Procesamiento del lenguaje natural

Cómo funciona el procesamiento del lenguaje natural

El objetivo del procesamiento del lenguaje natural es transformar datos de lenguaje no estructurados a un formato estructurado que las máquinas puedan usar para interpretar datos del habla y texto, descubrir y visualizar relaciones complejas en conjuntos de datos de gran tamaño, y generar nuevos datos de lenguaje.

Los datos de lenguaje humano no procesados pueden provenir de varias fuentes, tales como señales de audio, web y redes sociales, documentos y bases de datos. Los datos contienen información valiosa, como comandos por voz, sentimiento público sobre ciertos temas, datos de funcionamiento, e informes de mantenimiento. El procesamiento del lenguaje natural puede combinar y simplificar estas fuentes de datos de gran tamaño, y transformarlas en visualizaciones y modelos de temas obtener nuevas perspectivas.

Para realizar procesamiento del lenguaje natural en datos del habla, detecte la presencia de habla humana en un segmento de audio, realice transcripción de habla a texto, y aplique técnicas de minería de textos y Machine Learning al texto derivado.

Preparación de datos para procesamiento del lenguaje natural

Estas son algunas técnicas utilizadas en el procesamiento del lenguaje natural para convertir texto de formato no estructurado a formato estructurado:

Tokenización: Por lo general, este es el primer paso en el procesamiento de texto para procesamiento del lenguaje natural. Se refiere a dividir el texto en oraciones o palabras.

Stemming: Esta técnica de normalización de texto elimina afijos para reducir las palabras a su raíz. Emplea reglas heurísticas simples, y puede generar palabras incorrectas que no existen en los diccionarios.

Lematización: Esta técnica sofisticada de normalización de texto utiliza vocabulario y análisis morfológico para eliminar los afijos de las palabras. Por ejemplo, “edificio tiene pisos” se reduce a “edificar tener piso”.

Word2vec: La técnica más popular de word embedding es Word2vec. Crea una representación distribuida de palabras en vectores numéricos, que capturan semántica y relaciones entre palabras.

Modelado de n-gramas: Un n-grama es un conjunto de n elementos consecutivos en un documento de texto, que puede incluir palabras, números, símbolos y puntuación. Los modelos de n-gramas son útiles en muchas aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural en las que la secuencia de palabras es relevante, tales como análisis de sentimiento, clasificación de texto y generación de texto.

Procesamiento del lenguaje natural con IA

Los modelos de IA entrenados con datos lingüísticos pueden reconocer patrones y predecir caracteres o palabras subsiguientes en una oración. Para crear modelos de procesamiento del lenguaje natural, puede utilizar algoritmos de Machine Learning clásicos, tales como regresión logística y árboles de decisión, o arquitecturas de Deep Learning, tales como redes neuronales convolucionales (CNN), redes neuronales recurrentes (RNN) y autoencoders. Por ejemplo, puede utilizar las CNN para clasificar texto, y las RNN para generar una secuencia de caracteres.

Los modelos de transformador (un tipo de modelo de Deep Learning) revolucionaron el procesamiento del lenguaje natural, y son la base de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) como BERT y ChatGPT™. Los transformadores están diseñados para realizar un seguimiento de las relaciones entre los componentes de una secuencia. Se basan en un mecanismo de autoatención para capturar dependencias globales entre entradas y salidas.

En el contexto del procesamiento del lenguaje natural, esto permite a los LLM capturar dependencias a largo plazo, relaciones complejas entre palabras y matices presentes en el lenguaje natural. Los LLM pueden procesar todas las palabras en paralelo, lo que acelera el entrenamiento y la inferencia.

Al igual que con otros modelos de Deep Learning previamente entrenados, puede realizar transferencia del aprendizaje con LLM previamente entrenados para resolver un problema particular de procesamiento del lenguaje natural. Por ejemplo, puede ajustar un modelo BERT para texto japonés.