La definición que explica qué es el procesamiento de lenguaje natural es la de facción de la inteligencia artificial que usa el aprendizaje automático, internacionalmente conocido como machine learning, para leer e interpretar textos y datos. Este término aparece frecuentemente abreviado con el acrónimo de PLN.

En este sentido aparecen otros términos similares como el CLN (comprensión del lenguaje natural), que en este caso es una aplicación del PLN y se emplea para conocer el significado de un texto. Aun así, el PLN va mucho más allá porque no solo conoce el significado del texto, también toma decisiones en base a él.

El PLN supone un avance tecnológico que permite a los ordenadores realizar labores que hasta entonces eran propias del ser humano como el Deep Learning. A día de hoy, el uso del PLN es muy útil para las empresas porque mejora la comprensión de los datos y de los textos. Estas son otras de las aplicaciones del PLN.

  • Ayuda a clasificar contenido y documentos en categorías
  • Facilita la comprensión de las opiniones de los clientes para mejorar los productos y servicios
  • Ejecuta un análisis de documentos e interviene en la lectura de facturas y recibos
  • Estudia las tendencias de interés para la empresa

¿Cómo funciona el PLN?

El funcionamiento del PLN se basa en la combinación de diferentes modelos de comprensión y de procesamiento automático. Esta acción coordinada permite comprender y actuar con el lenguaje humano.

El primer elemento que hay que tener en cuenta al definir cómo funciona el procesamiento de lenguaje natural es la lingüística computacional que se basa en entender y crear modelos de lenguaje humano con softwares y ordenadores. En este proceso también aparece el machine learning que entrena a los ordenadores para mejorar su eficiencia y comprender las variaciones del lenguaje como los giros gramaticales o el sarcasmo.

A continuación, aparece el aprendizaje profundo que es una facción del machine learning y que sirve para adiestrar a un ordenador con el objetivo de que piense y aprenda cómo una persona. De hecho, usa una especie de red neuronal formada por nodos de procesamiento que se asemejan al cerebro humano.

Posteriormente interviene la implementación del PLN que recopila y prepara datos de voz y textos. Seguidamente, se produce un procesamiento que crea registros y elimina palabras logrando que los datos queden preparados para diversas aplicaciones.Finalmente, aparece el despliegue y

El penúltimo paso es el de la capacitación en los que se usan los datos que han sido procesados y se aplica el machine learning para crear aplicaciones basadas en la información textual que se ha aportado. En esta etapa se entrena a los algoritmos para que aumenten su precisión.

La interferencia mediante la cual se reciben entradas y se predicen resultados acordes a los casos para los que se diseña este modelo.