El procesamiento del lenguaje natural o PNL es una rama de la inteligencia artificial que tiene muchas implicaciones importantes en las formas en que interactúan las computadoras y los humanos. El lenguaje humano, desarrollado durante miles y miles de años, se ha convertido en una forma matizada de comunicación que contiene una gran cantidad de información que a menudo trasciende las palabras por sí solo. La PNL se convertirá en una tecnología importante para cerrar la brecha entre la comunicación humana y los datos digitales. Aquí hay 5 formas en que se usará el procesamiento del lenguaje natural en los próximos años.
Máquina traductora
A medida que la información del mundo está en línea, la tarea de hacer esos datos se vuelve cada vez más importante. El desafío de hacer que la información del mundo sea accesible para todos, a través de las barreras lingüísticas, simplemente ha superado la capacidad de traducción humana. Compañías innovadoras como Duolingo buscan reclutar grandes cantidades de personas para contribuir, al hacer coincidir los esfuerzos de traducción con el aprendizaje de un nuevo idioma. Pero la traducción automática ofrece una alternativa aún más escalable para armonizar la información del mundo. Google es una empresa a la vanguardia de la traducción automática, que utiliza un motor estadístico patentado para su servicio de traducción de Google. El desafío con las tecnologías de traducción automática no está en traducir palabras, sino en preservar el significado de las oraciones, un problema tecnológico complejo que está en el corazón de la PNL.
Lucha contra el spam
Los filtros de spam se han vuelto importantes como la primera línea de defensa contra el problema cada vez mayor del correo electrónico no deseado. Pero casi todas las personas que utilizan el correo electrónico de forma extensiva han experimentado agonía por los correos electrónicos no deseados que aún se reciben, o correos electrónicos importantes que se han detectado accidentalmente en el filtro. Los problemas de falsos positivos y falsos negativos de los filtros de correo no deseado son la esencia de la tecnología de la PNL, y se reducen al desafío de extraer el significado de las cadenas de texto. Una tecnología que ha recibido mucha atención es el filtrado bayesiano de spam, una técnica estadística en la que la incidencia de las palabras en un correo electrónico se mide contra su incidencia típica en un conjunto de correos electrónicos no deseados y no deseados.
Extracción de información
Muchas decisiones importantes en los mercados financieros se están alejando cada vez más de la supervisión y el control humanos. El comercio algorítmico se está volviendo más popular, una forma de inversión financiera que está totalmente controlada por la tecnología. Pero muchas de estas decisiones financieras se ven afectadas por las noticias, por el periodismo que todavía se presenta predominantemente en inglés. Una tarea importante, entonces, de la PNL se ha convertido en tomar estos anuncios de texto sin formato y extraer la información pertinente en un formato que se puede tener en cuenta en las decisiones comerciales algorítmicas. Por ejemplo, las noticias de una fusión entre compañías pueden tener un gran impacto en las decisiones comerciales, y la velocidad a la que los detalles de la fusión, los jugadores, los precios, quién adquiere quién puede incorporarse a un algoritmo de negociación puede tener implicaciones de ganancias en el proceso. millones de dolares.
Resumen
La sobrecarga de información es un fenómeno real en nuestra era digital, y ya nuestro acceso al conocimiento y la información supera con creces nuestra capacidad para entenderlo. Esta es una tendencia que no muestra signos de desaceleración, por lo que la capacidad de resumir el significado de los documentos y la información es cada vez más importante. Esto es importante, no solo para permitirnos reconocer y absorber la información pertinente de grandes cantidades de datos. Otro resultado deseado es comprender los significados emocionales más profundos, por ejemplo, según los datos agregados de las redes sociales, ¿puede una empresa determinar el sentimiento general de su oferta de productos más reciente? Esta rama de la PNL será cada vez más útil como un valioso activo de marketing.
Respuesta a la pregunta
Los motores de búsqueda ponen la gran cantidad de información del mundo a nuestro alcance, pero en general son bastante primitivos cuando se trata de responder preguntas específicas planteadas por humanos. Google ha visto la frustración que esto ha causado en los usuarios, que a menudo necesitan probar diferentes resultados de búsqueda para encontrar la respuesta que están buscando. Un gran enfoque de los esfuerzos de Google en la PNL ha sido reconocer las preguntas en lenguaje natural, extraer el significado y proporcionar la respuesta, y la evolución de la página de resultados de Google ha mostrado este enfoque. Aunque sin duda está mejorando, este sigue siendo un gran desafío para los motores de búsqueda y una de las principales aplicaciones de la investigación del procesamiento del lenguaje natural.
