Las Distintas Aplicaciones del Procesamiento del Lenguaje Natural

 El procesamiento del lenguaje natural posee distintos tipos de aplicaciones para poder cumplir sus tareas.

Las principales tareas de trabajo son:

• Síntesis del Habla

La síntesis del habla es la producción artificial de habla humana. Un sistema usado con este propósito recibe el nombre de sintetizador de habla y puede llevarse a cabo en software o en hardware.

• Reconocimiento del Habla

El Reconocimiento Automático del Habla (RAH) o Reconocimiento Automático de Voz es una parte de la Inteligencia Artificial que tiene como objetivo permitir la comunicación hablada entre seres humanos y computadoras electrónicas.

• Generación de lenguajes naturales

La generación de lenguajes naturales (GLN) es el proceso de la construcción de un texto en lenguaje natural para la comunicación con fines específicos y el principal énfasis es desarrollar una teoría computacional de la capacidad del lenguaje humano.

• Traducción Automática

La traducción automática (TA), es un área de la lingüística computacional que investiga el uso de software para traducir texto o habla de un lenguaje natural a otro. En un nivel básico, la traducción por computadora realiza una sustitución simple de las palabras atómicas de un lenguaje natural por las de otro.

• Búsqueda de Respuestas

La búsqueda de respuestas, es un tipo de recuperación de la información. Dada una cierta cantidad de documentos, el sistema debería ser capaz de recuperar respuestas a preguntas planteadas en lengua natural.

• Extracción de la Información

La extracción de la información es un tipo de recuperación de la información cuyo objetivo es extraer automáticamente información estructurada o semiestructurada desde documentos legibles por una computadora.

Inconvenientes en el Procesamiento del Lenguaje Natural

Como el Procesamiento del Lenguaje Natural posee una gran cantidad de características positivas, también tiene dificultades provocando errores en la traducción. Y esto es producido básicamente porque el PLN es inherentemente ambiguo a diferente niveles:

A nivel léxico, una misma palabra puede tener muchos significados y elegir el adecuado depende directamente del contexto oracional o conocimiento básico.

A nivel estructural, se requiere de la semántica para desambiguar la dependencia de los sintagmas preposicionales que conducen a la construcción de distintos árboles sintácticos.

A nivel referencial, la determinación de anáforas y catáforas implica determinar la entidad lingüística precia o posterior.

A nivel pragmático, una oración, a menudo, no significa lo que realmente se está diciendo. Elementos tales como la ironía tienen un papel importante en la interpretación de los mensajes.

Además, en el lenguaje hablado no se suele hacer pausas entre palabra y palabra. El lugar en el que se debe separar las palabras a menudo depende de cuál es la posibilidad que mantenga un sentido lógico tanto gramatical como contextual. Acentos extranjeros, regionalismos o dificultades en la producción del habla y expresiones no gramaticales son factores que provocan dificultades en el procesamiento del lenguaje natural.

Los primeros indicios del PLN

Las primeras aplicaciones del procesamiento del lenguaje natural surgieron entre los años 1940 y 1960, teniendo como interés fundamental la traducción automática de textos entre diferentes idiomas. Los primeros experimentos en este mundo se interpretaban principalmente en la sustitución automática de cada palabra por palabra, por lo que se obtenían traducciones muy primitivas y básicas, que no otorgaban  unos resultados muy claros.

Surgió para resolver las necesidades de resolver ambigüedades sintácticas y semánticas, así como la importancia de considerar la información contextual. Los   principales problemas de esta época era la carencia de un orden de la estructura oracional en algunas lenguas, y la dificultad para obtener una representación tanto sintáctica como semántica

Hacia los setenta la influencia de los trabajos en inteligencia artificial fue decisiva, centrando su interés en la representación del significado. Como resultado se construyó el primer sistema de preguntas-respuestas basado en lenguaje natural. En esta misma época surge la máquina Eliza, que reproducía las habilidades conversacionales de un psicólogo, para lo cual recogía patrones de información de las respuestas del cliente y elaboraba preguntas que simulaban una entrevista.

En Europa surgieron intereses en la elaboración de programas para la traducción automática, y se creó el proyecto de investigación Eurotra, que tenía como finalidad la traducción multilingüe.

Los últimos años se caracterizan por la incorporación de técnicas estadísticas y el desarrollo de formalismos adecuados para el tratamiento de la información léxica. Se ha introducido nuevas técnicas de representación del conocimiento muy cercanas a la inteligencia artificial, y las técnicas de procesamiento utilizadas por investigadores procedentes del área de la lingüística e informática son cada vez más próximas. 

El Procesamiento del Lenguaje Natural en acción

Palabras como "Hi Tv" (hola tv, en español) ejecuta las acciones procesando el lenguaje del usuario.

Los nuevos Smart, un claro ejemplo del Procesamiento del Lenguaje Natural

 En estos momentos, todo el mundo conoce esta nueva tecnología en televisores y celulares, pero la mayoría no conoce de qué se trata esta innovación. Este es un perfecto ejemplo de como funciona el Procesamiento del Lenguaje Natural.

 

 El Procesamiento del Lenguaje Natural en los Smart Tv permite que el usuario mantenga un “contacto” con el televisor, el control remoto de estos televisores es la voz de cada usuario al decirle que acción debe hacer este, desde prender y apagar la televisión, hasta que canales o que el volumen de éste aumente.

En los Smartphones permite el reconocimiento de voz, que consiste en un sistema computacional capaz de procesar la señal de voz emitida por el ser humano y reconocer la información contenida en ésta, convirtiéndola en texto o emitiendo órdebes que actúan sobre el dispositivo.

Buscador de Google utilizará el Procesamiento del Lenguaje Natural

Google lanzó una nueva función de búsqueda que permitirá a los usuarios formular preguntas con el mismo vocabulario que se emplearía al conversar con otra persona.

De acuerdo a lo informado por el gigante de Internet, esta aplicación, denominada Knowledge Graph, le dará al buscador la facultad del procesamiento del lenguaje natural, herramienta a la que aspira la inteligencia artificial y la lingüística.

Además, agregan que la nueva función de Google se orienta a hacer realidad el concepto de Web semántica, es decir, la posibilidad de añadir información semántica que describa el contenido, el significado y la relación de los datos a los contenidos de Internet.

Knowledge Graph, consta de una gigantesca base con alrededor de 500 millones de datos y 3.500 millones de vínculos entre ellos, lo que permite obtener respuestas contextualizadas de cualquier búsqueda.

El sistema es capaz asimismo de responder a ciertas cuestiones mediante procesamiento del lenguaje natural, como por ejemplo indicar cuál es el edificio más alto del mundo o cómo se llama la esposa de algún presidente, pero esta función está todavía en sus inicios.

 

La nueva función estará disponible primero a usuarios residentes en EE UU, pero la intención de Google es ofrecer estas mejoras de búsqueda a todo el mundo. En cualquier caso, el usuario podrá seguir viendo también sus resultados clasificados de la manera tradicional, aclaró el buscador.

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