¿Qué es el Procesamiento del Lenguaje Natural?

El Procesamiento del Lenguaje Natural, o NLP por sus siglas en inglés (Natural Language Processing), analiza cómo las máquinas procesan el lenguaje humano, lo interpretan y entienden.

El lenguaje de las máquinas y computadoras no está basado en palabras, sino en ceros y unos ordenados de manera lógica con los que únicamente aquellas personas que dominan lenguajes de programación como Python, Java o PHP pueden comunicarse.En el Procesamiento del Lenguaje Natural entran en juego disciplinas como la Inteligencia Artificial, el big data o la lingüística para romper esta barrera de comunicación y ayudar a humanos y computadoras a relacionarse, haciendo que estas últimas interpreten y procesen diferentes idiomas.

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De esta forma, gracias al Procesamiento del Lenguaje Natural, hoy día las máquinas pueden leer un texto, traducir un texto o una locución a diferentes idiomas.

Sin embargo, aunque hay más de 7.000 lenguas en el mundo, de momento el NLP está limitado a algunos de los idiomas más utilizados: inglés, chino, árabe, español, francés o portugués en la mayoría de los casos.

Evolución del Procesamiento del Lenguaje Natural

A pesar de que el término nos pueda resultar novedoso, el Procesamiento del Lenguaje Natural no es una ciencia nueva. Nace en la década de los años 60, como una rama de la Inteligencia Artificial y la Lingüística, con el objeto de estudiar los problemas derivados de la generación y comprensión automática del lenguaje natural.

Sin embargo, en los últimos años, los avances tecnológicos así como la modernización de los algoritmos han hecho importantes aportaciones a este campo.

Aplicaciones y usos del Procesamiento del Lenguaje Natural

El Procesamiento del Lenguaje Natural, puede ser un  término que hasta hoy nos resultaba casi desconocido y que no tiene nada que ver con nosotros, está en nuestro día a día para hacernos la vida más fácil. Lo necesitamos constantemente para tareas tales como resumir textos, hacer búsquedas de palabras concretas en un texto extenso, convertir una conversación en texto escrito, incluso mantener una conversación con asistentes como  Alexa, Siri o Google Assistant, que perfeccionan constantemente su tecnología para simular una voz humana hiperrealista que incluso entona, canta o se ríe.

Entre las aplicaciones más populares del Procesamiento del Lenguaje Natural destacan:

• Asistentes virtuales capaces de entender los mensajes de los humanos y responder automáticamente para mantener una conversación.
• Traducción automática de textos de cualquier idioma en el instante. Incluso pueden traducir un texto escrito desde una imagen.

• Recuperar información mediante palabras clave. A raíz de una pregunta que nosotros hagamos o de unos términos específicos que demos a la máquina, nos recupera información relacionada para ofrecernos la solución más acertada. Es el caso de los buscadores de internet.
• Detección de sentimientos para identificar estados de ánimo u opiniones positivas, negativas o neutras.

Funcionamiento del Procesamiento del Lenguaje Natural

Aunque como seres humanos el lenguaje de las máquinas nos parezca complejo, nuestro lenguaje también lo es para las máquinas. Frases hechas, diferentes reglas gramaticales y de sintaxis, expresiones coloquiales, ironías… representan grandes retos que las máquinas deben superar.

Para ello, las máquinas necesitan entender y analizar los textos de forma morfológica (análisis de palabras), sintáctica (análisis de la estructura de las oraciones), semántica (interpretación de las oraciones) y pragmática (análisis del contexto de la interpretación).

Aquí entra en juego el Procesamiento del Lenguaje Natural, que utiliza diferentes formas de dividir el texto para analizar, entenderlo y procesarlo. Por ejemplo: dividir el texto en fragmentos teniendo en cuenta mayúsculas, minúsculas, sinónimos, signos de puntuación, etc.; clasificar esas palabras según su tipología (artículos, verbos, sustantivos…); analizar la intencionalidad de las frases para detectar sarcasmo, ironías o dobles sentidos; leer textos extensos para establecer asociaciones entre palabras.

GAMCO usa el procesamiento del lenguaje natural en sus soluciones para inteligencia empresarial y de información para cuerpos de seguridad del Estado. A partir de textos en lenguaje natural, esta tecnología puede conseguir, entre otras muchas cosas:

• Cuantificar el impacto de comunicaciones corporativas en los diferentes canales de comunicación, desde los más tradicionales (prensa, radio o TV) a los digitales. Esto es, por ejemplo, Enigma, una herramienta de análisis de la reputación desarrollada por Gamco.
• Obtener información relevante de ciertas actividades en las redes sociales o en internet; con el fin de hacer seguimiento de ciertas actividades o personas.
• Predecir riesgos operativos o en la reputación de las compañías.

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