Natural Language Generation (NLG)

¿Qué es la NLG?

La Generación Natural del Lenguaje (Natural Language Generation, NLG) es una subdisciplina de la Inteligencia Artificial (IA) que se centra en la producción de texto o habla en lenguaje humano a partir de datos o información estructurada.

En otras palabras, NLG es la tarea de convertir información de máquinas en lenguaje que los humanos puedan entender. Esto puede incluir la generación de informes escritos, la creación de contenido para chatbots o asistentes virtuales, la traducción de datos complejos en descripciones comprensibles, entre otros.

Un ejemplo de NLG en acción podría ser un sistema que toma datos meteorológicos brutos (como temperatura, humedad, velocidad del viento, etc.) y genera un informe meteorológico en lenguaje natural que dice algo como: “Hoy será mayormente soleado con una alta de 20 grados y una baja de 10 grados. Espere vientos ligeros de 5 km/h”.

Es importante mencionar que NLG es una parte integral del procesamiento del lenguaje natural (NLP), que es un campo más amplio que también incluye la comprensión del lenguaje natural (NLU). Mientras que NLU se ocupa de la interpretación de la entrada en lenguaje humano, NLG se ocupa de la generación de salida en lenguaje humano.

¿Cómo funciona la NLG?

La Generación Natural del Lenguaje (NLG) funciona a través de una serie de pasos que transforman los datos en texto comprensible. En términos simples, la NLG sigue 5 pasos clave:

1. Análisis de datos: El primer paso en NLG es la recopilación y análisis de los datos que se van a convertir en texto. Estos datos pueden provenir de diversas fuentes, como bases de datos, feeds de noticias, sensores, etc.
2. Determinación del contenido: Una vez que los datos han sido analizados, el sistema NLG determina qué información es relevante y debe incluirse en el texto final. Esto puede implicar la selección de ciertos datos, la identificación de tendencias o patrones en los datos, etc.
3. Estructuración del texto: Después de determinar qué información incluir, el sistema NLG estructura esta información en un formato que se asemeja a cómo los humanos naturalmente estructuran el texto. Esto puede implicar la creación de oraciones y párrafos, la organización de la información en una secuencia lógica, etc.
4. Generación de texto: Finalmente, el sistema NLG convierte la información estructurada en texto natural. Esto implica la elección de palabras y frases apropiadas, la conjugación correcta de los verbos, la concordancia de género y número, etc.
5. Revisión y edición: Algunos sistemas NLG también incluyen una etapa de revisión y edición, donde el texto generado se revisa para corregir errores, mejorar la fluidez, etc.

Es importante mencionar que estos pasos pueden variar dependiendo del sistema NLG específico y de la tarea que se esté realizando. Además, con el avance de las técnicas de aprendizaje automático y la inteligencia artificial, los sistemas NLG están evolucionando y mejorando constantemente.

Modelos y metodologías NLG existentes

Existen varios modelos y metodologías para la Generación Natural del Lenguaje (NLG), pero los más destacados son:

1. Modelos basados en reglas: Estos son algunos de los primeros modelos de NLG y funcionan mediante la definición de reglas específicas para la generación de texto. Estas reglas pueden basarse en la gramática del lenguaje objetivo, en patrones específicos en los datos, etc.
2. Modelos basados en plantillas: Estos modelos generan texto rellenando plantillas predefinidas con información de los datos. Por ejemplo, una plantilla para un informe meteorológico podría ser “Hoy será {clima} con una alta de {temperatura_alta} y una baja de {temperatura_baja}”.
3. Modelos estadísticos: Estos modelos utilizan técnicas de aprendizaje automático para aprender patrones en los datos y en el texto generado. Estos patrones luego se utilizan para generar nuevo texto.
4. Modelos de aprendizaje profundo: Estos son los modelos más recientes y utilizan técnicas de aprendizaje profundo, como las redes neuronales recurrentes (RNN) y las redes neuronales de transformadores, para generar texto. Estos modelos son capaces de generar texto más fluido y natural que los modelos anteriores.

Cada uno de estos modelos tiene sus propias ventajas y desventajas, y la elección del modelo a utilizar puede depender de varios factores, como la naturaleza de los datos, los requisitos del texto generado, los recursos disponibles, entre otros.

¿Por qué es importante la NLG en Content marketing y SEO?

La Generación de Lenguaje Natural (NLG) es una técnica importante en la industria del marketing de contenido y SEO porque puede mejorar en gran medida la eficacia y la eficiencia de las campañas de marketing digital. A continuación, se presentan algunas de las razones por las que la NLG es importante en estas áreas: 

• Ahorro de tiempo y recursos: La NLG puede generar contenido autónomamente, lo que ahorra tiempo y recursos que se pueden invertir en otras áreas del marketing.
• Personalización del contenido: La NLG puede generar contenido personalizado para cada usuario basado en su historial y preferencias, lo que mejora la experiencia del usuario y aumenta el engagement. 
• Generación de contenido de alta calidad y único: La NLG puede crear contenido original y de alta calidad que se adapte a la marca, sin necesidad de que los creadores de contenido deban dedicar tanto tiempo a la creación de contenido. 
• Optimización de palabras clave: La NLG puede generar contenido que se adapte a las palabras clave relevantes para la empresa, lo que aumenta la visibilidad del sitio web y mejora su posicionamiento en los motores de búsqueda. 
• Análisis del rendimiento: La NLG puede generar informes y análisis detallados de rendimiento del contenido creado, lo que permite tener una mejor comprensión de lo que funciona y lo que no funciona en el marketing de contenido y SEO. 

Posibles inconvenientes de la NLG:

Aunque la Generación de Lenguaje Natural (NLG) es una técnica útil para crear contenido rápido y coherente, también presenta algunos posibles inconvenientes. En primer lugar, la NLG puede carecer de personalización en el contenido generado para cada usuario, lo que puede afectar la calidad del contenido y disminuir el engagement.

Si bien la NLG puede ser programada para generar contenido personalizado, esto puede requerir una gran cantidad de recursos y tiempo adicional. Además, en algunos casos, se pudo necesitar la aportación creativa y subjetiva del redactor para conseguir momentos o textos con un enfoque específico.

Otro posible inconveniente de la NLG es la falta de control de calidad en el contenido generado. El texto generado por la NLG puede contener errores gramaticales, información falsa o inexacta, lo que puede afectar la credibilidad del contenido y afectar negativamente la imagen de la marca. Para minimizar este problema, se deben establecer procesos rigurosos de revisión y edición del contenido generado por la NLG antes de ser publicado.

Por último, un posible inconveniente de la NLG es la dificultad para generar contenido complejo. La NLG puede tener dificultades para crear contenido complejo, como informes financieros o estudios técnicos, donde se requiere un alto nivel de conocimiento y experiencia técnica. El uso de la NLG en estos casos podría resultar en una mala calidad del contenido o incluso información inexacta, lo que podría tener un impacto negativo en la marca y en el rendimiento de la empresa.

Referencias:

• Gatt, A., & Krahmer, E. (2018). Survey of the state of the art in Natural Language Generation: Core tasks, applications and evaluation. Journal of Artificial Intelligence Research, 61, 65-170. https://osf.io/7awx5/download
• J., & Dagan, I. (2019). Step-by-step: Separating planning from realization in neural data-to-text generation. arXiv preprint arXiv:1906.07316. https://arxiv.org/abs/1906.07316