¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural (PNL)?

El procesamiento del lenguaje natural, o NLP, es una técnica basada en inteligencia artificial (IA) que hace que el aprendizaje automático sea útil para las aplicaciones comerciales.

Según un McKinsey de 2021 investigaciónmás de la mitad de las empresas usan IA para al menos un proceso, y muchas se encuentran en etapas avanzadas de implementación de IA.

NLP simplifica el intercambio de información entre humanos y máquinas para que los algoritmos de inteligencia artificial puedan recibir datos de nuevas formas. La tecnología también tiene implicaciones para el Metaverso, ya que permitiría que los humanos digitales dentro de los mundos virtuales se vuelvan más realistas.

¿Qué es la PNL?

El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es el estudio interdisciplinario de la lingüística, la informática y la inteligencia artificial para construir sistemas digitales que puedan comprender las entradas humanas y responder en consecuencia.

Esencialmente, permite que las máquinas que solo entienden lenguajes binarios (0 y 1) procesen lenguajes humanos como el inglés.

NLP tiene dos subconjuntos principales, comprensión del lenguaje natural (NLU) y generación del lenguaje natural (NLG). El primero convierte los lenguajes humanos en un formato legible por máquina para el análisis de IA. Una vez analizado, NLG genera una respuesta adecuada y la envía al usuario humano en el mismo idioma.

¿Cómo funciona la PNL?

La PNL se puede aplicar tanto al texto como al habla. Para el texto, utiliza el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para convertir el texto en inglés o cualquier otro idioma en bloques de datos que las computadoras puedan entender.

Toma texto no estructurado como PDF o formularios de redes sociales y lo convierte para su procesamiento automático. En el caso del habla, utiliza técnicas de reconocimiento de voz para descomponer el audio en estructuras lingüísticas denominadas fonemas, o distintas unidades de sonido, que posteriormente se comparan con sus equivalentes de texto para su procesamiento automático.

Una vez que se convierte el texto o el habla, el motor NLP lo pasa a un algoritmo de inteligencia artificial, que puede usar esta entrada para realizar varias tareas, como resolver consultas usando una base de datos de preguntas frecuentes o generar una transcripción.

Una vez que se han analizado los datos de entrada, se pasan a través de una capa NLG que convierte la respuesta del algoritmo en un formato de texto o audio que los usuarios humanos pueden entender.

Actividades comunes de PNL en aplicaciones digitales

La tecnología NLP se incorpora a las aplicaciones y sistemas de software para realizar una amplia variedad de tareas. Éstos incluyen:

Voz a texto: convierta la entrada de voz en salida de texto para abordar casos de uso como subtítulos en tiempo real y transcripciones de reuniones. La PNL para la síntesis de voz también es útil para fines de accesibilidad.

Desambiguación de sentidos: una técnica avanzada de PNL que permite a las máquinas comprender el uso contextualizado de las palabras. Por ejemplo, un chatbot puede notar la diferencia entre usar “hacer” en “hacer el corte” y “hacer una apuesta”, gracias a la desambiguación de sentido basada en PNL.

Análisis de sentimientos: esta es una de las aplicaciones más comunes de la PNL. Convierte declaraciones humanas en formato legible por máquina para detectar palabras y frases específicas que indican sentimientos. La PNL utilizada de esta manera permite que los algoritmos de las redes sociales entiendan qué publicaciones son felices, cuáles tristes, etc.

Etiquetado gramatical: aquí, la PNL ayuda a identificar la parte del discurso de una palabra en particular, según el contexto. Es útil para generar transcripciones y resúmenes precisos de reuniones.

Reconocimiento de entidades nombradas: un motor NLP puede reconocer y clasificar objetos de texto y voz. Por ejemplo, puede identificar la palabra ‘UK’ como un lugar y ‘sándwich’ como comida.

Estas aplicaciones se encuentran en varios tipos de software, incluidas las aplicaciones de realidad virtual (VR).

¿Qué significa PNL en el Metaverso?

NLP en el metaverso (o cualquier otro entorno virtual) proporcionaría a los usuarios de VR un método alternativo para proporcionar información. También proporcionaría al entorno de realidad virtual una forma alternativa de responder a la entrada del usuario.

Por lo general, la navegación de realidad virtual se realiza a través de controladores portátiles, gestos o seguimiento ocular. El usuario puede presionar algunos botones, mover el joystick, desplazarse hacia arriba/abajo y más, utilizando los controladores de realidad virtual para navegar por espacios inmersivos como el metaverso. NLP agrega controles de voz a esta experiencia.

Por ejemplo, una puerta dentro de un juego de realidad virtual se abre cuando el jugador habla por el micrófono. Dado que Metaverse busca replicar experiencias del mundo real con un grado excepcional de realismo, los comandos de voz jugarán un papel esencial.

Asimismo, los elementos digitales dentro del Metaverso también pueden “responder” usando PNL. Un personaje no jugador (NPC) en un juego o un ser humano digital generalmente responde a los usuarios de VR usando cómics.

La PNL llevaría estas interacciones a un nivel completamente nuevo al permitir generar respuestas de audio completas con matices lingüísticos y modulación de voz. Incluso podría traducir automáticamente la respuesta a varios idiomas para llegar a un público más amplio.

Esta es la razón por la cual empresas de metaverso como Meta Platforms Inc. están lanzando ayuda de NLP para desarrolladores. En noviembre de 2021, Meta lanzó un SDK de voz que permite a los desarrolladores de realidad virtual crear entornos virtuales mediante comandos de voz y soporte multilingüe.

¿Por qué es importante el procesamiento del lenguaje natural para XR?

La PNL juega un papel fundamental en la realidad extendida (XR) porque:

Permite a los usuarios ejecutar comandos incluso cuando sus manos están ocupadas. Esto tiene implicaciones importantes para el personal de servicio de campo que utiliza tecnologías asistidas por XR.

Simplifique la navegación web y la experiencia de búsqueda en realidad virtual proporcionando una alternativa a los teclados virtuales.

Haga que la conducción y otras experiencias de navegación con manos libres sean más fluidas en VR. Esto es principalmente importante para el juego.

Hace que las tecnologías como el metaverso sean más accesibles para los hablantes no nativos de inglés a través de traducciones y transcripciones automáticas.

Potencie asistentes virtuales más realistas, que pueden procesar las entradas de los usuarios en tiempo real. Las organizaciones pueden usar esta tecnología para brindar servicios de soporte en el Metaverso.

Debe tenerse en cuenta que la PNL sigue siendo una tecnología en evolución y sus niveles de precisión al procesar entradas son inferiores al 100 por ciento.

Si bien tiene un gran potencial para el futuro, las organizaciones deben invertir en el desarrollo de NLP en una etapa experimental, entrenar modelos de NLP en diversos datos y garantizar el uso ético de los datos de voz y texto adquiridos.