Una guía para principiantes sobre la comprensión del lenguaje natural

“Una computadora merecería ser llamada inteligente si pudiera engañar a un humano haciéndole creer que es humano”.

– Alan Turing
Toda la gama de la inteligencia artificial se basa en máquinas capaces de 'comprender' y 'responder' a los seres humanos. Lo cual es imposible sin la capacidad de las máquinas para interactuar con los humanos en su lenguaje natural, como otros seres humanos. Además, la comprensión no implica el mero intercambio de información y datos, sino un intercambio de emociones, sentimientos, ideas e intenciones. ¿Pueden las máquinas hacer eso alguna vez? Bueno, la respuesta es afirmativa y ya ni siquiera es tan sorprendente. ¿Qué es esta tecnología milagrosa que facilita sin problemas la interacción entre humanos y máquinas? Es la comprensión del lenguaje natural.

¿Qué es la comprensión del lenguaje natural?

La comprensión del lenguaje natural es una parte del procesamiento del lenguaje natural. Realiza el análisis de contenido, metadatos basados ​​en texto y genera contenido resumido en lenguaje humano natural. Es lo opuesto al proceso de Generación de Lenguaje Natural. NLG se ocupa de la entrada en forma de datos y genera una salida en forma de texto sin formato, mientras que las herramientas de comprensión del lenguaje natural procesan texto o voz que está en lenguaje natural y genera respuestas adecuadas al resumir, editar o crear respuestas vocales.
Dicen que los datos son el nuevo petróleo, ¿es realmente cierto?

Comprensión del lenguaje natural versus procesamiento del lenguaje natural

El procesamiento del lenguaje natural es un término amplio que incluye tanto la comprensión del lenguaje natural como las generaciones del lenguaje natural junto con muchas otras técnicas que giran en torno a la traducción y el análisis del lenguaje natural por parte de las máquinas para ejecutar ciertos comandos.

Ejemplos de procesamiento del lenguaje natural

El procesamiento del lenguaje natural está en todas partes y lo usamos en nuestra vida diaria sin siquiera darnos cuenta. ¿Sabes cómo se separan los mensajes de spam de tus correos electrónicos? O autocorrección y escritura predictiva que nos ahorra mucho tiempo, ¿cómo sucede eso? Bueno, todo es parte del procesamiento del lenguaje natural. Estos son algunos ejemplos de tecnologías de procesamiento de lenguaje natural utilizadas ampliamente:

• Asistentes personales inteligentes: todos estamos familiarizados con Siri y Cortana. Estos productos de software móvil que realizan tareas, ofrecen servicios, con una combinación de entrada del usuario, conocimiento de la ubicación y la capacidad de acceder a información de una variedad de fuentes en línea son, sin duda, uno de los mayores logros del procesamiento del lenguaje natural.
• Traducción automática: para leer una descripción de una hermosa imagen en Instagram o para leer actualizaciones en Facebook, todos hemos usado el comando 'ver traducción' al menos una vez. Y los servicios de traducción de Google ayudan en situaciones urgentes o, a veces, solo para aprender algunas palabras nuevas. Todos estos son ejemplos de traducciones automáticas, donde las máquinas nos brindan traducciones de un lenguaje natural a otro.
• Reconocimiento de voz: convertir palabras habladas en datos es un ejemplo de procesamiento de lenguaje natural. Se utiliza para múltiples propósitos, como dictar a Microsoft Word, biometría de voz, interfaz de usuario de voz, etc.
• Computación afectiva: no es más que un entrenamiento de inteligencia emocional para máquinas. Aprenden a entender tus emociones, sentimientos, ideas para interactuar contigo de maneras más humanas.
• Generación de lenguaje natural: las herramientas de generación de lenguaje natural escanean datos estructurados, realizan análisis y generan información en formato de texto producido en lenguaje natural.
• Comprensión del lenguaje natural: como se explicó anteriormente, escanea el contenido escrito en lenguajes naturales y genera resúmenes de texto pequeños y comprensibles.

Las mejores herramientas para la comprensión del lenguaje natural disponibles en la actualidad

El procesamiento del lenguaje natural se ocupa del lenguaje humano en su forma más natural y en tiempo real, tal como aparece en el contenido de las redes sociales, correos electrónicos, páginas web, tweets, descripciones de productos, artículos de periódicos y trabajos de investigación científica, etc., en un variedad de idiomas. Las empresas necesitan estar al tanto de todo este contenido, constantemente. Aquí hay algunos productos populares de software de comprensión del lenguaje natural que los ayudan de manera efectiva en esta tarea desalentadora.

• Wolfram: Wolfram Alpha es un motor de respuesta desarrollado por Wolfram Alpha LLC (una subsidiaria de Wolfram Research). Es un servicio en línea que brinda respuestas a preguntas fácticas mediante el cálculo de la respuesta a partir de "datos seleccionados" de fuentes externas.
• Kit de herramientas de lenguaje natural: el kit de herramientas de lenguaje natural, también conocido como NLTK, es un conjunto de programas utilizados para el procesamiento de lenguaje natural (NLP) simbólico y estadístico para el idioma inglés. Está escrito en el lenguaje de programación Python y fue desarrollado por Steven Bird y Edward Loper en la Universidad de Pensilvania.
• Stanford coreNLP: Stanford CoreNLP es una tubería NLP basada en anotaciones que ofrece análisis de lenguaje natural básico. La distribución básica proporciona archivos modelo para el análisis del inglés, pero el motor es compatible con modelos para otros idiomas.
• GATE (Arquitectura general para ingeniería de texto): ofrece una amplia gama de tareas de procesamiento de lenguaje natural. Es un software maduro utilizado en todas las industrias durante más de 15 años.
• Apache openNLP: Apache OpenNLP es un conjunto de herramientas basado en el aprendizaje automático para procesar texto en lenguaje natural. Está escrito en Java y es producido por la fundación de software Apache. Ofrece servicios como tokenizadores, chucking, análisis, etiquetado de parte del discurso, segmentación de oraciones, etc.

Aplicaciones de la comprensión del lenguaje natural

Como ya hemos visto, la comprensión del lenguaje natural no es más que una comprensión lectora inteligente. Ahora echemos un vistazo de cerca a cómo se utiliza para promover la eficiencia y la precisión, mientras se ahorra tiempo y esfuerzo, de los recursos humanos, que luego se pueden utilizar mejor.

• Recopilación y análisis de datos: para poder prestar un buen servicio, una empresa debe saber qué se espera de ella. Los datos sobre los comentarios de los clientes no son datos numéricos como las ventas o los estados financieros. Es abierto y pesado en texto. Para que las empresas identifiquen patrones y tendencias en todo momento, estos datos y tomar medidas según las brechas o los conocimientos identificados son cruciales para la supervivencia y el crecimiento. Cada vez más empresas se dan cuenta de que la implementación de una solución de comprensión del lenguaje natural ofrece importantes beneficios para el análisis de metadatos, como los comentarios de los clientes y las reseñas de productos. La comprensión del lenguaje natural en tales casos demuestra ser más efectiva y precisa que los métodos tradicionales como la codificación manual. Ayuda a que la voz del cliente llegue a usted de manera más clara y rápida, lo que conduce a una estrategia efectiva y una implementación productiva.
• Monitoreo de la reputación: los comentarios de los clientes son solo la punta del iceberg en comparación con los sentimientos reales de los clientes sobre la marca. Como clientes, apenas participamos en los comentarios de las encuestas de clientes. Por lo tanto, la mayoría de los sentimientos reales de los clientes están atrapados en datos no estructurados. Las noticias, las publicaciones de blogs, los chats y las actualizaciones de las redes sociales contienen grandes cantidades de esos datos, que son más naturales y se pueden usar para conocer los sentimientos "reales" de los clientes sobre el producto o servicio. Los productos de software de comprensión del lenguaje natural ayudan a las empresas a escanear esos datos dispersos y sacar inferencias prácticas.
• Servicio al cliente: la comprensión del lenguaje natural puede comunicarse con personas no capacitadas y puede comprender su intención. NLU es capaz de comprender el significado a pesar de algunos errores humanos como pronunciaciones incorrectas o letras o palabras transpuestas. También utiliza algoritmos que descomponen el habla humana en una ontología estructurada y extraen el significado, la intención, el sentimiento y el quid del habla humana. Uno de los objetivos más importantes de NLU es crear chatbots o bots de interacción humana que puedan comunicarse de manera efectiva con humanos sin supervisión humana. Hay varios productos de software como Nuance que ya están involucrados en la interacción con el cliente.
• Comercio automatizado: la automatización del comercio del mercado de capitales ya no es un fenómeno nuevo. Ahora hay disponibles múltiples productos y plataformas de software que analizan los movimientos del mercado, el perfil de las industrias y la solidez financiera de una empresa y, basándose en el análisis técnico, diseñan los patrones comerciales. Las herramientas avanzadas de comprensión del lenguaje natural que escanean a través de varias fuentes, como estados financieros, informes, noticias del mercado, son la base de los sistemas comerciales automatizados.
• Inteligencia de mercado: "¿Qué están haciendo los competidores?" es una de las empresas de información más crítica que necesitan en tiempo real. La información influye en los mercados. El intercambio de información entre varios interesados ​​diseña y rediseña la dinámica del mercado todo el tiempo. Vigilar de cerca el estado de una industria es esencial para desarrollar una estrategia poderosa, pero los canales de distribución de contenido de hoy en día (fuentes RSS, redes sociales, correos electrónicos) generan tanta información que es cada vez más difícil estar al tanto de esta información no estructurada. , contenido de múltiples fuentes. Los mercados financieros han comenzado a utilizar rigurosamente herramientas de comprensión del lenguaje natural para realizar un seguimiento del intercambio de información en el mercado y ayudarlos a alcanzarlo de inmediato.

Debido a las funciones tan variadas que realizan los programas de comprensión del lenguaje natural, su importancia en el comercio, los negocios, el comercio y la industria es cada vez mayor. Es una decisión inteligente aprender programas de comprensión del lenguaje natural para asegurarte una carrera exitosa.
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¿Cuál es la mejor manera de aprender la comprensión del lenguaje natural?

La mejor manera de prepararse para un futuro más brillante en los esfuerzos tecnológicos es comprender los algoritmos de la inteligencia artificial. El Diploma de posgrado en aprendizaje automático e inteligencia artificial de UpGrad ofrece la oportunidad de dominar conceptos como redes neuronales, procesamiento de lenguaje natural, modelos gráficos y aprendizaje por refuerzo. El aspecto más singular de este curso es el apoyo profesional. Y, la tutoría de la industria, que lo ayudará a prepararse para una competencia intensa en la industria, dentro de su trabajo real. Entonces, aprendamos a usar productos de software ampliamente utilizados en la industria mencionada anteriormente como NLKT. Este programa tiene como objetivo producir científicos de datos completos y profesionales de IA con un conocimiento profundo de las matemáticas, experiencia en herramientas/lenguajes relevantes y comprensión de algoritmos y aplicaciones de vanguardia.
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