¿Qué es el procesamiento de lenguaje natural (NLP)?

Como predijo hace mucho la ciencia ficción, los humanos nos estamos acostumbrando a hablar con las computadoras. Los grandes modelos de lenguaje (LLM) y agentes de IA actuales suponen un gran salto en esa dirección, y ambos deben sus habilidades de elocución al campo del procesamiento de lenguaje natural o PLN. Cada vez que dictas un mensaje a tu teléfono, escribes una confusa pregunta de búsqueda o le pides a la IA que resuma un documento, entran en acción técnicas y tecnologías de PLN. Entienden el sentido de lo que dices y generan respuestas en el tipo de lenguaje que usarías para charlar con tu vecino. Es una evolución que merece la pena examinar.

¿Qué es el PLN?

El PLN es una rama de la inteligencia artificial que permite a las computadoras entender, generar y manipular lenguaje humano. El PLN se aplica tanto a lenguaje hablado como a textos escritos y puede usarse con todas las lenguas humanas. Algunas de las tecnologías y métodos del PLN que existen desde hace décadas han mejorado de forma significativa recientemente. Más aun, en los últimos años los LLM más populares, basados en técnicas de PLN, han extendido su uso. Asimismo, la incorporación de LLM en procesos de trabajo más complejos bajo la forma de agentes de IA no hará sino incrementar el uso del PLN en la vida cotidiana.

Definición y descripción general

Los LLM actuales nacen del campo de la lingüística computacional, que estudia el modelado computacional del lenguaje humano, mientras que el PLN es la disciplina de la ingeniería vinculada al desarrollo de métodos computacionales que ayuden a las computadoras a entender, generar y manipular lenguaje humano. En la última década, el aprendizaje automático, una rama de la IA que desarrolla sistemas que aprenden a partir del ejemplo, ha impulsado grandes avances. Las evoluciones de los últimos años han permitido al aprendizaje automático detectar patrones muy complejos en grandes conjuntos de datos, lo que hace que sea ideal para aprender las complejidades del lenguaje.

Los desarrolladores que incorporan PLN a sus aplicaciones aprovechan las dos ramas principales del PLN, una centrada en la comprensión del lenguaje y la otra en la generación de nuevas respuestas a las consultas. La comprensión de lenguaje natural (CLN) se centra en tareas como análisis de sentimientos, reconocimiento de entidades y extracción de expresiones clave. Estas tareas requieren que el PLN analice texto o lenguaje hablado para entender lo que se dice, mientras que la generación de lenguaje natural (GLN) genera respuestas, traducciones y resúmenes en función de su comprensión de los sentimientos y detalles del lenguaje humano que se les proporciona, El número creciente de LLM ofrecidos por proveedores de nube o sitios de código abierto, como Hugging Face, incorpora tanto CLN como GLN en sus operaciones.

¿Por qué es importante el PLN?

Los LLM, en constante mejora, han transformado el PLN rudimentario, capaz de detectar el significado de una pregunta y aplicar la respuesta almacenada apropiada, en un interlocutor flexible entrenado con petabytes de datos de propósito general en redes neuronales sofisticadas. Como resultado, hoy en día las computadoras entienden la estructura y el significado de las lenguas humanas, permitiendo a los desarrolladores y usuarios de aplicaciones entablar conversaciones más compleja con ellas. Esto tiene implicaciones en los negocios, la analítica, las relaciones humanas, la atención al cliente, la asistencia sanitaria, etc., ya que buscar y resumir datos y documentos se convierte en una tarea sencilla, por lo que son más valiosos que nunca. A continuación te ofrecemos algunos ejemplos de uso del PLN.

Aplicaciones del PLN

Al ser un campo secundario de la inteligencia artificial y la lingüística computacional que se centra en facilitar la comprensión y la interpretación del lenguaje humano por parte de las computadoras, el PLN tiene una amplia gama de aplicaciones. Puede utilizarse en cualquier caso de uso que requiera máquinas capaces de leer, interpretar y deducir el significado de datos textuales, imitando la comunicación humana. Estas son algunas de las opciones posibles:

• Automatización de tareas: los chatbots y agentes de IA que usan PLN pueden procesar tareas cada vez más complejas dentro de un área específica de responsabilidad, como la facturación, la analítica de datos o la ciberseguridad. El resultado es un nuevo tipo de eficiencia. Por ejemplo, un agente de IA de una aplicación empresarial podría extraer automáticamente información relevante de una oferta de precio de un proveedor, digamos en formato PDF, traducirla si fuera necesario y crear una solicitud de compra en el sistema. Esto ayuda a automatizar el proceso de compras y también permitiría señalar la factura final del proveedor para que la revisara un gerente si las cifras difirieran.
• Mejora de la búsqueda: el PLN tradicional proporciona muchas técnicas para mejorar la búsqueda y recuperación de coincidencias de palabras clave reconociendo palabras en función del contexto. Por ejemplo, "controlador" puede tener significados distintos en contextos ligados al transporte aéreo o a la informática. Las arquitecturas más recientes que utilizan bases de datos vectoriales mejoran de forma significativa la capacidad del PLN para entender el sentido semántico del lenguaje humano. El proceso de incrustación de vectores asigna representaciones numéricas a palabras, locuciones y documentos enteros, permitiendo un procesamiento rápido y preciso de tareas como la búsqueda semántica, el análisis de sentimientos y el análisis de similitudes entre documentos. Las búsquedas semánticas impulsadas por PLN son una pieza clave de servicios comunes, como los sistemas de recomendación de los sitios webs de retail o los servicios de streaming de entretenimiento.
• Análisis y organización de grandes conjuntos de documentos: técnicas de PLN como la agrupación de documentos y el modelado de temas simplifican la tarea de entender la diversidad de contenido en grandes conjuntos de documentos, como informes corporativos, artículos de noticias y documentos científicos. Más recientemente, un número creciente de modelos de incrustación han impulsado un nuevo nivel de interacción en lenguaje humano con datos y documentos. Cuando trabajan con una arquitectura de generación aumentada de recuperación (RAG), las aplicaciones equipadas con PLN puede permitir la exploración de la información en almacenes de documentos mediante prompts en lenguaje humano, en lugar de requerir el uso de SQL u otros lenguajes de codificación.
• Análisis de redes sociales: el PLN puede analizar las reseñas de los clientes y los comentarios de las redes sociales para entender mejor grandes volúmenes de información. El análisis de sentimientos identifica comentarios positivos y negativos en un flujo de comentarios en redes sociales y proporciona una medida directa de la opinión del cliente en tiempo real. En última instancia, esto puede generar enormes beneficios, como mejorar la satisfacción de los clientes y fidelizarlos.
• Insights de mercado: el PLN puede ayudar a analizar el idioma de los clientes de un negocio, ayudando a entender mejor qué desean y cómo comunicarse con ellos. Por ejemplo, el análisis de sentimientos puede detectar temas o productos específicos en redes sociales (por ejemplo, "el teclado es genial, pero la iluminación de la pantalla es demasiado tenue"), lo que proporciona información muy práctica para el diseño y el marketing de productos.
• Moderación de contenido: si tu negocio cuenta con canales activos en redes sociales, el PLN puede ayudar a los moderadores a supervisar y reaccionar a lo que se está diciendo, permitiéndoles mantener la calidad y la cortesía mediante el análisis no solo de las palabras, sino del tono y la intención de los comentarios. Esto puede servir de apoyo para sistemas comunes de calificación y señalización de clientes.

Cómo funciona el PLN

Por lo general, los modelos de PLN usan redes neuronales para aprender patrones y representaciones de datos de texto de entrenamiento. Los modelos de PLN se pueden entrenar con grandes conjuntos de datos para realizar tareas como análisis de sentimientos, reconocimiento de nombres de entidades, traducción automática y síntesis de textos. En el PLN, los grandes modelos de lenguaje aprenden a realizar predicciones o a generar texto en función de los patrones y características extraídos de los datos de entrada.

El objetivo del PLN es cerrar la brecha entre la comunicación humana y la comprensión de las computadoras, permitiendo a las máquinas llevar a cabo tareas que requieren comprender el lenguaje natural. Estas son algunas áreas específicas que tomar en cuenta.

• Lingüística computacional: la lingüística computacional es un campo de estudio que recurre a una combinación de informática, inteligencia artificial y lingüística para desarrollar modelos de IA capaces de procesar distintos aspectos del lenguaje humano. El resultado son métodos computacionales que permiten analizar y manipular texto y lenguaje hablado. La lingüística computacional implica el estudio de la sintaxis, análisis gramatical, análisis semántico y análisis del discurso. La aplicación de este estudio se traduce en las capacidades de PLN que vemos en acción en traducción automática, reconocimiento de voz, análisis de sentimientos y generación de lenguaje.
• Aprendizaje automático en el PLN: puesto que los modelos de IA aprenden a realizar diversas tareas relacionadas con el lenguaje mediante el análisis de grandes conjuntos de datos de entrenamiento que proporcionan la base para entender el lenguaje, el PLN moderno requiere aprendizaje automático (AA). En PLN, el resultado es un modelo de aprendizaje automático que lleva a cabo una tarea objetivo, como análisis de sentimientos, reconocimiento de entidades o generación de lenguaje.
  
  Por ejemplo, los datos de entrenamiento para analizar sentimientos consisten en oraciones etiquetadas con su sentimiento (por ejemplo, sentimiento positivo, negativo o neutro). Un algoritmo de aprendizaje automático lee este conjunto de datos y produce un modelo que toma oraciones como valores de entrada y devuelve sus sentimientos. El modelo de clasificación de documentos resultante puede indicar rápidamente si un documento expresa una visión positiva, neutra o negativa del tema y si trata, por ejemplo, de deporte, finanzas o política. Del mismo modo, se puede entrenar un modelo de aprendizaje automático para que reconozca y clasifique entidades en un documento, como nombres, lugares y fechas.
• Aprendizaje profundo en PLN: el aprendizaje profundo es el aprendizaje automático que usa modelos de redes neuronales profundas. Las redes neuronales profundas tienen múltiples capas de nodos interconectados o neuronas que permiten al modelo aprender patrones muy complejos a partir de sus datos de entrenamiento. En combinación con grandes conjuntos de datos de entrenamiento, el aprendizaje profundo puede mejorar el rendimiento de las tareas de PLN, como traducción automática, análisis de sentimientos y reconocimiento de voz.
• Aprendizaje por transferencia: el aprendizaje por transferencia, a menudo denominado ajuste fino de modelos de IA, conlleva tomar un LLM fundacional sofisticado y adaptarlo a una tarea específica con ayuda de un conjunto de datos más pequeño ajustado a la tarea. Estos LLM fundacionales tienen una sólida comprensión del lenguaje y amplios conocimientos generales que se pueden ajustar para adaptarse a los matices de una nueva tarea. En PLN, un organización puede utilizar el aprendizaje por transferencia para ayudar a un modelo de IA a incrementar su precisión en un dialecto local, por ejemplo, o para utilizarlo en una industria con su propia jerga, como la ciencia médica.

Pasos de implementación del PLN

Entre los pasos habituales para implementar el PLN se incluyen:

1. Recopilar y preparar datos textuales: reúne datos textuales de distintas fuentes, como redes sociales, documentos o contenido web, y conviértelos en un formato adecuado para que puedan analizarlos máquinas.

2. Extraer características y representaciones: convierte el texto previamente procesado en un formato numérico que comprensible para los modelos de aprendizaje automático. Las técnicas más avanzadas implican convertir palabras y segmentos de texto en incrustaciones vectoriales.

3. Seleccionar y entrenar un modelo: elige un modelo de PLN apropiado en función de la tarea que quieras llevar a cabo, como análisis de sentimientos o clasificación de textos, y entrénalo con el conjunto de datos que has preparado, modificando los hiperparámetros para optimizar el rendimiento y la precisión.

4. Evaluar y desplegar tu modelo: evalúa la precisión y la exhaustividad del modelo de PLN, y si generaliza bien cuando se le proporcionan nuevos datos. Una vez que estés satisfecho, despliega el modelo en un entorno de producción para procesar y analizar datos textuales en un contexto real.

Principales técnicas y tareas del PLN

El PLN utiliza IA para facilitar las interacciones habladas entre máquinas y personas. Para lograrlo, recurre a una serie de técnica y tareas.

• Técnicas de preprocesamiento: en PLN, limpiar y preparar datos textuales para su análisis siempre ha sido esencial. Estas técnicas incluyen la tokenización, que divide texto sin formato (por ejemplo, una oración o un documento) en una secuencia de tokens, como palabras o fragmentos de palabras. La tokenización suele ser el primer paso en un pipeline de procesamiento de NLP. A continuación, las palabras se reducen a su forma básica o raíz mediante stemming o lematización. Por ejemplo, la palabra "revisitado" se compone del prefijo "re-", la raíz "visit" y el sufijo del participio "-ado". Asimismo, la eliminación de palabras irrelevantes ayuda a mejorar el rendimiento y ahorrar en procesamiento al suprimir palabras comunes con poco significado, por lo general palabras frecuentes como "a", "el" o "un".
  
  Algunos pasos adicionales de procesamiento previo podrían ser eliminar puntuación, revisar los caracteres especiales y corregir errores ortográficos. Estas técnicas ayudan a garantizar que el formato de los datos sea consistente y utilizable para las tareas básicas de PLN.
• Tareas básicas de PLN: las tareas básicas de PLN han evolucionado a lo largo del tiempo, pero todas contribuyen a entender la estructura y el significado del texto y a menudo se llevan a cabo en combinación para crear sistemas de PLN más complejos.
  
  Las tareas básicas de PLN procesan el lenguaje humano para que las computadoras puedan reconocerlo, extraerlo e imitarlo. Estas tareas incluyen el etiquetado de partes del discurso (POS, por sus siglas en inglés), que identifica la función sintáctica de cada palabra de una oración (por ejemplo, nombre, verbo o adjetivo); análisis sintáctico para identificar cómo se combinan las palabras para formar locuciones, cláusulas y oraciones completas; reconocimiento de nombres de entidades o NER, que identifica y clasifica a personas, organizaciones y lugares; y el análisis de sentimientos, que determina el tono emocional de un extracto de texto.
  
  Más recientemente, las redes neuronales profundas se han convertido en la tecnología más avanzada para los LLM. Han reemplazado tanto el etiquetado POS como el análisis sintáctico con incrustaciones vectoriales que permiten un procesamiento más flexible y preciso del lenguaje natural.
• Tareas avanzadas de PLN: los LLM recurren a técnicas avanzadas de LLM para facilitar conversaciones naturales y atractivas entre humanos y máquinas. Estos métodos pueden incluir traducciones automáticas de un idioma a otro; resúmenes de texto que ofrecen una versión sintetizada de fragmentos de texto largos; y respuestas a preguntas, lo que implica extraer, y a menudo parafrasear, información de un documento para responder a consultas específicas sobre este. Con frecuencia, esta generación de lenguaje natural (NLG, por sus siglas en inglés) requiere modelos sofisticados, grandes conjuntos de datos y en muchos casos un proceso de ajuste fino para realizar tareas de campos específicos, como la medicina o el retail.

El PLN en distintas industrias

El PLN puede simplificar una amplia gama de procesos de negocio, especialmente aquellos que implican grandes volúmenes de texto no estructurado, como correos electrónicos, encuestas y conversaciones en redes sociales. Con el PLN, las empresas pueden analizar mejor sus datos para tomar decisiones más acertadas. Estos son solo algunos ejemplos de aplicaciones prácticas del PLN.

• Salud: a medida que los sistemas de salud adoptan las historias clínicas electrónicas (HCE), van acumulando grandes cantidades de datos no estructurados. El PLN puede analizar y extraer nuevos insights de las historias clínicas, ayudando a los profesionales de salud en entornos dinámicos a crear y actualizar entradas (por ejemplo, generando resúmenes tras las consultas) en las HCE sin necesidad de escribir.
• Finanzas: en el ámbito financiero, los operadores utilizan la tecnología de PLN para extraer automáticamente información de documentos corporativos y comunicados de prensa y así obtener información relevante para sus portafolios y sus decisiones sobre transacciones.
• Servicio al cliente: muchas compañías utilizan asistentes virtuales o bots conversacionales para responder a consultas básicas de los clientes y solicitudes de información, y envían las preguntas a los humanos cuando es necesario. En los últimos tiempos, LLM conectados a arquitecturas RAG se han vuelto capaces de gestionar muchas de estas interacciones más complejas.
• Seguros: las grandes aseguradoras pueden usar el PLN para examinar documentos e informes vinculados a las reclamaciones y ofrecer información sobre la cobertura muy rápidamente.

Desafíos y futuro del PLN

El campo del PLN ha experimentado avances espectaculares, pero también se enfrenta a desafíos que vamos a analizar. Los proveedores de tecnología e investigadores trabajan cada día para hacer que los sistemas de PLN sean más robustos, adaptables y capaces de entender lenguaje similar al de los humanos. Esos esfuerzos impulsarán grandes avances en áreas como la traducción, los asistentes virtuales y el análisis de textos. Veamos algunos desafíos y oportunidades específicos.

Desafíos actuales

Manejar la complejidad y la ambigüedad del lenguaje humano, incluyendo entender el contexto, el sarcasmo y los matices en distintos idiomas y dialectos, no es una hazaña menor. Por lo general, los modelos de PLN requieren grandes volúmenes de datos etiquetados para su entrenamiento. Conseguirlos puede llevar mucho tiempo y resultar costoso.

¿A qué otros desafíos se enfrentan los investigadores?

• Costos de computación: al aumentar el tamaño y la complejidad de los modelos, los costos se incrementan en función de los ciclos de computación necesarios para realizar las tareas. Incluso a pesar de innovaciones recientes como el aprendizaje por refuerzo, que puede reducir el tiempo y el costo de los regímenes de entrenamiento, la ejecución en producción de PLN puede resultar costosa. Los ingenieros de aprendizaje automático están explorando arquitecturas más eficientes y usando métodos como la depuración y la cuantificación de modelos, así como el aprendizaje por refuerzo, para reducir los costos de computación.
• Sesgo de datos: en función de los conjuntos de datos utilizados para su entrenamiento, los modelos de PLN puede ser propensos a generar texto sesgado en favor de un grupo específico, imitando el estilo o el dialecto representados en el conjunto de datos de entrenamiento. Para resolverlo, los entrenadores deben ser conscientes de que un grupo demográfico o contexto podría estar representado en exceso en el conjunto de datos para poder agregarle una gama mayor de variedades de lenguaje. Algoritmos sensibles a la equidad pueden ayudarte a detectar sesgos si estás entrenando tus propios LLM.
• Interpretabilidad: en PLN, la interpretabilidad es la capacidad para entender y explicar los resultados del modelo. Esto puede suponer un desafío, en especial con los LLM avanzados, cuyos procesos internos son complejos y francamente opacos. En contextos en los que explicar el razonamiento del modelo es importante, como en el ámbito jurídico, la salud y las decisiones de seguros, la interpretabilidad es una necesidad. Por ello existe un número creciente de estrategias para que los resultados de los modelos sean más interpretables. Entre las principales se encuentran el aprendizaje por refuerzo, la regresión linear, los árboles de decisión y una gama de técnicas de ingeniería de funciones.

Tendencias futuras

El futuro del PLN estará enfocado en mejorar la comprensión y la generación de lenguaje, así como en incrementar la accesibilidad y los beneficios de esta tecnología para una variedad de aplicaciones. Los investigadores están trabajando para desarrollar algoritmos más eficientes, mejorar las capacidades multilingües y crear modelos que puedan aprender con menos datos etiquetados.

Los seguidores del desarrollo del PLN, podrán observar estas tendencias:

• Avances en los modelos fundacionales: los modelos fundacionales, como Cohere, Llama, BERT y GPT, siguen evolucionando y el número de modelos disponibles continúa aumentando. Algunos se están volviendo más sofisticados y versátiles, mientras que otros se centran en la simplicidad y en un uso específico, lo que permite utilizarlos para una amplia gama de tareas con un entrenamiento adicional mínimo y costos de computación menores. Los grandes modelos están incrementando su versatilidad mediante la integración de datos multimodales, como texto, imágenes, video y audio. Son de esperar avances en el diseño de la arquitectura y la infraestructura, como lo demuestran las evoluciones recientes del aprendizaje por refuerzo, para adaptarse a la complejidad y la escala manteniendo los costos bajo control.
• Mejora de la comprensión y la generación: aunque el PLN lleva décadas usándose, sigue progresando en la comprensión y generación de lenguaje gracias a técnicas que captan mejor los matices del lenguaje, como el contexto, el sentimiento y la intención. Los sistemas de PLN seguirán mejorando en tareas como la traducción automática, la generación de resúmenes y las conversaciones en lenguaje natural con humanos, especialmente a medida que las arquitecturas RAG y las tecnologías de grafos de conocimiento aporten contenido más contextualizado y preciso para las aplicaciones de negocio del mundo real.

Mejora tu PLN con Oracle GenAI

¿Sabías que Oracle Cloud Infrastructure (OCI) te da todo lo que necesitas para actualizar y mejorar incluso las aplicaciones de PLN más avanzadas? El servicio de IA generativa de OCI, por ejemplo, te ofrece una integración sencilla con LLM versátiles, como el modelo Command de Cohere o la serie Llama de código abierto de Meta, en un servicio fácil de usar. Utilízalo para ajustar modelos para una amplia gama de casos de uso del PLN, como asistencia para la escritura, resúmenes, analítica y chat.

Para que tu empresa pueda disfrutar de forma aún más sencilla del PLN más reciente, las aplicaciones SaaS de Oracle ofrecen acceso a resultados de IA ahí donde se necesitan, sin salir del entorno de software que usas cada día para gestionar tu negocio.

El PLN continúa evolucionando, y tiene un gran potencial para revolucionar la forma en que interactuamos con la tecnología y procesamos grandes cantidades de información textual.

Preguntas frecuentes sobre el procesamiento de lenguaje natural (PLN)

¿Cómo puede el PLN mejorar la atención al cliente?

El PLN puede ayudar a mejorar la atención al cliente de distintas maneras. Puede procesar un flujo constante de consultas orales y escritas de los clientes, lo que permite una resolución más rápida de sus problemas. Esto se consigue mediante sofisticados LLM que entienden el contexto y los matices del significado en las interacciones con los clientes. Del mismo modo, también puede ayudar a los agentes humanos de atención al cliente a prestar un servicio mejor a los clientes ofreciéndoles resúmenes de las llamadas y listas de tareas pendientes después estas.

¿Cuáles son los beneficios del PLN en analítica empresarial?

El PLN amplía el acceso a la analítica empresarial a un grupo mayor de usuarios. Lo logra permitiendo a los profesionales explorar datos no a través de lenguajes de programación, como SQL, sino mediante conversaciones en lenguaje natural con, por ejemplo, un agente de IA que sabe cómo acceder a los datos, compilarlos y presentarlos desde la base de datos de la organización.

¿Cómo ayuda el PLN a automatizar los procesos de negocio?

El PLN ayuda a automatizar los procesos de negocio mediante la comprensión y la generación de lenguaje. Por ejemplo, una aplicación de PLN podría recibir una orden, crear una factura e iniciar la facturación y la ejecución, por lo que tan solo sería necesaria la intervención de un empleado para revisar y aprobar la actividad. Esto puede ahorrar tiempo y esfuerzo en cada factura que se procesa.

¿Cómo puede el PLN, conjuntamente con la IA, mejorar la toma de decisiones en las empresas?

El PLN se basa en aprendizaje automático y a menudo en sofisticados modelos fundacionales de IA. Toda esta IA muy potente puede facilitar la toma de decisiones empresariales aportando más flexibilidad y accesibilidad a la analítica de datos. For ejemplo, una plataforma de analítica equipada con PLN podría ofrecer una interfaz agéntica que permitiera a un profesional hacer preguntas sobre la base de datos de su organización en lenguaje natural. Esto evita a la persona tener que consultar un panel de control preprogramado y puede redundar en una mayor creatividad a la hora de explorar los datos.