Procesamiento del lenguaje natural
Rama de la IA que enseña a las máquinas a leer, entender y producir lenguaje humano, tanto escrito como hablado.
Explicado fácil
Los ordenadores trabajan con números, pero las personas nos comunicamos con palabras ambiguas, con ironía y con contexto. El PLN es el campo que intenta tender un puente entre ambos mundos.
Una analogía
Es el trabajo de un intérprete que traduce entre dos idiomas muy distintos: el de las personas y el de las máquinas, que solo entienden cifras.
Un ejemplo
El corrector de tu teléfono, la traducción automática, los asistentes de voz, los filtros que detectan comentarios ofensivos y los chats con IA son aplicaciones de PLN.
Cómo funciona (nivel técnico)
Clásicamente se dividía en tareas: etiquetado gramatical, reconocimiento de entidades, análisis de sentimiento, traducción, resumen, respuesta a preguntas. Hasta mediados de la década de 2010 se usaban reglas y modelos estadísticos. Después llegaron los embeddings y las redes recurrentes, y desde 2017 los transformers. Hoy, un único modelo de lenguaje grande puede abordar casi todas esas tareas sin un sistema específico para cada una.
Errores comunes
- Creer que “entender” lenguaje es lo mismo para una máquina que para una persona.
- Suponer que el rendimiento en español es igual al del inglés. Suele ser algo inferior, porque hay menos datos y más variedad de dialectos.