Natural Language Processing (NLP)

¿Qué es el Natural Language Processing (NLP) o procesamiento del lenguaje natural?

El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), también conocido por sus siglas en inglés como NLP (Natural Language Processing), es un campo de la Inteligencia Artificial (IA) que se centra en la interacción entre los seres humanos y las máquinas usando el lenguaje humano.

El PLN combina la lingüística computacional (modelización del lenguaje humano basada en reglas) con modelos estadísticos y de machine learning para que los ordenadores y dispositivos digitales reconozcan, comprendan y generen texto y voz.

El PLN se utiliza en una variedad de aplicaciones y dispositivos que pueden traducir texto de un idioma a otro, responder a órdenes escritas u orales, reconocer o autenticar usuarios por voz, resumir grandes volúmenes de texto, evaluar la intención o el sentimiento de un texto o discurso, y generar texto o gráficos u otros contenidos a petición, a menudo en tiempo real.

Hoy en día, la mayoría de la gente ha interactuado con el PLN en forma de sistemas GPS operados por voz, asistentes digitales, softwares speech to text, chatbots de atención al cliente y otras comodidades para el consumidor.

Pero el PLN también desempeña un papel cada vez más importante en las soluciones empresariales que ayudan a agilizar y automatizar las operaciones de negocio, aumentar la productividad de los empleados y simplificar los procesos empresariales de misión crítica.

Beneficios del Procesamiento del Lenguaje Natural

El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) ofrece varios beneficios tanto en el ámbito empresarial como en el personal. Aquí te presento algunos de los más destacados:

• Simplificación de las interacciones: Los sistemas impulsados con PLN, como los chatbots, simplifican las interacciones con los clientes, haciendo que la interacción sea más agradable.
• Análisis de grandes volúmenes de datos: El PLN es tremendamente útil para analizar grandes volúmenes de datos, como los mensajes en redes sociales. Permite clasificar lo realmente importante y agilizar procesos.
• Automatización de procesos: El PLN permite automatizar procesos que se realizan a mano, como la clasificación documental o la traducción de documentos con información repetitiva.
• Ahorro de tiempo: El PLN puede manejar un mayor número de información y ahorrar tiempo en determinadas tareas como la clasificación de datos.
• Mejora de la toma de decisiones: Al facilitar el análisis y la comprensión de grandes cantidades de datos, el PLN puede facilitar la toma de decisiones.
• Aplicaciones en diversos sectores: El PLN tiene aplicación en cualquier sector que disponga de grandes cantidades de información no estructurada, como la búsqueda avanzada de información, la detección de entidades en documentos clínicos o legales, la anonimización de documentos para asegurar la privacidad, y la detección de temas o patrones en la información.

Estos son solo algunos de los beneficios del PLN. La lista es mucho más extensa y sigue creciendo a medida que la tecnología avanza.

¿Cómo funciona el NLP o procesamiento del lenguaje natural (PLN)?

El objetivo del NLP es permitir que los ordenadores procesen, entiendan y generen el lenguaje humano de manera efectiva, así que su proceso pasa por varias etapas de análisis del lenguaje:

En la etapa de análisis léxico, el texto se divide en palabras individuales, conocidas como tokens. Cada token se etiqueta con su tipo, que puede ser un sustantivo, un verbo, un adjetivo, entre otros. Además, se identifica la función sintáctica de cada palabra, como sujeto, objeto directo, etc.

A continuación, se realiza el análisis sintáctico. En esta etapa, se analiza la estructura gramatical del texto. Se identifican las relaciones entre las palabras y las frases para entender cómo se relacionan entre sí en el contexto de la oración.

Después del análisis sintáctico, se lleva a cabo el análisis semántico. Aquí, el objetivo es comprender el significado del texto. Esto se logra a menudo mediante la identificación de palabras clave y la eliminación de ambigüedades. Para ello, se utilizan diccionarios, bases de conocimientos y modelos de lenguaje.

Finalmente, se llega a la etapa de generación de lenguaje natural. En esta fase, se utiliza la información obtenida en las etapas anteriores para generar un texto legible y coherente en lenguaje natural.

Es importante mencionar que estas etapas pueden variar en función de la técnica de procesamiento de lenguaje natural que se utilice. Algunas técnicas pueden requerir etapas adicionales o diferentes para lograr sus objetivos.

Técnicas de Natural Language Processing o Procesamiento del Lenguaje Natural

El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) se basa en una variedad de técnicas para analizar y entender el lenguaje humano. Aquí te presento algunas de las técnicas más comunes:

Reglas lingüísticas y análisis morfosintácticos

Esta técnica se basa en exponer la estructura de relaciones entre las palabras del texto, y en diseñar reglas que permitan relacionar estas estructuras con rasgos como la temática o el tono del documento.

Modelos de lenguaje pre-entrenados

Al analizar repositorios de textos masivos de fuentes abiertas, se consiguen modelos del funcionamiento del lenguaje. Estos representan cada palabra mediante embeddings o vectores numéricos, que codifican su significado y función en las oraciones.

Modelos de Machine Learning

Estos modelos aprenden a automatizar una tarea de análisis del texto a partir de corpus representativos de la misma. Estos pueden estar anotados, de forma que el sistema aprenda a reproducir el proceso de anotación, o no anotados, buscando entonces patrones y relaciones en el texto.

Lematización y etiquetado de partes del discurso

Estas técnicas permiten una comprensión profunda del lenguaje, incluido el contexto, la intención y el sentimiento del hablante o escritor.

Estas son solo algunas de las técnicas utilizadas en el PLN. La elección de la técnica a utilizar puede variar dependiendo de la tarea específica de PLN que se esté realizando.

Aplicaciones del Procesamiento del Lenguaje Natural

El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) tiene una amplia gama de aplicaciones en diversas áreas. Aquí te presento algunas de las más destacadas:

• Traducción Automática de textos (TA): El PLN se utiliza para traducir textos de un idioma a otro. Aunque la traducción automática no puede sustituir a los humanos en textos complejos, se ha extendido en los contenidos de internet y las redes sociales.
• Sistemas conversacionales: Los asistentes conversacionales como Siri, Cortana o Google Assistant utilizan PLN para interactuar con los usuarios. La interacción entre humano y máquina por voz es una de las aplicaciones más exitosas del PLN.
• Recuperación y extracción de información: Los buscadores de internet utilizan PLN para mostrar páginas mediante la búsqueda de palabras clave. Además, se utiliza para extraer información estructurada desde documentos legibles por un ordenador.
• Respuestas automáticas a preguntas: El sistema Watson de IBM, por ejemplo, utiliza PLN para responder a preguntas planteadas en lenguaje natural.
• Análisis del sentimiento: El PLN se utiliza para evaluar la intención o el sentimiento de un texto o discurso.
• Etiquetado morfológico, sintáctico y semántico: Para procesar el contenido se usan etiquetadores que analizan los mensajes en diferentes niveles.

Estas son solo algunas de las aplicaciones del PLN. La lista es mucho más extensa y sigue creciendo a medida que la tecnología avanza.

Aplicaciones del NLP en Content Marketing y SEO

El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) tiene varias aplicaciones en el Marketing de Contenidos y el SEO. Estas son algunas de las formas en las que se puede utilizar el PLN en estos campos:

> NLP Y Marketing de contenidos

• Investigación de mercado y análisis de la competencia: El PLN puede ayudar a los profesionales del marketing de contenidos a comprender a su audiencia y a sus competidores mediante el análisis de grandes cantidades de datos de texto
• Ideación y creación de contenidos: La PNL puede ayudar a generar ideas de contenido y mejorar la calidad del contenido mediante el análisis de patrones de lenguaje y la identificación de temas que resuenan con el público objetivo
• Distribución de contenidos: La PNL puede ayudar a optimizar la distribución de contenidos analizando patrones lingüísticos e identificando los mejores canales para llegar al público objetivo.

> NLP Y SEO

• Búsqueda de palabras clave: La PNL puede ayudar a identificar palabras clave y frases relevantes que la gente utiliza para buscar información en línea
• Optimización de contenidos: La PNL puede ayudar a optimizar los contenidos para los motores de búsqueda mediante el análisis de patrones lingüísticos, la identificación de temas relevantes y la mejora de la legibilidad.
• Etiquetado contextual de hipervínculos: La PNL puede ayudar a mejorar los enlaces internos eligiendo las palabras adecuadas al etiquetar los enlaces.

La tecnología de la PNL ha mejorado hasta el punto de poder ofrecer a los usuarios resultados más precisos a pesar de las muchas ambigüedades del lenguaje humano (modismos, sarcasmos, metáforas, etc.). Mediante el uso de la PNL en el marketing de contenidos y el SEO, las empresas pueden comprender mejor a su audiencia, crear contenidos más eficaces y mejorar su posicionamiento en los motores de búsqueda.

Referencias:

• Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2021). Natural Language Processing and Computational Linguistics. Retrieved from https://web.stanford.edu/~jurafsky/nlpcourseraSlides.html
• MongoDB Inc. (2021). Natural Language Processing. Retrieved from https://www.mongodb.com/natural-language-processing