Principales innovaciones en PLN

El lenguaje humano es muy distinto al lenguaje de las máquinas. El procesamiento de lenguaje natural (PLN) es una rama de la inteligencia artificial que analiza el significado de nuestro lenguaje y lo integra en programas informáticos mediante algoritmos complejos. Es una verdadera interfaz entre la informática y la lingüística.

I/Origen del PLN 🔍

Los primeros experimentos de PLN se llevaron a cabo tras la Segunda Guerra Mundial. En aquel entonces, se trataba de un enfoque simbólico, lo que significa que la inteligencia artificial se basaba en datos y reglas muy estrictas que se le imponían para realizar una o varias tareas en un dominio experto específico (un proceso denominado "basado en reglas"). El objetivo no era lograr una inteligencia similar a la humana capaz de adaptarse, sino crear sistemas expertos.

Las primeras aplicaciones se centraron principalmente en la traducción.

Posteriormente, fue en la década de los 80 cuando el PLN emergió realmente y mejoró aún más, gracias a los algoritmos de aprendizaje automático . Las máquinas se volvieron entonces más autónomas y fueron capaces de crear reglas automáticamente, basándose en el aprendizaje a partir de los datos que se les proporcionaban. Hablamos de un nuevo enfoque, denominado "estadístico".

Finalmente, el paso importante que marcó al PLN en la Años 2000 es uno de los "aprendizaje profundo" con la implementación de redes neuronales artificiales. La diferencia entre el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático es la extracción automática de características.

*La red neuronal artificial es un modelo computacional cuyo diseño está inspirado de forma muy esquemática en el funcionamiento de las neuronas biológicas. Al modelar circuitos biológicos, permiten probar algunas hipótesis funcionales de la neurofisiología, o las consecuencias de estas hipótesis para compararlas con la realidad" definición de techno-science.net.

Hoy en día, con la mejora continua de los algoritmos de aprendizaje automático, el PNL está en pleno auge.

II/Los diferentes métodos utilizados en
PNL👇🏼

En PNL existen varios métodos. Sin embargo, los principales utilizados siguen siendo:

Análisis sintáctico

El análisis sintáctico consiste en identificar las reglas gramaticales de una oración para descifrar su significado. Se basa en el vocabulario utilizado y en las reglas sintácticas para comprender las relaciones entre las palabras.

Análisis semántico

El análisis semántico se centra en el significado del texto y los mensajes transmitidos. Se basa en algoritmos complejos para analizar palabras, sentimientos, la estructura de las oraciones o para comparar datos entre sí.

Análisis léxico es una rama del análisis semántico. Permite extraer los elementos del texto (palabras o grupos de palabras) para relacionarlos, comprender su significado y clasificarlos según su categoría gramatical.

Análisis proposicional, también llamado semántica proposicional, tiene como objetivo revelar el significado de la oración completa. Este análisis se basa en el significado de cada palabra y su relación con el entorno.

Análisis pragmático

Esto completa el análisis semántico al proporcionar un contexto. Se tienen en cuenta la situación de enunciación y el universo del interlocutor. Por lo tanto, es necesario hacer deducciones o interpretar lo que se ha dicho, lo cual no siempre es fácil para la inteligencia artificial.

III/Avances recientes en PLN 🚀

Análisis de sentimientos

También llamado "minería de opiniones", el análisis de sentimientos extrae información subjetiva de un texto o un intercambio para comprender la opinión del interlocutor. Los argumentos o respuestas proporcionados se clasificarán entonces como positivos, negativos o neutros.

Esta herramienta es reciente, está en rápida expansión y se está volviendo muy popular entre las empresas de los sectores de redes sociales, marketing y publicidad.

El análisis de sentimientos proporciona información valiosa para ayudar a tomar decisiones y desarrollar estrategias para alcanzar mejores objetivos comerciales. Esta información puede tratar sobre las críticas a su marca, la competencia, los clientes actuales o los comentarios de clientes de nuevos mercados internacionales.

Transcripción automática

Transcripción automática es también reciente y está en pleno desarrollo. Consiste en convertir un archivo de audio en texto.

La transcripción manual es muy larga y requiere mucha paciencia. Es por eso que muchos actores han entrado en este mercado, que ahora experimenta una fuerte competencia.

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Resúmenes e informes automáticos

Más allá de la transcripción, ahora es posible generar informes y resúmenes automáticos gracias a los avances en PNL. La inteligencia artificial identifica a los distintos interlocutores, extrae las acciones y las palabras clave para elaborar un informe o resumen real adaptado a sus necesidades. Solo tiene que indicar qué necesita (un informe detallado o un resumen para seguir el hilo conductor) y la IA se encarga del resto.

Chatbots

Hoy en día, los chatbots están presentes en una cuarta parte de los sitios web corporativos. Aunque siguen siendo sistemas imperfectos, son capaces de gestionar tareas estándar, como responder a las preguntas de los clientes o informarles sobre un producto o servicio. Se utilizan a través de diversos canales, como internet, redes sociales o plataformas de mensajería.

Búsqueda semántica

La búsqueda semántica está presente en todas partes. Afecta a los motores de búsqueda, a los asistentes digitales, a los altavoces inteligentes y conectados... Este campo sigue en desarrollo y mejora constante.

La búsqueda semántica tiene como objetivo mejorar la experiencia del cliente ofreciendo respuestas individualizadas que responden claramente a la consulta realizada. Tiene en cuenta el contexto y compara las palabras utilizadas por el usuario con las de su base de datos, lo que le permite proponer varias respuestas que se ajustan a la solicitud.

Clasificación de documentos

En este caso, la inteligencia artificial es capaz de extraer información clave para asignar una categoría al documento en cuestión, basándose, por ejemplo, en el tema del artículo.

Conclusión 💡

Estos avances reflejan el alcance de la IA y lo que es capaz de hacer. Sin embargo, esto es solo el principio y se espera que estos sistemas mejoren significativamente en los próximos años.

Para hacerse una idea de las futuras aplicaciones, los proyectos actuales incluyen (entre otros):

• La interfaz hombre-máquina (IHM)

Las interfaces hombre-máquina ya existen, pero están en plena transformación. Se trata de un panel (pantalla) que permite al usuario comunicarse con un programa informático. Por ejemplo, en un coche, el conductor puede controlar el aire acondicionado, la iluminación o la radio. Estos instrumentos de control hacen referencia a la IHM del vehículo.

La IHM es una parte integral de la experiencia del cliente. Son estas interfaces las que permiten acceder a plataformas intuitivas, modernas y eficientes. La arquitectura de plataforma abierta de las soluciones de IHM del mañana ofrecerá más funcionalidades y conectividad de aplicaciones para garantizar una mayor libertad de uso.

Entre los futuros proyectos de la HMI también encontramos el cerebro a texto. Como su nombre indica, utilizaría las ondas cerebrales para convertir los pensamientos humanos en texto.

¡Pero todavía queda mucho trabajo por hacer antes de llegar ahí!

• Plataformas no-code

El No Code permitiría a los creadores de contenido digital desarrollar de forma más sencilla. No sería necesario programar y la tarea del usuario sería más intuitiva.

Esto significa que el desarrollador no necesita tener demasiados conocimientos técnicos, puede dar rienda suelta a su creatividad y se beneficia de una mayor accesibilidad a las plataformas. La idea es mejorar y acelerar la creación de proyectos, ya que programar a veces puede llevar mucho tiempo y requiere muchos conocimientos.