Como ustedes saben, la disciplina del Procesamiento del Lenguaje Natural, o el problema de si podemos y cómo hacer que las máquinas comprendan y utilicen el lenguaje humano de manera inteligente, es casi tan antigua como la pregunta de qué es la Inteligencia Artificial.

Todo se remonta a los años 50, cuando Alan Turing, usualmente reconocido como el “padre” de la IA como campo, propuso un experimento mental conocido como “el test de Turing”. La esencia de este experimento mental es simple: Turing afirmó que una máquina puede considerarse inteligente si puede sostener una conversación de manera tan convincente que un humano no pueda distinguir si está interactuando con una máquina o con otra persona. El test de Turing sirve como un punto de referencia para evaluar la inteligencia de una máquina: si una máquina es suficientemente hábil para llevar una conversación con un humano y lograr que el humano piense que está hablando con otro humano en lugar de, por ejemplo, un programa de computadora, entonces esa máquina puede considerarse inteligente.

Poco después de que Turing propusiera su test, se hicieron varios intentos de crear Inteligencia Artificial o, en otras palabras, un programa de computadora capaz de mantener conversaciones con usuarios humanos de una manera convincente e inteligente. Un ejemplo es ELIZA, uno de los primeros chatbots de la historia, que fue programado en los años 60 para simular conversaciones entre psicoterapeutas y sus pacientes. 

Sin embargo, hasta la década de 1980, la mayoría de los sistemas de procesamiento del lenguaje natural dependían de conjuntos intrincados de reglas elaboradas manualmente. Pero las cosas cambiaron mucho a finales de los años 80 cuando se introdujeron algoritmos de aprendizaje automático diseñados para comprender el lenguaje, revolucionando el Procesamiento del Lenguaje Natural.

Hoy en día, los programas de PLN más avanzados aprovechan los modelos de aprendizaje profundo, como las Redes Neuronales Recurrentes (RNNs) y los transformers. 

Las RNNs funcionan como procesadores de lenguaje que leen un texto palabra por palabra, manteniendo una memoria de las palabras que ha encontrado hasta ahora. Esta memoria le ayuda a comprender el contexto del lenguaje, haciendo conexiones entre palabras a medida que avanza. 

Los transformers, por otro lado, procesan todo el texto de una vez. No leen palabra por palabra; en cambio, analizan todo el contexto simultáneamente. Los transformers son eficaces para comprender tanto las relaciones locales como globales en el lenguaje, lo que les permite captar información de diferentes partes del texto más eficientemente que las RNNs.

El preentrenamiento y el ajuste fino son pasos integrales en el PLN neural. Los modelos primero se preentrenan en grandes cantidades de datos sin etiquetar, aprendiendo las estructuras subyacentes y representaciones del lenguaje. Luego, se emplea el aprendizaje transferencial ajustando finamente estos modelos preentrenados en conjuntos de datos más pequeños y específicos de tarea, adaptándolos para aplicaciones específicas. Este enfoque permite a los modelos de PLN neural beneficiarse del poder de generalización adquirido durante el preentrenamiento mientras se adaptan a tareas específicas del lenguaje.

Algunas de las funcionalidades principales que se incluyen en la categoría más amplia del PLN son:

Tokenización

La tokenización es el proceso fundamental de segmentar texto en unidades discretas, como oraciones, palabras o componentes de subpalabras. Sirve como base para prácticamente todas las secuencias de procesamiento de PLN, permitiendo a los modelos procesar y analizar datos textuales de manera efectiva. Los enfoques avanzados de tokenización, como la tokenización de subpalabras, son particularmente útiles para manejar términos raros o fuera de vocabulario y mejorar la generalización del modelo.

Etiquetado de Parte de Oración (POS)

El POS implica asignar a cada token su categoría gramatical, incluyendo sustantivos, verbos, adjetivos y otros roles sintácticos. Este paso permite a los modelos interpretar no sólo el significado semántico de las palabras, sino también sus roles funcionales dentro de una oración. El etiquetado POS sustenta los procesos subsiguientes como el análisis sintáctico, la desambiguación y la extracción de información.

Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER)

El NER identifica y clasifica entidades del mundo real dentro del texto, incluyendo personas, organizaciones, ubicaciones, fechas y cantidades numéricas. El NER transforma texto no estructurado en información estructurada, facilitando tareas como la construcción de grafos de conocimiento, sistemas de respuesta a preguntas y aplicaciones de búsqueda avanzada.

Análisis Sintáctico

El análisis sintáctico se refiere al análisis de la estructura sintáctica dentro de una oración. El análisis de constituyentes revela estructuras de frases jerárquicas, mientras que el análisis de dependencias captura las relaciones gramaticales entre palabras, delineando roles como sujeto, objeto y modificador. El análisis sintáctico es esencial para una interpretación sintáctica y semántica precisa, permitiendo aplicaciones posteriores que requieren un entendimiento profundo de la estructura de las oraciones.

Lematización y Traducción

Estos son procesos diseñados para reducir las palabras a sus formas canónicas o raíces. La derivación aplica reglas heurísticas para truncar terminaciones de palabras, mientras que la lematización se basa en el análisis morfológico y recursos léxicos para producir formas base lingüísticamente válidas. Estas operaciones mejoran la normalización del texto, reducen el tamaño del vocabulario y mejoran el rendimiento de tareas como la recuperación de información, la agrupación y el modelado de temas.

Modelado del Lenguaje

El modelado del lenguaje implica estimar la distribución de probabilidad de secuencias de palabras y predecir la probabilidad de los tokens siguientes. Los modelos de lenguaje son fundamentales para el PLN moderno, ya que codifican el conocimiento sintáctico, semántico y contextual, apoyando una amplia gama de aplicaciones desde la generación de texto hasta la comprensión. Los modelos de lenguaje a gran escala contemporáneos son sofisticados sistemas probabilísticos capaces de captar complejos patrones lingüísticos.

Normalización del Texto

La normalización del texto abarca una serie de pasos de preprocesamiento para estandarizar los datos textuales. Esto incluye pasar a minúsculas, manejo de puntuación, corrección ortográfica, expansión de contracciones y normalización de caracteres especiales. La normalización reduce la variabilidad en la entrada de texto, asegurando que los modelos posteriores operen sobre una representación coherente y consistente del lenguaje.

Resolución de Correferencia

La resolución de correferencia identifica cuándo múltiples expresiones en un texto se refieren a la misma entidad. Resolver correferencias con precisión, como reconocer que “ella” se refiere a “María” o que “la organización” se refiere a “Google”, es crítico para una interpretación coherente del texto. Esta funcionalidad sustenta tareas avanzadas de PLN como la resumisión, el razonamiento multi-oración y el análisis narrativo.