¿Qué es el procesamiento de lenguaje natural (NLP)?
NLP (Natural Language Processing) es una tecnología comprendida dentro del campo de Machine Learning que permite a las computadoras la interpretación, manipulación y comprensión del lenguaje humano.
Muchas empresas utilizan software de NLP para procesar, analizar y, en ocasiones, responder a mensajes provenientes de canales de comunicación tales como correos electrónicos, feeds de noticias de redes sociales, mensajes de texto, entre otros.
¿Cuál es su importancia?
NLP es fundamental para el análisis en profundidad de todo dato de texto y voz de forma eficiente. Una de sus características más innovadoras es que se adapta e interpreta variadas diferencias en dialectos, jerga e irregularidades gramaticales típicas del lenguaje que es utilizado en la vida cotidiana. Por ello es que el procesamiento natural del lenguaje se considera uno de los campos más complejos de la informática. La lengua está cargada de dobles sentidos y para la comprensión de la misma es necesario contar con amplios conocimientos del contexto en el que se usa.
¿Cómo funciona?
Todos los métodos de procesamiento de lenguaje natural tienen en cuenta las jerarquías que definen las relaciones entre las palabras. Por lo tanto, para entrenar el algoritmo en la lengua, se recurre a las diferentes áreas de la lingüística:
La morfología –
Se ocupa de la composición de las palabras y de sus relaciones con otras palabras.
La sintaxis –
Define el modo en que las palabras se unen para formar frases.
La semántica –
Se refiere al significado de las palabras y a los grupos de palabras.
La pragmática –
Se refiere al contexto en el que se llevan a cabo las locuciones lingüísticas.
La fonología –
Se trata de la estructura fonética del lenguaje hablado.
1er paso
Etiquetado gramatical o Part-Of-Speech Tagging (POST) –
Está relacionado con la morfología: determinar la función de cada palabra en forma individual. La dificultad recae en que las palabras pueden cambiar de función dependiendo de la frase en la que se colocan. Para solventar esto, se puede recurrir a métodos como la utilización de extensos corpus de textos como el British National Corpus, los cuales están formados por millones de palabras etiquetadas y de las que se pueden deducir normas de aprendizaje para el etiquetado de palabras. Hoy en día, los nuevos programas de etiquetado utilizan algoritmos de aprendizaje automático, lo que significa que sobre-entienden las normas de los corpus de texto existentes de manera automática y las utilizan para definir otras funciones de palabras.
Referencia Towards Data Science
2do paso
Parse trees –
En este paso se emplean los conocimientos extraídos de la sintaxis para entender la estructura de las oraciones. Para ello, se utilizan diagramas de análisis sintáctico con los que se pueden dividir las oraciones en sintagmas denominados parse trees.
Referencia NLTK
3er paso
Semántica –
Una palabra puede tener varios significados posibles. Por lo tanto, generalmente se intenta determinar el significado de una palabra con ayuda de las palabras que le preceden o le siguen. Estas diferencias se pueden aprender mediante el uso de corpus de textos, en los que el significado de cada palabra se reproduce su exactitud.
Referencia Papers With Code
¿Qué servicios de NLP existen?
- Análisis de sentimientos
- Procesamiento de documentos
- Chatbots y asistentes virtuales
- Clasificación de texto
- Reconocimiento de entidades nombradas (NER)
- Generación de lenguaje natural
¿Qué herramientas son utilizadas para el NLP?
MonkeyLearn –
Es una plataforma basada en NLP que posibilita obtener información valiosa de textos. Posee modelos previamente entrenados para realizar tareas de análisis de texto, como análisis de sentimientos, clasificación de temas o extracción de palabras clave. También es posible crear modelos de aprendizaje automático personalizado que se adapten a un negocio en particular.
Natural Language Toolkit –
El NLTK (Natural Language Toolkit) es una biblioteca de Procesamiento de Lenguaje Natural que utiliza el lenguaje de programación Python. NLTK es software libre, lo que permite a estudiantes y al personal académico realizar estudios con la herramienta sin necesidad de realizar una inversión económica. Esta herramienta es también de código abierto, lo que lo hace ideal para expandir sus funcionalidades en caso de necesitarlo.
Aylien –
Aylien es una API de SaaS que utiliza aprendizaje profundo y NLP para analizar grandes volúmenes de datos basados en texto, como publicaciones académicas, contenido en tiempo real de medios de comunicación y datos de redes sociales. Es útil para tareas como: resumen de texto, extracción de artículos, extracción de entidades y análisis de sentimientos, entre otras.
IBM Watson –
IBM Watson es un conjunto de servicios de IA almacenados en IBM Cloud. Una de sus características clave es la comprensión del lenguaje natural, que le permite identificar y extraer palabras clave, categorías, emociones, entidades y más.
Google Cloud –
La API de Google Cloud Natural Language proporciona varios modelos previamente entrenados para el análisis de opiniones, la clasificación de contenido y la extracción de entidades, entre otros. Además, ofrece AutoML Natural Language, que le permite crear modelos de aprendizaje automático personalizados. Como parte de la infraestructura de Google Cloud, utiliza la tecnología de comprensión de idiomas y respuesta a preguntas de Google.
Amazon Comprehend –
Es un servicio de NLP, integrando con la infraestructura de Amazon Web Services. Es utilizado para tareas como análisis de sentimientos, modelado de temas, reconocimiento de entidades y más. En el ámbito del cuidado de la salud, existe una variante especializada: Amazon Comprehend Medical, que le permite realizar análisis avanzados de datos médicos utilizando Machine Learning.
Standford Core NLP –
Es una biblioteca popular construida y mantenida por la comunidad de PNL en la Universidad de Standford. Permite realizar una variedad de tareas de NLP, como el part-of-speech tagging, tokenization, o named entity recognition. Algunas de sus principales ventajas incluyen la escalabilidad y la optimización de la velocidad, por lo que es una buena opción para tareas complejas.
TextBlob –
Es una biblioteca de Python que funciona como una extensión de NLTK, lo que le permite realizar la mismas tareas de NLP en una interfaz mucho más intuitiva y fácil de usar. Es una buena opción para principiantes que desean abordar tareas de NLP como análisis de sentimientos, clasificación de texto, part-of-speech tagging y más.
Spacy –
Es una biblioteca de NLP con Python de código abierto. Está diseñada para admitir grandes volúmenes de datos. Cuenta con una serie de modelos NLP pre entrenados.
GenSim –
Es una biblioteca de Python que se ocupa en gran medida de las tareas de modelado de temas utilizando algoritmos como Latent Dirichlet Allocation (LDA). También se utiliza para reconocer similitudes de texto, indexar textos y navegar por diferentes documentos. Esta biblioteca es rápida, escalable y buena para manejar grandes volúmenes de datos.
¿Qué aplicaciones hay de NLP en el ámbito empresarial?
- Eli Lilly es una empresa multinacional farmacéutica que utiliza el procesamiento del lenguaje natural para ayudar a sus más de 30,000 empleados a nivel global a compartir información precisa y oportuna interna y externamente. Hay desarrollado Lilly Translate, una solución que utiliza NLP y aprendizaje profundo para generar traducción de contenido por medio de una capa API validada. El servicio Lilly Translate ofrece traducción en tiempo real de Word, Excel, PowerPoint y texto para usuarios y sistemas, manteniendo un formato del documento en su lugar. Sus modelos de lenguaje de aprendizaje profundo ayudan a mejorar la precisión de la traducción, y se están creando modelos de lenguaje refinados que reconocen los términos específicos de Lilly y el lenguaje técnico específico de la industria, al tiempo que mantienen el formato de la documentación regulada.
- Accenture utiliza NLP para el análisis legal. Posee un proyecto: Accenture Legal Intelligent Contract Exploration (ALICE) que ayuda a la organización legal de la firma a realizar búsquedas de texto en sus más de un millón de contratos, incluyendo búsquedas de cláusulas contractuales.
- El grupo Business Service Assurance de Verizon utiliza NLP y Deep Learning para automatizar el procesamiento de los comentarios de las solicitudes de los clientes. El grupo recibe un gran volumen de solicitudes entrantes por mes las cuales debían leerse y actuar individualmente hasta que Global Technology Solutions, el grupo de TI de Verizon, desarrolló Digital Worker.
Digital Worker utiliza técnicas de aprendizaje profundo basadas en la red y NLP para leer los tickets de reparación que se envían desde e-mails y el portal web de Verizon. Responde automáticamente a solicitudes tales como informes sobre el estado actual del ticket o actualizaciones del progreso de la reparación. Los problemas más complejos se envían a los ingenieros humanos. - Great Wolf Lodge (una cadena de hospitales y entretenimiento) analiza los comentarios de sus encuestas mensuales y determina si es probable que los escritores sean un promotor de la red, un detractor o una parte neutral. La IA fue entrenada específicamente para hotelería en más de 67,000 reseñas. Se ejecuta en la nube y utiliza algoritmos desarrollados internamente, luego identifica los elementos clave que sugieren por qué los encuestados se sienten de la forma en que se sienten acerca del GWL.
- Google incorporó en el año 2019 el modelo de aprendizaje automático BERT (un acrónimo de Representaciones de codificador bidireccional de Transformer).
BERT es una tecnología open-source desarrollada por Google y basada en redes neuronales, que permite entrenar modelos de procesamiento de lenguaje natural (NLP) con una sofisticación nunca conseguida antes. Este ayuda al algoritmo del motor de búsqueda a comprender mejor las búsquedas, tanto a nivel de consulta como de contenido. Este evoluciona constantemente a través de los modelos y los datos que se le envían.
¿Sabías lo que es el NLP?
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Referencias: Nexcode Cio Papers with code Towards Data science NLTK