Introducción al procesamiento del lenguaje natural

Somos oficialmente parte de un mundo dominado digitalmente donde nuestras vidas giran en torno a la tecnología y sus innovaciones. Cada segundo, el mundo produce una cantidad incomprensible de datos, la mayoría de los cuales no están estructurados. Y desde que Big Data y Data Science han comenzado a ganar terreno tanto en los dominios de TI como de negocios, se ha vuelto crucial dar sentido a este vasto tesoro de datos sin estructurar y sin procesar para fomentar las decisiones e innovaciones basadas en datos. Pero, ¿cómo podemos exactamente dar coherencia a los datos no estructurados?
La respuesta es simple: a través del procesamiento del lenguaje natural (NLP).

Procesamiento del lenguaje natural (PNL)

En términos simples, PNL se refiere a la capacidad de las computadoras para comprender el habla o el texto humano tal como se habla o escribe. De una manera más completa, el procesamiento del lenguaje natural se puede definir como una rama de la inteligencia artificial que permite a las computadoras comprender, comprender, interpretar y manipular las formas en que las computadoras interactúan con los humanos y los lenguajes humanos. Se inspira tanto en la lingüística computacional como en la informática para cerrar la brecha que existe entre el lenguaje humano y la comprensión de una computadora.
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El concepto de procesamiento del lenguaje natural no es nuevo: hace casi setenta años, los programadores de computadoras usaban 'tarjetas perforadas' para comunicarse con las computadoras. Ahora, sin embargo, tenemos asistentes personales inteligentes como Siri y Alexa con quienes podemos comunicarnos fácilmente en términos humanos. Por ejemplo, si le preguntas a Siri: "Oye, Siri, tócame la canción Careless Whisper" , Siri te responderá rápidamente con un "Está bien" o "Claro" y reproducirá la canción por ti. ¿Cuan genial es eso?

¡No, no es magia! Solo es posible gracias a la PNL impulsada por tecnologías de inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Vamos a desglosarlo por usted: a medida que habla en su dispositivo, se activa. Una vez activado, ejecuta una acción específica para procesar tu discurso y entenderlo. Luego, muy hábilmente, te responde con una respuesta bien articulada con una voz humana. ¡Y lo más impresionante es que todo esto se hace en menos de cinco segundos!

Oportunidades de carrera en el procesamiento del lenguaje natural

Como mencionamos anteriormente, el procesamiento del lenguaje natural permite que las computadoras interactúen con los humanos en su propio idioma. A través de la PNL, las computadoras pueden escuchar el habla y leer un texto, y simultáneamente interpretar y medir el sentimiento detrás de él para responder en consecuencia. Dado que Big Data está siendo aprovechado por la mayoría de las empresas de todo el mundo, las organizaciones e instituciones de los diversos sectores de la industria están recurriendo a técnicas y herramientas de NLP para extraer información significativa de conjuntos de datos masivos. Natural Language Toolkit (NLTK), Stanford NLP, MALLET y Apache OpenNLP son algunas de las bibliotecas NLP de código abierto más populares que se utilizan en casos y aplicaciones del mundo real.
El creciente interés en el campo del procesamiento del lenguaje natural está creando nuevas oportunidades de carrera para los profesionales que se especializan en Data Science, Machine Learning y Computational Linguistics. Organizaciones de renombre como Facebook, Google, Sony Ericsson, British Airways, JP Morgan, Forte Group, Ernst & Young, American Express, Merrill Lynch, Shell, Celtic y Sainsbury, por nombrar algunas, contratan expertos y analistas en el procesamiento del lenguaje natural.
Los roles de trabajo en PNL son bastante variados y ramificados, como ingeniero de PNL, científico de PNL, arquitecto de PNL, artista de voz en off, científico de investigación aplicada de PNL, científico de datos cognitivos, etc. Además de estos roles, uno de los roles laborales más destacados en el campo del procesamiento del lenguaje natural es el de entrenador. Numerosas empresas contratan a expertos en PNL con el propósito de realizar coaching de desempeño ejecutivo en sus respectivas instituciones.
Los salarios de los profesionales de la PNL son bastante decentes. Por ejemplo, el salario promedio de un ingeniero de PNL de aprendizaje automático en los EE. UU. oscila entre $ 119,256 y $ 169,853 por año. Un científico investigador de PNL, por otro lado, gana alrededor de $ 72,040 por año.

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Procesamiento del lenguaje natural en el mundo real

Hoy en día, el procesamiento del lenguaje natural se utiliza principalmente para la minería de textos, la traducción automática y la respuesta automática a preguntas. De hecho, NLP ha encontrado sus aplicaciones en numerosos casos de uso del mundo real, incluido el resumen automático de texto, el etiquetado de partes del discurso, la extracción de temas, el análisis de sentimientos, el reconocimiento de entidades nombradas, la extracción de relaciones, la lematización y mucho más.
Así es como las empresas aprovechan el procesamiento del lenguaje natural en la miríada de paralelos de la industria:
La función de "Corrección ortográfica" de Microsoft Word es una de las aplicaciones más básicas de la PNL. por otra parte, las técnicas de PNL están en pleno apogeo en los motores de búsqueda populares, a saber, Google y Bing. Estos motores de búsqueda aprovechan las técnicas de NLP para identificar y extraer palabras clave del texto para analizar las consultas de búsqueda y completar los índices de búsqueda en su sitio.
Las empresas utilizan la técnica de PNL, el análisis de sentimientos, para comprender e interpretar cómo reaccionan sus clientes a sus productos y servicios. Al descubrir la perspectiva emocional y la respuesta de los clientes, el análisis de sentimientos permite a las empresas mejorar sus productos y servicios de acuerdo con los gustos y preferencias de sus clientes.
El Royal Bank of Scotland ha sido uno de los mayores defensores del análisis de texto. Mediante el análisis de texto , el banco ha podido desentrañar patrones y tendencias importantes al sumergirse en los datos de comentarios de los clientes de correos electrónicos, encuestas y llamadas de quejas. Al analizar e interpretar estos datos a través de análisis de texto, el banco puede comprender las quejas de sus clientes y mejorarlas.
En el sector financiero, las empresas aplican técnicas de PNL para extraer información significativa y relevante de textos sin formato y, utilizando los datos así obtenidos, pueden tomar decisiones y estrategias comerciales basadas en datos.
Si bien estas son básicamente técnicas y aplicaciones de PNL basadas en texto, el procesamiento del lenguaje natural también se ha extendido al reconocimiento de voz y habla. Como mencionamos al comienzo de esta publicación, NLP se usa en asistentes personales inteligentes como Siri de Apple, Cortana de Microsoft y Alexa de Amazon. Estos asistentes virtuales pueden realizar todo tipo de tareas, desde tareas simples como cambiar la iluminación de su habitación y proporcionar actualizaciones del clima hasta tareas más complicadas como comprar en línea para usted.

Habilidades requeridas para convertirse en un experto en ML y NLP

Dado que el procesamiento del lenguaje natural une los dos mundos de la lingüística y las computadoras, exige un cierto grado de experiencia en ambos campos.

Lingüística

Debe poder comprender los aspectos y conceptos básicos de la lingüística, como el reconocimiento de voz, la extracción de información, la fragmentación de oraciones, las partes del discurso, etc.

Programación

Los ingenieros de ML NLP o los científicos investigadores de NLP deben poseer buenas habilidades de programación. Debe estar bien versado en al menos un lenguaje de programación, ya sea Python, Java o Ruby, o cualquier otro lenguaje de alto nivel. Además, debe poseer los conceptos fundamentales de ML (clasificación, regresión, estimación de probabilidad, integración de datos, árboles de decisión, etc.) y NLP (sintaxis, semántica, reconocimiento de voz, etc.).
Además de estas habilidades, debe tener un conocimiento básico de Probabilidad y Estadística y redes neuronales recursivas (RNN). Estos son los componentes esenciales de muchos campos de investigación y la PNL no es una excepción.
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A medida que las tecnologías de IA y ML continúan progresando, surgen nuevas y emocionantes perspectivas laborales en la esfera del procesamiento del lenguaje natural. En 2016, el procesamiento del lenguaje natural se presentó como la habilidad más popular en el mercado laboral mundial en Upwork. Esto muestra que la demanda de profesionales calificados y capacitados que puedan hacer malabarismos con la programación de computadoras y las habilidades de procesamiento del lenguaje natural aumentará considerablemente en el futuro cercano.