Procesamiento del lenguaje natural

Podemos ver la tecnología en acción cuando hablamos a dispositivos como Alexa, o a Siri. Estas aplicaciones usan una tecnología de reconocimiento del habla muy sofisticada que detecta lo que se ha hablado, interpreta su significado y luego provee de una respuesta o ejecuta un comando.

Este tipo de control por voz es un desarrollo relativamente nuevo, sin embargo, está cambiando la forma en la que interactuamos con el mundo que nos rodea. Las capacidades del PLN están avanzando a un ritmo impresionante, así que es un campo en el que resulta interesante estar envuelto.

Resulta de gran dificultad el desarrollar sistemas de visión por computador que puedan replicar por completo la habilidad humana de distinguir y reconocer objetos. Sin embargo, es un campo que ha experimentado muchos avances en estos últimos años, debido en gran medida a el uso de algoritmos avanzados de aprendizaje automático.

En el pasado, la interpretación del lenguaje escrito o hablado era una habilidad exclusiva de los humanos. Esto significaba que cualquier comunicación a través de cualquier lengua, tenía que incluir un humano con capacidad de habla. Por ejemplo, cualquier texto tenía que ser escrito por una persona y luego leído por otra para extraer la información de el.

Esto está bien si sólo se quiere leer el periódico o un par de capítulos de un libro. Sin embargo, cuando se quiere digerir grandes cantidades de información o buscar algo específico dentro de una extensa fuente, el proceso se hace extremadamente arduo.

Desde por lo menos los años 90, el procesamiento del lenguaje natural se ha beneficiado de forma masiva gracias al uso de los algoritmos de aprendizaje automático. Un proceso llamado inferencia estadística es usado para detectar patrones y aprender reglas con un input humano mínimo o inexistente, haciendo los programas modernos de PLN exponencialmente más poderosos de lo que lo eran hace sólo 20 años.

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