Introducción al Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)
Descifrando el Código del Lenguaje Humano
El Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP por sus siglas en inglés) es una disciplina fascinante que se sitúa en la intersección de la informática, la inteligencia artificial y la lingüística, y que busca dotar a las máquinas de la capacidad de comprender y procesar el lenguaje humano.
Imagen Generada con Inteligencia Artificial Adobe Express por Pedro Lara con Credenciales
Historia y Evolución del NLP
Desde los primeros trabajos en la década de 1950 hasta la actualidad, el NLP ha experimentado una evolución impresionante. Los avances en la capacidad de cómputo y la disponibilidad de grandes conjuntos de datos han permitido desarrollar modelos cada vez más sofisticados y precisos.
Primeros Experimentos:
Los primeros experimentos en traducción automática en esta década marcaron en inicio de la NLP. Uno de los eventos más destacados fue el Experimento Georgetown-IBM de 1954, que se considera la primera demostración de traducción automática. Durante este experimento, se tradujeron más de sesenta oraciones del ruso al inglés utilizando una máquina grande y compleja. Este experimento fue significativo porque demostró que la traducción automática era posible, aunque en una etapa muy básica y limitada.
Fotografía Generada con Inteligencia Artificial - Adobe Firefly por Pedro Lara con Credenciales
Ejercicio práctico: Para entender mejor cómo funcionaban estos primeros sistemas, intentemos realizar un ejercicio simple de traducción automática basada en reglas. Imagina que tienes un conjunto limitado de frases en español y su correspondiente traducción al inglés.
Por ejemplo:
“El gato come pescado” → “The cat eats fish”
“La niña corre en el parque” → “The girl runs in the park”
Ahora, intenta crear una regla que traduzca la estructura de una oración simple del español al inglés. Por ejemplo, una regla podría ser:
Traducir “El/La [sustantivo] [verbo] [complemento]” a “The [noun] [verb] [complement]”. Luego, aplica esta regla para traducir una nueva oración que siga la misma estructura.
Este ejercicio te dará una idea de cómo los primeros sistemas de traducción automática dependían de reglas fijas y estructuras predefinidas, lo que limitaba su capacidad para manejar la complejidad y la variabilidad del lenguaje natural. Con el tiempo, estos sistemas han evolucionado hacia enfoques más sofisticados que utilizan estadísticas y aprendizaje automático para traducir con mayor precisión y fluidez.
Fases Evolutivas del NLP:
Era de las Reglas (1950s-1980s): En los primeros días, el NLP se basaba en conjunto de reglas lingüísticas codificadas manualmente. Estos sistemas eran rígidos y limitados en su capacidad de manejar el lenguje natural.
Era Estadística (1980s-2010s): Con el advenimiento de la informática y la disponibilidad de grandes cantidades de datos textuales, el NLP comenzó a utilizar métodos estadísticos. Los modelos de lenguaje basados en estadísticas permitieron un procesamiento más flexible y robusto del lenguaje.
Era del Aprendizaje Profundo (2010s-presente): la introducción de redes neuronales profundas ha revolucionado el NLP. Modelos como Gemini, GPT, y Copilot han establecido nuevos estándares en la comprensión y generación del lenguaje, gracias a su capacidad para capturar contextos complejos y matices del lenguaje.
Conceptos Fundamentales del NLP
El NLP se basa en una serie de conceptos clave que permiten a las máquinas procesar el lenguaje como los siguientes:
Tokenización: Divide el texto en unidades más pequeñas, como palabras o frases.
Análisis Sintáctico: Determina la estructura gramatical de las oraciones.
Análisis Semático: Interpreta el significado del texto.
Aplicaciones en la Industria
El NLP tiene aplicaciones en diversos campos, desde asistentes virtuales hasta análisis de sentimientos y sistemas de recomendación.
Todo esto lo iremos explorando en futuros artículos en Pedro Lara’s Substack con el objetivo de compartir todos los conocimientos que he ido adquiriendo desde que empecé a usar ChatGPT en diciembre de 2022.
En el transcurso de estos artículos que podréis seguir en este Substack, realizaremos un ejercicio previo en el que, si os embarcáis en la aventura, crearemos una aplicación con Python para analizar sentimientos en los comentarios de X (antes Twitter). Así que, si eres de los que les gustaría crear su propia aplicación, suscríbete ahora gratuitamente y yo te guiaré.
Fotografía generada artificialmente con Adobe Firefly por Pedro Lara con Credenciales.
Manteniéndose al Día con el NLP
El campo del NLP está en constante evolución, y es crucial mantenerse actualizado con las últimas investigaciones y desarrollos.
Suscribiéndote a mi Substack te mantetndré actualizado y relizaremos un estudio de caso en el que exploraremos el impacto del modelo Bard (ahora Gemini) en la comprensión del lenguaje natural y cómo ha mejorado la búsqueda de Google.
Anticipando la Tokenización en NLP
En nuestro viaje por el fascinante mundo del Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP), hemos comenzado a descubrir cómo las máquinas interpretan y procesan nuestro lenguaje. Uno de los primeros pasos es la tokenización, una técnica que parece simple pero es fundamental para cualquier sistema de NLP. La tokenización es el acto de dividir el texto en piezas manejables, conocidas como tokens pueden ser palabras, frases o incluso caracteres individuales. Aunque pueda parecer un proceso directo, la tokenización establece la base para una comprensión más profunda y precisa del lenguaje.
En mi próximo artículo, exploraremos en detalle cómo la tokenización no solo afecta la forma en que las máquinas leen el texto, sino también cómo interpretan su significado. Veremos ejemplos prácticos y analizaremos casos donde la tokenización puede ser la diferencia entre una interpretación correcta y un malentendido significativo.
Manténganse atentos para una inmersión más profunda en la tokenización y prepárense para descubrir cómo este proceso aparentemente simple es en realidad una puerta de entrada a la vasta inteligencia del NLP.