Aplicaciones de la PNL
El procesamiento del lenguaje natural (NLP) es una tecnología emergente que deriva varias formas de inteligencia artificial que vemos en la actualidad y su uso para crear una interfaz fluida e interactiva entre humanos y máquinas seguirá siendo una de las principales prioridades de hoy y de mañana. aplicaciones cada vez más cognitivas. Aquí, vamos a discutir sobre algunas de las aplicaciones muy útiles de la PNL.
Máquina traductora
La traducción automática (MT), el proceso de traducir un idioma o texto de origen a otro idioma, es una de las aplicaciones más importantes de la PNL. Podemos comprender el proceso de traducción automática con la ayuda del siguiente diagrama de flujo:
Tipos de sistemas de traducción automática
Existen diferentes tipos de sistemas de traducción automática. Veamos cuáles son los diferentes tipos.
Sistema MT bilingüe
Los sistemas MT bilingües producen traducciones entre dos idiomas particulares.
Sistema MT multilingüe
Los sistemas de traducción automática multilingües producen traducciones entre cualquier par de idiomas. Pueden ser de naturaleza unidireccional o bidireccional.
Enfoques de la traducción automática (MT)
Conozcamos ahora los enfoques importantes de la traducción automática. Los enfoques de MT son los siguientes:
Enfoque MT directo
Es menos popular pero el enfoque más antiguo de MT. Los sistemas que utilizan este enfoque son capaces de traducir SL (idioma de origen) directamente a TL (idioma de destino). Estos sistemas son de naturaleza bilingüe y unidireccional.
Enfoque interlingua
Los sistemas que utilizan el enfoque de Interlingua traducen SL a un idioma intermedio llamado Interlingua (IL) y luego traducen IL a TL. El enfoque de Interlingua se puede entender con la ayuda de la siguiente pirámide de MT:
Enfoque de transferencia
Tres etapas están involucradas con este enfoque.
En la primera etapa, los textos de la lengua de origen (NM) se convierten en representaciones abstractas orientadas a NM.
En la segunda etapa, las representaciones orientadas a SL se convierten en representaciones equivalentes orientadas a la lengua de destino (TL).
En la tercera etapa, se genera el texto final.
Enfoque empírico de MT
Este es un enfoque emergente para MT. Básicamente, utiliza una gran cantidad de datos en bruto en forma de corpus paralelos. Los datos brutos consisten en el texto y sus traducciones. Las técnicas de traducción automática basadas en memoria, basadas en ejemplos y basadas en analogías utilizan un enfoque MT empírico.
Lucha contra el spam
Uno de los problemas más comunes en estos días son los correos electrónicos no deseados. Esto hace que los filtros de spam sean aún más importantes porque son la primera línea de defensa contra este problema.
El sistema de filtrado de correo no deseado se puede desarrollar utilizando la funcionalidad NLP considerando los principales problemas de falsos positivos y falsos negativos.
Modelos de PNL existentes para filtrado de spam
Los siguientes son algunos modelos de PNL existentes para el filtrado de spam:
Modelado de N-gram
Un modelo N-Gram es una porción de N caracteres de una cadena más larga. En este modelo, se utilizan N-gramas de varias longitudes diferentes simultáneamente para procesar y detectar correos electrónicos no deseados.
Derivación de palabras
Los spammers, generadores de correos electrónicos no deseados, generalmente cambian uno o más caracteres de las palabras de ataque en sus spam para que puedan violar los filtros de spam basados en contenido. Por eso podemos decir que los filtros basados en contenido no son útiles si no pueden comprender el significado de las palabras o frases del correo electrónico. Para eliminar estos problemas en el filtrado de spam, se desarrolla una técnica de derivación de palabras basada en reglas, que puede hacer coincidir palabras que se parecen y suenan igual.
Clasificación Bayesiana
Ahora se ha convertido en una tecnología ampliamente utilizada para el filtrado de spam. La incidencia de las palabras en un correo electrónico se compara con su ocurrencia típica en una base de datos de mensajes de correo electrónico no solicitados (spam) y legítimos (ham) en una técnica estadística.
Resumen automático
En esta era digital, lo más valioso son los datos, o puedes decir información. Sin embargo, ¿realmente nos volvemos útiles así como la cantidad de información requerida? La respuesta es 'NO' porque la información está sobrecargada y nuestro acceso al conocimiento y la información supera con creces nuestra capacidad para comprenderla. Tenemos una gran necesidad de información y resúmenes de texto automáticos porque la avalancha de información a través de Internet no se detendrá.
El resumen de texto puede definirse como la técnica para crear un resumen breve y preciso de documentos de texto más largos. El resumen de texto automático nos ayudará con la información relevante en menos tiempo. El procesamiento del lenguaje natural (PNL) juega un papel importante en el desarrollo de un resumen de texto automático.
Respuesta a preguntas
Otra aplicación principal del procesamiento del lenguaje natural (PNL) es la respuesta a preguntas. Los motores de búsqueda ponen la información del mundo al alcance de la mano, pero aún faltan a la hora de responder a las preguntas que los seres humanos plantean en su lenguaje natural. Tenemos grandes empresas tecnológicas como Google que también están trabajando en esta dirección.
La respuesta a preguntas es una disciplina informática dentro de los campos de la IA y la PNL. Se centra en la construcción de sistemas que responden automáticamente a las preguntas enviadas por los seres humanos en su lenguaje natural. Un sistema informático que comprende el lenguaje natural tiene la capacidad de un sistema de programa para traducir las oraciones escritas por humanos en una representación interna de modo que el sistema pueda generar respuestas válidas. Las respuestas exactas se pueden generar haciendo un análisis sintáctico y semántico de las preguntas. La brecha léxica, la ambigüedad y el multilingüismo son algunos de los desafíos para la PNL en la construcción de un buen sistema de respuesta a preguntas.
Análisis de los sentimientos
Otra aplicación importante del procesamiento del lenguaje natural (NLP) es el análisis de sentimientos. Como sugiere su nombre, el análisis de sentimientos se utiliza para identificar los sentimientos entre varias publicaciones. También se utiliza para identificar el sentimiento donde las emociones no se expresan explícitamente. Las empresas están utilizando el análisis de sentimientos, una aplicación de procesamiento del lenguaje natural (NLP) para identificar la opinión y el sentimiento de sus clientes en línea. Ayudará a las empresas a comprender lo que piensan sus clientes sobre los productos y servicios. Las empresas pueden juzgar su reputación general a partir de las publicaciones de los clientes con la ayuda del análisis de sentimientos. De esta manera, podemos decir que más allá de determinar la simple polaridad, el análisis de sentimientos comprende los sentimientos en contexto para ayudarnos a comprender mejor qué hay detrás de la opinión expresada.