Page 1 - PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL

Laboraatorio Innteligenncia Arttificial ee

Interneet de lass Cosass

P Procesaamientoo de Lennguaje Naturaal

D Dr.Miguel Roojas – mrojaas@ude.edu..uy
A/S DDiego Noguueira –dnoguueira@ude.eedu.uy

Introoducción  Reconociimiento de entiddades:
Consiste een identificarr las palabrass clave
El PProcesamientto del Lennguaje Natuural de tipo semmánticos esppecíficos: perrsonas,
(PLNN) es una ramma de la inteliigencia artificcial lugares, etcc.
que sse focaliza een la interaccción entre las
compputadoras y los humanoos mediante el Estas técnicass preparan llos datos paara un
lenguuaje natural. EEl objetivo pprincipal es qque annálisis de mayyor profundiddad.
las computadorass entiendan, interpreten y
generren lenguaje hhumano. El progreso enn PLN vino aacompañado de un
coonjunto de herramientass que facilittan el
Al iggual que el resto de lass ramas de la prrocesamientoo de texto y lla aplicación de las
inteliggencia artificcial, la disciplina PLN ha téécnicas menccionadas anteriormente, estas
evoluucionado y mmejorado signnificativamennte. heerramientas sson NLTK y spaCy.
Comeenzando coon modelos básicos qque
analizzaban patronnes de palabrras hasta los ya En la actualiddad, los moodelos basaddos en
difunndidos modeelos preentrrenados commo G GPT o BEERT que sse sustentann en
GPT y BERT entrre otros. arrquitecturas de Transforrmers, utilizzan el
apprendizaje proofundo para entender y generar
Esta evolución y mejorra se deebe lenguaje de maayor precisiónn y calidad
princiipalmente enn la combinacción de técniccas
de apprendizaje automático y liingüística junnto A Algunas Apliccaciones
con el aumentto en la capacidad de
proceesamiento hha logradoo niveles de  Chatbots:: Es una de laas aplicacionees con
precissión que se asemeja a laa comprensión mayor vissibilidad ya qque se encueentran
humaana. disponiblees en la mayooría de los grrandes
proveedorres de tecnnología, así como
Las técnicas de PLN permmiten desde la también en las redes ssociales comoo, por
traducción autommática de ttexto a otrros ejemplo, FFacebook Meessenger.
idiommas, como la extracción dde información  Asistentes de voz: Es otra rama
de texxtos más commplejos. ampliamennte difundidaa que adicionna una
capa adicional de intteligencia arrtificial
¿Cómmo funciona el PLN? para transformar la vooz en texto y luego
aplica PLLN para podder interprettar su
Los algoritmos dde PLN se componen de contenido. Algunos eejemplos sonn Siri,
varioss pasos y téécnicas. Estaas técnicas vvan Amazon EEcho, etc.
desdee el pre proceesamiento dee datos hastaa la  Análisis de textoos: Mediantte el
aplicaación de moddelos avanzaddos. procesamiiento del textto, la aplicaciión de
PLN permmite monitorrear las opinniones
Algunnos conceptoos y técnicas fundamentaales reflejadas en el texto y realizar un aanálisis
en PLLN son: de sentimmientos. En las redes soociales,
 TTokenizaciónn: Consiste en dividir un esta técniica se encueentra ampliamente
teexto en pequueñas partes. difundida de forma dde monitoreaar que
 AAnálisis siintáctico: Consiste en sienten loos usuarios a través dde sus
entender la eestructura graamatical de las comentarios.
o oraciones  Automatiización de procesos een las
 LLematizaciónn: De forma m muy empresass: Las téccnicas de PLN
siimplificada, consiste enn encontrar la permiten analizar los textos o coorreos
fo forma base o canónica de uuna palabra electrónicoos y clasificarrlos en funciión de