El procesamiento del lenguaje natural (NLP) es una rama de la inteligencia artificial que permite a los ordenadores interpretar y generar lenguaje humano. Esta tecnología utiliza la lingüística computacional y el aprendizaje automático para analizar el texto y la voz y, de esta manera, hacer posible interacciones eficaces entre personas y máquinas.
Desde que el concepto de la inteligencia artificial se introdujo por primera vez, el lenguaje ha constituido una barrera natural para su desarrollo. Todo se resume a que las máquinas no se comunican de la misma manera que los seres vivos. La ambigüedad, los matices y las capas de connotaciones del lenguaje humano carecen de las estructuras rígidas y las definiciones claras que utilizan las máquinas. Y justo esta es una de las razones por las que la programación informática utiliza lenguajes de codificación especiales: si quieres decirle a un ordenador lo que debe hacer, es necesario hablarle de una manera muy específica. O quizá sería mejor decir que esto fue así hasta que llegó el NLP.
NLP son las siglas en inglés de "procesamiento del lenguaje natural", una tecnología diseñada para tender puentes entre la comunicación humana y la comprensión de las máquinas. El NLP permite a los sistemas informáticos interpretar el lenguaje natural de la misma manera que lo hacen los seres humanos, lo que lo convierte en uno de los pilares fundamentales del creciente campo de la inteligencia artificial.
El origen del NLP se remonta a principios del siglo XX, con algunas de las primeras ideas sobre lingüística que planteó Ferdinand de Saussure. El concepto se siguió desarrollando en la década de los cincuenta de la mano de Alan Turing, que allanó el camino para los sofisticados sistemas de NLP actuales. A medida que el poder computacional y las técnicas de IA fueron evolucionando, el NLP creció hasta convertirse en un campo propio y caracterizado por su capacidad para interpretar y recrear el lenguaje humano complejo, matices incluidos.
En un mundo ideal, el procesamiento del lenguaje natural permitirá que las personas y las máquinas se comuniquen con la misma facilidad con la que las personas hablan entre sí. Para lograrlo, sin embargo, se necesitan una serie de pasos divididos en multitud de tareas más pequeñas, que van desde analizar e interpretar el texto hasta generar respuestas similares a las del ser humano. Cada una de las siguientes tareas aborda un aspecto específico del lenguaje con el fin de lograr que las máquinas puedan gestionar incluso algunas de las interacciones más complejas del lenguaje humano:
El análisis de sentimiento es una técnica que se utiliza para detectar el tono emocional que hay detrás de las palabras. Es especialmente útil para supervisar las redes sociales, el contenido de marketing y el servicio de atención al cliente, ya que ayuda a las organizaciones a comprender las opiniones de los consumidores y los sentimientos (a menudo no expresados) que hay detrás de las respuestas. Al analizar los datos de texto, las empresas pueden valorar la opinión pública sobre los productos, las marcas o los servicios y ajustar sus estrategias en consecuencia.
Por su capacidad para convertir el lenguaje oral en texto, el reconocimiento de voz es fundamental para crear sistemas activados por voz que sean capaces de reaccionar, como asistentes digitales y sistemas de respuesta de voz interactiva (IVR). Para llevar a cabo esta tarea, analizan las ondas sonoras del habla y utilizan algoritmos que les permiten interpretar el contenido y convertirlo en un formato escrito que permita seguir procesándolo.
El etiquetado gramatical (o etiquetado de partes del discurso) consiste en etiquetar cada una de las palabras de una oración según su función gramatical: sustantivo, verbo, adjetivo, etc. Este proceso ayuda al sistema a comprender la estructura de las oraciones y mejora la precisión del análisis lingüístico. El etiquetado es crucial para diversas aplicaciones de procesamiento del lenguaje que requieren un conocimiento profundo de la gramática, como las herramientas de corrección de textos o los sistemas avanzados de análisis de contenido.
El reconocimiento de entidades con nombre (NER) identifica los elementos clave del texto y los clasifica en categorías predefinidas, como nombres de personas, organizaciones, ubicaciones, expresiones de tiempo, cantidades o valores monetarios, entre otros. El NER se utiliza en sistemas de recomendación de contenido, recuperación de información en bases de datos grandes y sistemas automatizados de soporte de atención al cliente para extraer detalles relevantes de datos no estructurados.
La resolución de correferencias es la tarea responsable de detectar todas las expresiones que hacen referencia a una misma entidad dentro de un texto, lo que permite desarrollar una interpretación completa e inequívoca de lo que se está diciendo. Esta parte del procesamiento resulta esencial para actividades como resumir documentos, responder preguntas y mantener el contexto en los sistemas de diálogo.
La generación de lenguaje natural transforma los datos estructurados en lenguaje natural en aplicaciones como la generación de informes, la creación automatizada de contenido y la traducción en tiempo real de datos en texto legible. Esta tarea imita el proceso de generación del lenguaje humano y otorga a las máquinas la capacidad de crear respuestas que suelen ser difíciles de distinguir de las de una persona.
Aunque el concepto básico de máquinas que entienden y generan lenguaje natural puede parecer relativamente simple, abre un abanico ilimitado de posibilidades en varios campos. Estos son algunos de los casos de uso más significativos para el NLP:
- Traducción automática
El NLP no se limita a ningún idioma; la traducción automática permite a los sistemas digitales traducir texto o voz de un idioma a otro de forma automática, lo que facilita la comunicación en los mercados mundiales y entre las diversas poblaciones. - Agentes virtuales y chatbots
Estos programas simulan conversaciones con usuarios humanos para proporcionar soporte de atención al cliente, recopilar información o automatizar tareas. Los sistemas digitales que son capaces de interactuar directamente con los usuarios permiten resolver los problemas más rápido y son más accesibles. - Análisis de sentimiento del cliente
Mediante un análisis detallado de sentimiento, esta estrategia analiza en profundidad el contexto y el significado que se esconden en el contenido de las redes sociales y las grabaciones de los centros de llamadas, valiosa información sobre las percepciones de los clientes y las condiciones del mercado. - Detección de correo no deseado
Para identificar y filtrar los correos electrónicos no deseados, este sistema de detección analiza los patrones de texto y marca el contenido sospechoso o no solicitado, algo fundamental para garantizar la utilidad y la seguridad del correo electrónico. - Resumen de texto y clasificación
El resumen de texto utiliza la tecnología de NLP para generar automáticamente versiones breves de documentos extensos o complejos, lo que permite a las personas comprender rápidamente los puntos clave y categorizar los textos sin necesidad de leer todo el contenido.
Los casos de uso anteriores son solo una pequeña parte de lo que puede hacer el procesamiento del lenguaje natural. El NLP tiene potencial para transformar varios sectores y hacer evolucionar la manera en que las empresas funcionan e interactúan con los compradores. Dado que las empresas recopilan cada vez más datos no estructurados de diversas fuentes, el NLP desempeña un papel cada vez más importante a la hora de extraer información procesable y de automatizar los procesos esenciales. Gracias a esto, las organizaciones pueden perfeccionar su estrategia de toma de decisiones y mejorar de forma significativa las experiencias de los clientes.
Al mismo tiempo, las tecnologías de NLP ayudan a las empresas a superar las barreras lingüísticas y a llegar a clientes y mercados situados fuera de su región geográfica inmediata. Gracias a la automatización de la traducción y al soporte de atención al cliente multilingüe, el idioma ya no tiene por qué ser un lastre para la expansión del negocio.
En su conjunto, el NLP puede ofrecer una ventaja competitiva a aquellas empresas que decidan incorporarlo, ya que podrán aprovechar todo el potencial de sus datos y mejorar sus ofertas de servicios para satisfacer mejor las expectativas de los clientes.
No podemos subestimar la importancia del NLP, sobre todo a medida que la IA sigue evolucionando e integrándose en nuestro día a día. Sin embargo, esto no significa que el procesamiento de lenguaje natural sea perfecto, y es preciso tener en cuenta varias consideraciones y preocupaciones clave:
El contexto es fundamental para el NLP. Dado que el significado de las palabras y las expresiones puede cambiar en función de cómo se utilicen en una oración, se necesitan algoritmos que puedan interpretar el contexto correctamente y comprender la intención y el significado. Una solución son los algoritmos que responden al contexto y van un paso más allá para tener en cuenta el texto adyacente con el fin de ayudar a la IA a comprender con mayor precisión el uso y el significado de las palabras.
Detectar la ironía y el sarcasmo en un texto es bastante difícil para las personas, y casi imposible para las máquinas. Esto se debe a que estos recursos del lenguaje tienen matices que, a menudo, se entienden a través del tono o el contexto, no solo del significado literal de las palabras. Para poder interpretar los sentimientos y las intenciones con precisión, los sistemas de NPL deben ser capaces de discernir estas sutilezas. Las técnicas avanzadas de análisis de sentimiento, incluidos los modelos de aprendizaje profundo entrenados a partir de grandes conjuntos de datos con anotaciones y ejemplos de ironía y sarcasmo, pueden ayudar a mejorar el reconocimiento de estos recursos.
Desarrollar y mantener un sistema avanzado de NLP puede ser caro. Hablamos de sistemas que requieren una inversión sustancial para obtener los datos, los recursos informáticos y el personal cualificado necesarios, algo que puede resultar prohibitivo para algunas organizaciones o investigadores con bajos niveles de financiación. Los servicios de NLP con soporte en la nube pueden reducir los costes, ya que permiten adaptar los recursos y el mantenimiento. Asimismo, las herramientas y los marcos de trabajo de código abierto también facilitan el acceso con modelos prediseñados y el respaldo de comunidades de Internet útiles y activas.
Los sistemas de NLP deben gestionar los errores en los datos de entrada, como errores tipográficos en el texto o errores de pronunciación en los contenidos orales, algo que puede complicar la comprensión y el procesamiento. Llevar a cabo acciones exhaustivas de procesamiento previo (por ejemplo, corrección ortográfica, corrección gramatical y reducción del ruido en el contenido oral) puede mejorar la precisión de los datos antes de que los procese el NLP.
No todas las personas se comunican utilizando el lenguaje estándar de los libros de texto. La naturaleza informal del habla coloquial y el argot varía ampliamente según la cultura y la comunidad, y dificulta la capacidad de los NLP de mantenerse al día, seguir siendo relevantes e interactuar con el usuario utilizando sus propios términos. Actualizar continuamente los modelos lingüísticos con conjuntos de datos actuales e incorporar contenido de redes sociales y otras fuentes lingüísticas en tiempo real puede ayudar a los sistemas a mantenerse en sintonía con la evolución de las tendencias lingüísticas.
En muchos casos, no es fácil saber cómo los modelos NLP llegan a conclusiones específicas, especialmente los que se basan en el aprendizaje profundo. Esta opacidad, la culpable de que a los usuarios les cueste entender los procesos de toma de decisiones del sistema y desconfíen de ellos, suele conocerse como el problema de la "caja negra". Técnicas como la propagación de relevancia por capas (LRP) o las explicaciones aditivas de Shapley (SHAP) pueden arrojar luz sobre qué entradas influyen más en los resultados y aumentar el nivel general de transparencia y fiabilidad.
Para crear sistemas de NLP que puedan procesar de forma eficaz varios idiomas es necesario comprender e integrar los matices sintácticos, semánticos y pragmáticos de cada idioma, lo que requiere una cantidad ingente de datos y técnicas de modelado sofisticadas. Los modelos multilingües capaces de transferir el aprendizaje entre idiomas pueden presentar una solución a este problema, ya que aprovechan las similitudes entre los idiomas para mejorar la eficiencia del procesamiento incluso al interactuar en diversas jergas.
A pesar de los retos inherentes al procesamiento del lenguaje natural, también existen algunos beneficios innegables, especialmente para las empresas. Entre las ventajas más interesantes se incluyen las siguientes:
- Análisis de grandes conjuntos de datos
El NLP puede procesar y analizar rápidamente grandes cantidades de datos de texto no estructurado, algo que un ser humano no podría hacer por sí solo. Gracias a esta capacidad, las organizaciones pueden extraer información valiosa de los comentarios de los clientes, las conversaciones en redes sociales y otras fuentes. - Optimización de los procesos diarios y mejora de la productividad
El NLP puede automatizar tareas rutinarias como la introducción de datos, el soporte de atención al cliente y la recuperación de información para optimizar las operaciones diarias, lo que permite asignar la mano de obra humana a tareas más complejas. - Análisis objetivos
El NLP proporciona herramientas para llevar a cabo análisis imparciales y coherentes de los datos de texto. Esta objetividad es crucial en campos como la investigación de mercado y la revisión de documentos jurídicos, donde los prejuicios de las personas pueden alterar los resultados. - Información procesable
En muchos aspectos, como el análisis de sentimiento o la detección de tendencias, el NLP ayuda a las empresas a comprender los patrones y sentimientos subyacentes en los datos de texto, lo que proporciona conclusiones claras que pueden servir de base para la toma de decisiones y la planificación estratégica. - Mejora de la experiencia del cliente
El NLP mejora la interacción de las empresas con el cliente a través de chatbots y asistentes virtuales que pueden comprender y responder al lenguaje humano de forma natural. Con ello, mejoran la interacción y, al mismo tiempo, la satisfacción y la fidelidad del cliente.
El procesamiento del lenguaje natural se divide en una serie de pasos cuyo objetivo es interpretar y generar lenguaje humano automáticamente. Para ello, se aúnan varios aspectos del aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, la lingüística computacional y otras ciencias de la computación. Aunque el proceso en sí es extremadamente complejo, normalmente suele incluir los siguientes pasos:
- Recopilación de datos
Antes de que el NLP pueda empezar a analizar e interpretar el lenguaje, necesita recibir un entrenamiento adecuado. Para ello, es necesario recopilar una gran variedad de datos no estructurados de texto y voz de varias fuentes. - Procesamiento previo
Los datos se limpian y organizan, un proceso que incluye la tokenización, la eliminación de palabras irrelevantes, la derivación y la lematización para simplificar el texto. - Entrenamiento del modelo
Los sistemas de NLP utilizan técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para entrenarse en datos preprocesados y encontrar patrones y estructuras lingüísticas. - Extracción de características
Se identifican y extraen características específicas de los datos que luego se utilizan para crear conjuntos de datos muy detallados que puedan utilizarse en la predicción, la clasificación y la agrupación en clúster. - Desarrollo de algoritmos
Los algoritmos se desarrollan y perfeccionan para ayudar al sistema a interpretar y generar con precisión lenguaje basado en los datos de entrenamiento. - Pruebas y validación
Para garantizar la precisión y la eficacia del modelo, se evalúa su rendimiento con datos nuevos y a los que no se ha visto expuesto. - Implementación
El modelo NLP se integra en las aplicaciones para el uso final. - Aprendizaje continuo
A medida que se dispone de nuevos datos, el modelo se actualiza para mejorar y adaptar el sistema a la evolución de las tendencias lingüísticas.
La forma en que las personas y las máquinas se comunican está cambiando y, a medida que los ámbitos de aplicación del procesamiento del lenguaje natural crecen, su importancia en el mundo empresarial también se vuelve más evidente. Sin embargo, para aprovechar todas las ventajas que ofrece el NLP y sortear sus complejidades, suele ser necesario asociarse con un proveedor de servicios que tenga experiencia en la materia. ServiceNow, líder en automatización con IA, tiene la solución: Now Platform®.
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