Campo de la lingüística y la informática.
El procesamiento del lenguaje natural ( PNL ) es un subcampo interdisciplinario de la informática y la inteligencia artificial . Se ocupa principalmente de proporcionar a las computadoras la capacidad de procesar datos codificados en lenguaje natural y, por lo tanto, está estrechamente relacionado con la recuperación de información , la representación del conocimiento y la lingüística computacional , un subcampo de la lingüística . Por lo general, los datos se recopilan en corpus de texto , utilizando enfoques de aprendizaje automático y aprendizaje profundo basados en reglas, estadísticos o neuronales .
Las principales tareas en el procesamiento del lenguaje natural son el reconocimiento del habla , la clasificación de textos , la comprensión del lenguaje natural y la generación del lenguaje natural .
Historia
El procesamiento del lenguaje natural tiene sus raíces en la década de 1940. [1] Ya en 1940, Alan Turing publicó un artículo titulado " Computing Machinery and Intelligence " que proponía lo que ahora se llama prueba de Turing como criterio de inteligencia, aunque en ese momento no se articulaba como un problema separado de la inteligencia artificial. La prueba propuesta incluye una tarea que involucra la interpretación y generación automatizada de lenguaje natural.
PNL simbólica (década de 1950 - principios de 1990)
La premisa de la PNL simbólica está bien resumida en el experimento de la sala china de John Searle : dada una colección de reglas (por ejemplo, un libro de frases en chino, con preguntas y respuestas coincidentes), la computadora emula la comprensión del lenguaje natural (u otras tareas de PNL) mediante aplicar esas reglas a los datos que confronta.
- Década de 1950 : El experimento de Georgetown en 1954 implicó la traducción totalmente automática de más de sesenta frases del ruso al inglés. Los autores afirmaron que dentro de tres o cinco años la traducción automática sería un problema resuelto. [2] Sin embargo, el progreso real fue mucho más lento, y después del informe ALPAC de 1966, que encontró que una investigación de diez años no había cumplido las expectativas, la financiación para la traducción automática se redujo drásticamente. En Estados Unidos se realizaron pocas investigaciones adicionales sobre traducción automática (aunque algunas investigaciones continuaron en otros lugares, como Japón y Europa [3] ) hasta finales de la década de 1980, cuando se desarrollaron los primeros sistemas estadísticos de traducción automática .
- Década de 1960 : Algunos sistemas de procesamiento del lenguaje natural notablemente exitosos desarrollados en la década de 1960 fueron SHRDLU , un sistema de lenguaje natural que funciona en " mundos de bloques " restringidos con vocabularios restringidos, y ELIZA , una simulación de un psicoterapeuta rogeriano , escrita por Joseph Weizenbaum entre 1964 y 1966. Casi sin utilizar información sobre el pensamiento o las emociones humanas, ELIZA a veces proporcionaba una interacción sorprendentemente humana. Cuando el "paciente" excedía la muy pequeña base de conocimientos, ELIZA podría proporcionar una respuesta genérica, por ejemplo, respondiendo a "Me duele la cabeza" con "¿Por qué dices que te duele la cabeza?". El exitoso trabajo de Ross Quillian sobre el lenguaje natural quedó demostrado con un vocabulario de sólo veinte palabras, porque eso era todo lo que cabía en la memoria de una computadora en ese momento. [4]
- Década de 1970 : Durante la década de 1970, muchos programadores comenzaron a escribir " ontologías conceptuales ", que estructuraban información del mundo real en datos comprensibles por computadora. Algunos ejemplos son MARGIE (Schank, 1975), SAM (Cullingford, 1978), PAM (Wilensky, 1978), TaleSpin (Meehan, 1976), QUALM (Lehnert, 1977), Politics (Carbonell, 1979) y Plot Units (Lehnert 1981). ). Durante este tiempo, se escribieron los primeros chatterbots (por ejemplo, PARRY ).
- Década de 1980 : Los años 80 y principios de los 90 marcan el apogeo de los métodos simbólicos en la PNL. Las áreas de enfoque de la época incluían investigación sobre análisis sintáctico basado en reglas (p. ej., el desarrollo de HPSG como una operacionalización computacional de la gramática generativa ), morfología (p. ej., morfología de dos niveles [5] ), semántica (p. ej., algoritmo de Lesk ), referencia (por ejemplo, dentro de la Teoría del Centramiento [6] ) y otras áreas de la comprensión del lenguaje natural (por ejemplo, en la Teoría de la Estructura Retórica ). Se continuaron otras líneas de investigación, por ejemplo, el desarrollo de chatterbots con Racter y Jabberwacky . Un avance importante (que eventualmente condujo al giro estadístico en la década de 1990) fue la creciente importancia de la evaluación cuantitativa en este período. [7]
PNL estadística (décadas de 1990 a 2010)
Hasta la década de 1980, la mayoría de los sistemas de procesamiento del lenguaje natural se basaban en conjuntos complejos de reglas escritas a mano. Sin embargo, a partir de finales de la década de 1980 se produjo una revolución en el procesamiento del lenguaje natural con la introducción de algoritmos de aprendizaje automático para el procesamiento del lenguaje. Esto se debió tanto al aumento constante del poder computacional (ver la ley de Moore ) como a la disminución gradual del predominio de las teorías lingüísticas chomskyanas (por ejemplo, la gramática transformacional ), cuyos fundamentos teóricos desalentaron el tipo de lingüística de corpus que subyace al enfoque del aprendizaje automático. al procesamiento del lenguaje. [8]
- Década de 1990 : Muchos de los primeros éxitos notables sobre métodos estadísticos en PNL se produjeron en el campo de la traducción automática , debido especialmente al trabajo en IBM Research, como los modelos de alineación de IBM . Estos sistemas pudieron aprovechar los corpus textuales multilingües existentes que habían sido producidos por el Parlamento de Canadá y la Unión Europea como resultado de leyes que exigían la traducción de todos los procedimientos gubernamentales a todos los idiomas oficiales de los sistemas de gobierno correspondientes. Sin embargo, la mayoría de los demás sistemas dependían de corpus desarrollados específicamente para las tareas implementadas por estos sistemas, lo que fue (y a menudo sigue siendo) una limitación importante en el éxito de estos sistemas. Como resultado, se han realizado muchas investigaciones sobre métodos para aprender más eficazmente a partir de cantidades limitadas de datos.
- Década de 2000 : Con el crecimiento de la web, desde mediados de la década de 1990 están disponibles cantidades cada vez mayores de datos lingüísticos sin procesar (sin anotaciones). Por ello, la investigación se ha centrado cada vez más en algoritmos de aprendizaje no supervisados y semisupervisados . Dichos algoritmos pueden aprender de datos que no han sido anotados manualmente con las respuestas deseadas o utilizando una combinación de datos anotados y no anotados. Generalmente, esta tarea es mucho más difícil que el aprendizaje supervisado y, por lo general, produce resultados menos precisos para una cantidad determinada de datos de entrada. Sin embargo, hay una enorme cantidad de datos disponibles sin anotaciones (incluido, entre otras cosas, todo el contenido de la World Wide Web ), que a menudo pueden compensar los resultados inferiores si el algoritmo utilizado tiene una complejidad temporal lo suficientemente baja como para Sé práctico.
PNL neuronal (presente)
En 2003, el modelo de n-gramas de palabras , en ese momento el mejor algoritmo estadístico, fue superado por un perceptrón multicapa (con una única capa oculta y una longitud de contexto de varias palabras entrenadas en hasta 14 millones de palabras con un clúster de CPU en modelado de lenguaje ) por Yoshua Bengio con coautores. [9]
En 2010, Tomáš Mikolov (entonces estudiante de doctorado en la Universidad Tecnológica de Brno ) y sus coautores aplicaron una red neuronal recurrente simple con una única capa oculta al modelado del lenguaje, [10] y en los años siguientes desarrolló Word2vec . En la década de 2010, los métodos de aprendizaje automático de aprendizaje de representación y estilo de red neuronal profunda (que presentan muchas capas ocultas) se generalizaron en el procesamiento del lenguaje natural. Esa popularidad se debió en parte a una avalancha de resultados que muestran que tales técnicas [11] [12] pueden lograr resultados de última generación en muchas tareas de lenguaje natural, por ejemplo, en el modelado y análisis del lenguaje [13] . [14] [15] Esto es cada vez más importante en medicina y atención médica , donde la PNL ayuda a analizar notas y texto en registros médicos electrónicos que de otro modo serían inaccesibles para su estudio cuando se busca mejorar la atención [16] o proteger la privacidad del paciente. [17]
Enfoques: redes neuronales, simbólicas, estadísticas.
El enfoque simbólico, es decir, la codificación manual de un conjunto de reglas para manipular símbolos, junto con una búsqueda en el diccionario, fue históricamente el primer enfoque utilizado tanto por la IA en general como por la PNL en particular: [18] [19] como por escribir gramáticas o idear reglas heurísticas para derivar .
Por otro lado, los enfoques de aprendizaje automático , que incluyen redes estadísticas y neuronales, tienen muchas ventajas sobre el enfoque simbólico:
- Tanto los métodos estadísticos como los de redes neuronales pueden centrarse más en los casos más comunes extraídos de un corpus de textos, mientras que el enfoque basado en reglas debe proporcionar reglas tanto para los casos raros como para los comunes por igual.
- Los modelos de lenguaje , producidos mediante métodos estadísticos o de redes neuronales, son más sólidos tanto para entradas desconocidas (por ejemplo, que contienen palabras o estructuras que no se han visto antes) como para entradas erróneas (por ejemplo, con palabras mal escritas o palabras omitidas accidentalmente) en comparación con las reglas. sistemas basados en tecnología, que también son más costosos de producir.
- cuanto más grande es dicho modelo de lenguaje (probabilístico), más preciso se vuelve, en contraste con los sistemas basados en reglas que pueden ganar precisión sólo aumentando la cantidad y complejidad de las reglas que conducen a problemas de intratabilidad .
Aunque los sistemas basados en reglas para manipular símbolos todavía estaban en uso en 2020, se han vuelto prácticamente obsoletos con el avance de los LLM en 2023.
Antes de eso se usaban comúnmente:
- cuando la cantidad de datos de entrenamiento es insuficiente para aplicar con éxito métodos de aprendizaje automático, por ejemplo, para la traducción automática de idiomas de bajos recursos como los que proporciona el sistema Apertium ,
- para preprocesamiento en canalizaciones de PNL, por ejemplo, tokenización , o
- para posprocesar y transformar la salida de canales de PNL, por ejemplo, para la extracción de conocimiento a partir de análisis sintácticos.
Enfoque estadístico
A finales de los 80 y mediados de los 90, el enfoque estadístico puso fin a un período de invierno de la IA , causado por las ineficiencias de los enfoques basados en reglas. [20] [21]
Los primeros árboles de decisión , que producían sistemas de reglas estrictas si-entonces , eran todavía muy similares a los viejos enfoques basados en reglas. Sólo la introducción de modelos ocultos de Markov , aplicados al etiquetado de partes del discurso, anunció el fin del antiguo enfoque basado en reglas.
Redes neuronales
Un inconveniente importante de los métodos estadísticos es que requieren una ingeniería de características elaborada . Desde 2015, [22] el enfoque estadístico fue reemplazado por el enfoque de redes neuronales , utilizando redes semánticas [23] e incrustaciones de palabras para capturar propiedades semánticas de las palabras.
Ya no se necesitan tareas intermedias (por ejemplo, etiquetado de partes del discurso y análisis de dependencias).
La traducción automática neuronal , basada en transformaciones de secuencia a secuencia recién inventadas , dejó obsoletos los pasos intermedios, como la alineación de palabras, anteriormente necesarios para la traducción automática estadística .
Tareas comunes de PNL
La siguiente es una lista de algunas de las tareas más comúnmente investigadas en el procesamiento del lenguaje natural. Algunas de estas tareas tienen aplicaciones directas en el mundo real, mientras que otras suelen servir como subtareas que se utilizan para ayudar a resolver tareas más grandes.
Aunque las tareas de procesamiento del lenguaje natural están estrechamente entrelazadas, se pueden subdividir en categorías para mayor comodidad. A continuación se proporciona una división aproximada.
Procesamiento de texto y voz.
- Reconocimiento óptico de caracteres (OCR)
- Dada una imagen que representa texto impreso, determine el texto correspondiente.
- Reconocimiento de voz
- Dado un clip de sonido de una persona o personas hablando, determine la representación textual del discurso. Esto es lo opuesto a texto a voz y es uno de los problemas extremadamente difíciles denominados coloquialmente " IA-completa " (ver arriba). En el habla natural apenas hay pausas entre palabras sucesivas y, por tanto, la segmentación del habla es una subtarea necesaria del reconocimiento del habla (ver más abajo). En la mayoría de los idiomas hablados, los sonidos que representan letras sucesivas se mezclan entre sí en un proceso denominado coarticulación , por lo que la conversión de la señal analógica en caracteres discretos puede ser un proceso muy difícil. Además, dado que las palabras del mismo idioma las pronuncian personas con diferentes acentos, el software de reconocimiento de voz debe poder reconocer la amplia variedad de entradas como idénticas entre sí en términos de su equivalente textual.
- Segmentación del habla
- Dado un clip de sonido de una persona o personas hablando, sepárelo en palabras. Una subtarea del reconocimiento de voz y normalmente se agrupa con ella.
- Texto a voz
- Dado un texto, transforma esas unidades y produce una representación hablada. La conversión de texto a voz se puede utilizar para ayudar a las personas con discapacidad visual. [24]
- Segmentación de palabras ( tokenización )
- La tokenización es un proceso utilizado en el análisis de texto que divide el texto en palabras individuales o fragmentos de palabras. Esta técnica da como resultado dos componentes clave: un índice de palabras y texto tokenizado. El índice de palabras es una lista que asigna palabras únicas a identificadores numéricos específicos, y el texto tokenizado reemplaza cada palabra con su token numérico correspondiente. Estos tokens numéricos luego se utilizan en varios métodos de aprendizaje profundo. [25]
- Para un idioma como el inglés , esto es bastante trivial, ya que las palabras suelen estar separadas por espacios. Sin embargo, algunos idiomas escritos como el chino , el japonés y el tailandés no marcan los límites de las palabras de esa manera, y en esos idiomas la segmentación del texto es una tarea importante que requiere conocimiento del vocabulario y la morfología de las palabras en el idioma. A veces, este proceso también se utiliza en casos como la creación de una bolsa de palabras (BOW) en la minería de datos. [ cita necesaria ]
Análisis morfológico
- Lematización
- La tarea de eliminar únicamente las terminaciones flexivas y devolver la forma base del diccionario de una palabra, que también se conoce como lema. La lematización es otra técnica para reducir palabras a su forma normalizada. Pero en este caso, la transformación en realidad utiliza un diccionario para asignar palabras a su forma real. [26]
- Segmentación morfológica
- Separar palabras en morfemas individuales e identificar la clase de morfemas. La dificultad de esta tarea depende en gran medida de la complejidad de la morfología ( es decir , la estructura de las palabras) de la lengua que se esté considerando. El inglés tiene una morfología bastante simple, especialmente una morfología flexiva , por lo que a menudo es posible ignorar esta tarea por completo y simplemente modelar todas las formas posibles de una palabra (p. ej., "open, opens, open, opens") como palabras separadas. Sin embargo , en idiomas como el turco o el meitei , una lengua india altamente aglutinada , este enfoque no es posible, ya que cada entrada del diccionario tiene miles de formas de palabras posibles. [27]
- Etiquetado de parte del discurso
- Dada una oración, determine la parte del discurso (POS) para cada palabra. Muchas palabras, especialmente las comunes, pueden servir como múltiples partes del discurso. Por ejemplo, "libro" puede ser un sustantivo ("el libro sobre la mesa") o un verbo ("reservar un vuelo"); "conjunto" puede ser un sustantivo, un verbo o un adjetivo ; y "fuera" puede ser cualquiera de al menos cinco partes diferentes del discurso.
- Derivado
- El proceso de reducir palabras flexionadas (o a veces derivadas) a una forma base (por ejemplo, "cerrar" será la raíz de "cerrado", "cerrando", "cerrando", "más cerca", etc.). La derivación produce resultados similares a los de la lematización, pero lo hace basándose en reglas, no en un diccionario.
Análisis sintáctico
- Inducción gramatical [28]
- Generar una gramática formal que describa la sintaxis de un idioma.
- Rompimiento de oraciones (también conocido como " desambiguación de límites de oraciones ")
- Dado un fragmento de texto, encuentra los límites de la oración. Los límites de las oraciones suelen estar marcados por puntos u otros signos de puntuación , pero estos mismos caracteres pueden servir para otros propósitos (por ejemplo, marcar abreviaturas ).
- Analizando
- Determinar el árbol de análisis (análisis gramatical) de una oración determinada. La gramática de los lenguajes naturales es ambigua y las oraciones típicas tienen múltiples análisis posibles: quizás sorprendentemente, para una oración típica puede haber miles de análisis potenciales (la mayoría de los cuales parecerán completamente absurdos para un humano). Hay dos tipos principales de análisis: análisis de dependencia y análisis de circunscripciones . El análisis de dependencia se centra en las relaciones entre palabras en una oración (marcando cosas como objetos primarios y predicados), mientras que el análisis de circunscripciones se centra en construir el árbol de análisis utilizando una gramática probabilística libre de contexto (PCFG) (ver también gramática estocástica ).
Semántica léxica (de palabras individuales en contexto)
- Semántica léxica
- ¿Cuál es el significado computacional de palabras individuales en contexto?
- Semántica distributiva
- ¿Cómo podemos aprender representaciones semánticas de los datos?
- Reconocimiento de entidad nombrada (NER)
- Dada una secuencia de texto, determine qué elementos del texto corresponden a nombres propios, como personas o lugares, y cuál es el tipo de cada uno de esos nombres (por ejemplo, persona, ubicación, organización). Aunque las mayúsculas pueden ayudar a reconocer entidades nombradas en idiomas como el inglés, esta información no puede ayudar a determinar el tipo de entidad nombrada y, en cualquier caso, suele ser inexacta o insuficiente. Por ejemplo, la primera letra de una oración también está en mayúscula y las entidades nombradas a menudo abarcan varias palabras, de las cuales solo algunas están en mayúscula. Además, muchos otros idiomas con escrituras no occidentales (por ejemplo, chino o árabe ) no tienen ninguna mayúscula, e incluso los idiomas con mayúsculas pueden no utilizarlas de manera consistente para distinguir nombres. Por ejemplo, el alemán escribe con mayúscula todos los sustantivos , independientemente de que sean nombres, y el francés y el español no escriben con mayúscula los nombres que sirven como adjetivos . Otro nombre para esta tarea es clasificación de tokens. [29]
- Análisis de sentimiento (ver también Análisis de sentimiento multimodal )
- El análisis de sentimientos es un método computacional que se utiliza para identificar y clasificar la intención emocional detrás del texto. Esta técnica implica analizar el texto para determinar si el sentimiento expresado es positivo, negativo o neutral. Los modelos para la clasificación de sentimientos suelen utilizar entradas como n-gramas de palabras , características de frecuencia de términos-frecuencia de documentos inversa (TF-IDF), características generadas manualmente o emplean modelos de aprendizaje profundo diseñados para reconocer dependencias tanto a largo como a corto plazo en secuencias de texto. Las aplicaciones del análisis de sentimientos son diversas y se extienden a tareas como categorizar las opiniones de los clientes en varias plataformas en línea. [25]
- Extracción de terminología
- El objetivo de la extracción terminológica es extraer automáticamente términos relevantes de un corpus determinado.
- Desambiguación del sentido de las palabras (WSD)
- Muchas palabras tienen más de un significado ; tenemos que seleccionar el significado que tenga más sentido en el contexto. Para este problema, normalmente se nos proporciona una lista de palabras y sus sentidos asociados, por ejemplo, de un diccionario o de un recurso en línea como WordNet .
- Vinculación de entidades
- Muchas palabras, normalmente nombres propios, se refieren a entidades nombradas ; aquí tenemos que seleccionar la entidad (un individuo famoso, un lugar, una empresa, etc.) a la que se hace referencia en contexto.
Semántica relacional (semántica de oraciones individuales)
- Extracción de relaciones
- Dado un fragmento de texto, identifique las relaciones entre entidades nombradas (por ejemplo, quién está casado con quién).
- análisis semántico
- Dado un fragmento de texto (normalmente una oración), produzca una representación formal de su semántica, ya sea como un gráfico (por ejemplo, en el análisis AMR ) o de acuerdo con un formalismo lógico (por ejemplo, en el análisis DRT ). Este desafío generalmente incluye aspectos de varias tareas de PNL más elementales de la semántica (p. ej., etiquetado de roles semánticos, desambiguación del sentido de las palabras) y puede ampliarse para incluir un análisis del discurso completo (p. ej., análisis del discurso, correferencia; consulte Comprensión del lenguaje natural a continuación). .
- Etiquetado de roles semánticos (ver también etiquetado de roles semánticos implícitos a continuación)
- Dada una sola oración, identificar y eliminar la ambigüedad de los predicados semánticos (p. ej., marcos verbales ), luego identificar y clasificar los elementos del marco ( roles semánticos ).
Discurso (semántica más allá de oraciones individuales)
- Resolución de correferencia
- Dada una oración o un fragmento de texto más grande, determine qué palabras ("menciones") se refieren a los mismos objetos ("entidades"). La resolución de anáforas es un ejemplo específico de esta tarea y se ocupa específicamente de hacer coincidir los pronombres con los sustantivos o nombres a los que se refieren. La tarea más general de resolución de correferencia también incluye identificar las llamadas "relaciones puente" que involucran expresiones de referencia . Por ejemplo, en una oración como "Entró a la casa de John por la puerta principal", "la puerta principal" es una expresión de referencia y la relación puente que se debe identificar es el hecho de que la puerta a la que se hace referencia es la puerta principal de la casa de John. casa (en lugar de alguna otra estructura a la que también se podría hacer referencia).
- Análisis del discurso
- Esta rúbrica incluye varias tareas relacionadas. Una tarea es el análisis del discurso, es decir, identificar la estructura del discurso de un texto conectado, es decir, la naturaleza de las relaciones discursivas entre oraciones (por ejemplo, elaboración, explicación, contraste). Otra tarea posible es reconocer y clasificar los actos de habla en un fragmento de texto (por ejemplo, pregunta de sí o no, pregunta de contenido, afirmación, afirmación, etc.).
- Etiquetado de roles semánticos implícitos
- Dada una sola oración, identifique y elimine la ambigüedad de los predicados semánticos (por ejemplo, marcos verbales ) y sus roles semánticos explícitos en la oración actual (consulte Etiquetado de roles semánticos más arriba). Luego, identifique los roles semánticos que no se realizan explícitamente en la oración actual, clasifíquelos en argumentos que se realizan explícitamente en otras partes del texto y aquellos que no se especifican, y resuelva los primeros con el texto local. Una tarea estrechamente relacionada es la resolución de anáfora cero, es decir, la extensión de la resolución de correferencia a lenguajes pro-drop .
- Reconocer la vinculación textual
- Dados dos fragmentos de texto, determine si el hecho de que uno sea verdadero implica el otro, implica la negación del otro o permite que el otro sea verdadero o falso. [30]
- Segmentación y reconocimiento de temas.
- Dado un trozo de texto, sepárelo en segmentos, cada uno de los cuales está dedicado a un tema, e identifique el tema del segmento.
- Minería de argumentos
- El objetivo de la minería de argumentos es la extracción e identificación automática de estructuras argumentativas a partir de textos en lenguaje natural con la ayuda de programas informáticos. [31] Tales estructuras argumentativas incluyen la premisa, las conclusiones, el esquema argumentativo y la relación entre el argumento principal y el subsidiario, o el argumento principal y el contraargumento dentro del discurso. [32] [33]
Aplicaciones de PNL de nivel superior
- Resumen automático (resumen de texto)
- Producir un resumen legible de un fragmento de texto. A menudo se utiliza para proporcionar resúmenes de texto de un tipo conocido, como trabajos de investigación o artículos en la sección financiera de un periódico.
- Corrección de errores gramaticales
- La detección y corrección de errores gramaticales implica una gran variedad de problemas en todos los niveles del análisis lingüístico (fonología/ortografía, morfología, sintaxis, semántica, pragmática). La corrección de errores gramaticales tiene un impacto ya que afecta a cientos de millones de personas que usan o adquieren el inglés como segunda lengua. Por lo tanto, desde 2011 ha estado sujeto a una serie de tareas compartidas. [34] [35] [36] En lo que respecta a la ortografía, la morfología, la sintaxis y ciertos aspectos de la semántica, y debido al desarrollo de potentes modelos de lenguaje neuronal como Como GPT-2 , esto ahora (2019) puede considerarse un problema en gran medida resuelto y se está comercializando en varias aplicaciones comerciales.
- Traducción lógica
- Traducir un texto de un lenguaje natural a la lógica formal.
- Traducción automática (MT)
- Traduce automáticamente texto de un idioma humano a otro. Este es uno de los problemas más difíciles y forma parte de una clase de problemas denominados coloquialmente " IA-completa ", es decir, que requieren todos los diferentes tipos de conocimientos que poseen los humanos (gramática, semántica, datos sobre el mundo real, etc.). .) para resolver adecuadamente.
- Comprensión del lenguaje natural (NLU)
- Convierta fragmentos de texto en representaciones más formales, como estructuras lógicas de primer orden , que sean más fáciles de manipular para los programas de computadora . La comprensión del lenguaje natural implica la identificación de la semántica pretendida entre las múltiples semánticas posibles que pueden derivarse de una expresión del lenguaje natural que generalmente toma la forma de notaciones organizadas de conceptos del lenguaje natural. La introducción y creación de un metamodelo y una ontología del lenguaje son soluciones eficientes, aunque empíricas. Para la construcción de una base de formalización semántica se espera una formalización explícita de la semántica del lenguaje natural sin confusiones con supuestos implícitos como el supuesto de mundo cerrado (CWA) versus el supuesto de mundo abierto , o el Sí/No subjetivo versus el Verdadero/Falso objetivo. . [37]
- Generación de lenguaje natural (NLG):
- Convierta información de bases de datos informáticas o intenciones semánticas en lenguaje humano legible.
- generación de libros
- La creación de libros completos no es una tarea de PNL propiamente dicha, sino una extensión de la generación de lenguaje natural y otras tareas de PNL. El primer libro generado por una máquina fue creado mediante un sistema basado en reglas en 1984 (Racter, La barba del policía está medio construida ). [38] El primer trabajo publicado sobre una red neuronal se publicó en 2018, 1 the Road , comercializado como una novela, contiene sesenta millones de palabras. Ambos sistemas son básicamente modelos de lenguaje elaborados pero sin sentido (sin semántica) . El primer libro científico generado por una máquina se publicó en 2019 (Beta Writer, Lithium-Ion Battery , Springer, Cham). [39] A diferencia de Racter y 1 the Road , esto se basa en conocimientos fácticos y en resúmenes de texto.
- Documento AI
- Una plataforma Document AI se encuentra encima de la tecnología PNL, lo que permite a los usuarios sin experiencia previa en inteligencia artificial, aprendizaje automático o PNL entrenar rápidamente una computadora para extraer los datos específicos que necesitan de diferentes tipos de documentos. Document AI basada en NLP permite a los equipos no técnicos acceder rápidamente a información oculta en documentos, por ejemplo, abogados, analistas de negocios y contadores. [40]
- Gestión del diálogo
- Sistemas informáticos destinados a conversar con un humano.
- Respuesta a preguntas
- Dada una pregunta en lenguaje humano, determine su respuesta. Las preguntas típicas tienen una respuesta correcta específica (como "¿Cuál es la capital de Canadá?"), pero a veces también se consideran preguntas abiertas (como "¿Cuál es el significado de la vida?").
- Generación de texto a imagen
- Dada una descripción de una imagen, genere una imagen que coincida con la descripción. [41]
- Generación de texto a escena
- Dada una descripción de una escena, genere un modelo 3D de la escena. [42] [43]
- Texto a vídeo
- Dada una descripción de un video, genere un video que coincida con la descripción. [44] [45]
Tendencias generales y (posibles) direcciones futuras
Con base en las tendencias de larga data en este campo, es posible extrapolar las direcciones futuras de la PNL. A partir de 2020, se pueden observar tres tendencias entre los temas de la serie de larga data de Tareas Compartidas de CoNLL: [46]
- Interés por los aspectos "cognitivos" cada vez más abstractos del lenguaje natural (1999-2001: análisis superficial, 2002-03: reconocimiento de entidades nombradas, 2006-09/2017-18: sintaxis de dependencia, 2004-05/2008-09 etiquetado de roles semánticos, 2011–12 correferencia, 2015–16: análisis del discurso, 2019: análisis semántico).
- Interés creciente por el multilingüismo y, potencialmente, la multimodalidad (inglés desde 1999; español, holandés desde 2002; alemán desde 2003; búlgaro, danés, japonés, portugués, esloveno, sueco, turco desde 2006; vasco, catalán, chino, griego, húngaro). , italiano, turco desde 2007; checo desde 2009; árabe desde 2012: más de 40 idiomas;
- Eliminación de representaciones simbólicas (basadas en reglas sobre métodos supervisados hacia métodos débilmente supervisados, aprendizaje de representaciones y sistemas de extremo a extremo)
Cognición
La mayoría de las aplicaciones de PNL de nivel superior implican aspectos que emulan el comportamiento inteligente y la aparente comprensión del lenguaje natural. En términos más generales, la operacionalización técnica de aspectos cada vez más avanzados del comportamiento cognitivo representa una de las trayectorias de desarrollo de la PNL (ver tendencias entre las tareas compartidas de CoNLL más arriba).
La cognición se refiere a "la acción o proceso mental de adquirir conocimiento y comprensión a través del pensamiento, la experiencia y los sentidos". [47] La ciencia cognitiva es el estudio científico interdisciplinario de la mente y sus procesos. [48] La lingüística cognitiva es una rama interdisciplinaria de la lingüística, que combina conocimientos e investigaciones tanto de la psicología como de la lingüística. [49] Especialmente durante la era de la PNL simbólica, el área de la lingüística computacional mantuvo fuertes vínculos con los estudios cognitivos.
Como ejemplo, George Lakoff ofrece una metodología para construir algoritmos de procesamiento del lenguaje natural (PNL) a través de la perspectiva de la ciencia cognitiva, junto con los hallazgos de la lingüística cognitiva, [50] con dos aspectos definitorios:
- Se aplica la teoría de la metáfora conceptual , explicada por Lakoff como "la comprensión de una idea, en términos de otra" que proporciona una idea de la intención del autor. [51] Por ejemplo, consideremos la palabra inglesa big . Cuando se usa en una comparación ("Ese es un árbol grande"), la intención del autor es dar a entender que el árbol es físicamente grande en relación con otros árboles o con la experiencia del autor. Cuando se usa metafóricamente ("Mañana es un gran día"), la intención del autor es dar a entender importancia . La intención detrás de otros usos, como en "Ella es una gran persona", seguirá siendo algo ambigua tanto para una persona como para un algoritmo cognitivo de PNL sin información adicional.
- Asignar medidas relativas de significado a una palabra, frase, oración o fragmento de texto basándose en la información presentada antes y después del fragmento de texto que se analiza, por ejemplo, mediante una gramática probabilística libre de contexto (PCFG). La ecuación matemática para tales algoritmos se presenta en la patente estadounidense 9269353: [52]
![{\displaystyle {RMM(token_{N})}={PMM(token_{N})}\times {\frac {1}{2d}}\left(\sum _{i=-d}^{d} {((PMM(token_{N})}\times {PF(token_{Ni},token_{N},token_{N+i}))_{i}}\right)}](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
- Dónde
- RMM es la medida relativa del significado.
- token es cualquier bloque de texto, oración, frase o palabra
- N es el número de tokens que se analizan
- PMM es la medida probable de significado basada en un corpus
- d es la ubicación distinta de cero del token a lo largo de la secuencia de N tokens
- PF es la función de probabilidad específica de un idioma.
Los vínculos con la lingüística cognitiva son parte de la herencia histórica de la PNL, pero se han abordado con menos frecuencia desde el giro estadístico de los años noventa. Sin embargo, se han seguido enfoques para desarrollar modelos cognitivos hacia marcos técnicamente operacionalizables en el contexto de varios marcos, por ejemplo, de gramática cognitiva, [53] gramática funcional, [54] gramática de construcción, [55] psicolingüística computacional y neurociencia cognitiva (por ejemplo, ACT-R ), sin embargo, con una aceptación limitada en la PNL convencional (medida por la presencia en las principales conferencias [56] de la ACL ). Más recientemente, las ideas de PNL cognitiva han resurgido como un enfoque para lograr explicabilidad , por ejemplo, bajo la noción de "IA cognitiva". [57] Del mismo modo, las ideas de PNL cognitiva son inherentes a los modelos neuronales de PNL multimodal (aunque rara vez se hacen explícitos) [58] y a los desarrollos en inteligencia artificial , específicamente herramientas y tecnologías que utilizan enfoques de modelos de lenguaje grandes [59] y nuevas direcciones en inteligencia artificial general. basado en el principio de energía libre [60] por el neurocientífico y teórico británico del University College London Karl J. Friston .
Ver también
Referencias
- ^ "PNL".
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enlaces externos
Medios relacionados con el procesamiento del lenguaje natural en Wikimedia Commons