistema automático de etiquetado de roles semánticos (SRL).
Rachel Thomas tiene un doctorado en matemáticas de Duke y fue nombrada por Forbes como una de las 20 Mujeres Increíbles de la IA. Es profesora en el Instituto de Datos de la USF y cofundadora de fast.ai, que creó un popular curso de NLP llamado Aprendizaje Profundo Práctico para Codificadores.
Abhishek Thakur es un Gran Maestro de 4x en Kaggle (una gran comunidad de ciencias de la información y aprendizaje de máquinas) y actualmente Jefe Científico de Datos en boost.ai.
Emily M. Bender se especializa en ingeniería gramatical multilingüe. Ha ocupado varios cargos en la Universidad de Washington, entre ellos el de profesora en el Departamento de Lingüística, profesora adjunta en el Departamento de Ciencias Informáticas e Ingeniería, directora de la facultad de la Maestría en Lingüística Computacional y directora del Laboratorio de Lingüística Computacional.
Richard Socher es el antiguo Jefe Científico de Salesforce, que adquirió su startup llamada MetaMind. Es una plataforma de IA de aprendizaje profundo que analiza, etiqueta y hace predicciones sobre datos de imágenes y texto.
Hay muchas más personas que deberían estar incluidas en esta lista, por lo que está lejos de ser exhaustiva. Si quieres conocer a otros expertos, considera investigar a Yoav Artzi, Yoav Goldberg, Matthew Honnibal, Jeremy Howard, Ines Montani, Sebastian Ruder y Rachael Tatman.
Lo que necesitas para usar el procesamiento del lenguaje natural
Los servicios líderes de la industria que ofrecen todo lo necesario para el procesamiento del lenguaje natural están disponibles en una variedad de proveedores. Algunas de las opciones más populares incluyen Cloud Natural Language (Google), Amazon Comprehend, Watson Natural Language Understanding (IBM), Natural Language (Apple), y RoBERTA (Facebook).
Cada una de las soluciones enumeradas anteriormente están diseñadas para una variedad de propósitos, por lo que se necesita un equipo que sepa cómo conectar estos servicios con sus sistemas, y luego optimizarlos para lograr lo que se quiere lograr.
Cómo pueden ayudar las aplicaciones de Juice Studio
Juice Studio tiene la experiencia necesaria para incorporar el procesamiento de lenguaje natural en tus aplicaciones y otros propósitos.
Nuestro equipo puede manejar todas las partes del proceso de desarrollo, desde revisar dónde estás ahora, hasta hacer e implementar un plan para donde quieres ir. Nos especializamos en el desarrollo de principio a fin, incluyendo la consultoría, la creación de marcas, el diseño UX y el código.
Los proyectos recientes han incluido aplicaciones dentro de las industrias de la salud, la tecnología, los servicios públicos, el entretenimiento, la venta al por menor, los productos de consumo y la automoción.
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