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La historia del PLN empieza desde 1950, aunque se han encontrado trabajos anteriores. En 1950, Alan Turing publicó Computing machinery and intelligence, donde proponía lo que hoy se llama el test de Turing como criterio cualitativo de inteligencia superior. En 1954, el experimento de Georgetown involucró traducción automática de más de sesenta oraciones del ruso al inglés. Los avances reales en traducción automática fueron más lentos, y en 1966 el reporte ALPAC demostró que la investigación había tenido un bajo desempeño.
La lingüística computacional, dentro del ámbito de la lingüística aplicada, es una disciplina interdisciplinaria que se centra en el desarrollo de algoritmos y modelos para el procesamiento y análisis automatizado del lenguaje humano. Utiliza herramientas y técnicas de la informática, la inteligencia artificial y la lingüística para entender y generar lenguaje natural. Su objetivo es tanto comprender los principios subyacentes del lenguaje humano mediante la modelización computacional como aplicar ese conocimiento para desarrollar aplicaciones prácticas como sistemas de traducción automática, reconocimiento de voz, generación de texto, y asistentes virtuales.
La función 'range()' en Python genera una secuencia de números que van desde 0 (por defecto) hasta el número especificado menos 1. Se puede especificar el inicio, el final y el salto de la secuencia pasando hasta tres parámetros separados por coma. Por ejemplo, 'range(5, 20, 2)' generará números de 5 a 20 de dos en dos. Es importante destacar que 'range()' es un generador de números y no crea una lista completa en memoria, lo que lo hace eficiente para iterar sobre grandes secuencias de números.
El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es una rama de la inteligencia artificial que se encarga de desarrollar algoritmos y sistemas capaces de comprender, interpretar y generar lenguaje humano de manera automatizada. Esto incluye tareas como el análisis de texto, la traducción automática, la generación de resúmenes, el reconocimiento de voz, entre otros. El objetivo principal del PLN es permitir que las máquinas puedan interactuar con los humanos de una manera más natural, comprendiendo y generando lenguaje humano en diferentes contextos y situaciones.
Durante los años 70's, muchos investigadores intentarán mejorar los sistemas existentes. Además, DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) se interesa por esta tecnología, y comienza sus investigaciones propias, enfocadas al habla continua y utilizando vocabularios más extensos. Nacen técnicas como 'DTW (Dynamic Time Warping)', 'Modelo de probabilidad (Modelo oculto de Markov, HMM)' y 'Algoritmo de Retropropagación (Algoritmo backpropagation)'.
El reconocimiento de palabras clave, conocido en inglés como wordspotting, es una parte de la inteligencia artificial que consiste en identificar palabras específicas dentro de una locución. Es un algoritmo basado en la búsqueda de palabras clave en archivos de audio, por ejemplo llamadas telefónicas, donde localiza e indexa contenido de audio ganando un ahorro importante de tiempo ante la búsqueda manual.
Un marco semántico es un sistema teórico utilizado en lingüística y ciencia de la computación para describir cómo se relacionan las palabras con sus significados posibles dentro de oraciones o contextos específicos. Se basa en la idea de que las palabras adquieren significado no solo de manera aislada, sino también a través de sus relaciones con otras palabras y con las estructuras gramaticales en las que aparecen. Los marcos semánticos definen un conjunto de roles semánticos o argumentales que las palabras pueden adoptar dentro de una oración, como el agente (quien realiza una acción), el objeto (quien recibe la acción), entre otros.
Los tres problemas canónicos asociados con los HMM son: 1) Computar la probabilidad de una secuencia de salida en particular, 2) Encontrar la secuencia más probable de estados ocultos que puedan haber generado una secuencia de salida dada, y 3) Encontrar el conjunto de estados de transición y probabilidades de salida más probables dados una secuencia de datos.
En un lenguaje compilado, el código fuente se traduce completamente a código de máquina antes de la ejecución, lo que generalmente resulta en una ejecución más rápida, pero requiere un paso de compilación previo. En un lenguaje interpretado, el código fuente se ejecuta directamente por un intérprete línea por línea, lo que puede ser más lento, pero no requiere un paso de compilación previo.
Los tres tipos de rasgos léxicos que distinguen las unidades léxicas son: Rasgos formales, que contienen información sobre el tipo de palabra, contexto sintáctico y tipo de flexión; Rasgos semánticos, que contienen información sobre la estructura argumental y propiedades inherentes de cada unidad; y Rasgos fonológicos, que contienen la información necesaria para asignar representación fonética a la unidad.
Los primeros pasos en un proyecto de PLN se centran en establecer los objetivos específicos del proyecto y en la recopilación o creación de un corpus de datos adecuado en función de la tarea hacia la que esté enfocado, como la clasificación de texto o el reconocimiento de entidades nombradas, y debe prepararse meticulosamente, lo cual incluye limpieza, normalización y, en casos necesarios, anotación manual o automática. Este paso es esencial, ya que la calidad y relevancia del conjunto de datos influirán directamente en el desempeño del modelo de PLN. Posteriormente, se procede a seleccionar o diseñar el enfoque algorítmico que mejor se ajuste a los objetivos del proyecto, ya sea a través de técnicas basadas en reglas, métodos estadísticos, o modelos de aprendizaje profundo. Finalmente, resulta fundamental establecer métricas de evaluación claras para medir el rendimiento del sistema y permitir ajustes iterativos basados en resultados empíricos.
LLos métodos básicos de la minería de textos abarcan la tokenización, que descompone el texto en palabras o frases para su análisis; la eliminación de palabras vacías, quitando términos comunes con poca carga semántica; stemming y lematización, que simplifican las palabras a su raíz o forma base, agrupando variantes de una misma palabra; y el análisis de frecuencia de palabras, contabilizando cuántas veces aparecen ciertas palabras u oraciones en el texto o corpus.
Algunas de las limitaciones de los modelos secuencia a secuencia (Seq2Seq) son las siguientes: (1) Tienden a enfocarse más en los últimos estados o palabras que en los iniciales, ya que van perdiendo memoria, incluso al utilizar LSTMs (2) El vector de representación o atención que produce la red neuronal recurrente inicial tiene un número fijo de dimensiones, lo que limita la representación (3) Es bastante lento, ya que procesa una palabra a cada momento.
El procesamiento del lenguaje natural (PLN) tiene una amplia gama de aplicaciones en diversas áreas, destacando su versatilidad y su impacto en la interacción humana-computadora y el análisis de datos. Entre estas aplicaciones se encuentran los asistentes virtuales, que proporcionan interacciones conversacionales naturales con usuarios; la traducción automática, facilitando la comunicación entre hablantes de diferentes idiomas; el análisis de sentimientos, que permite identificar opiniones y emociones en textos de redes sociales, reseñas de productos, etc.; sistemas de recomendación personalizados que mejoran la experiencia del usuario en plataformas de streaming y comercio electrónico; la extracción automática de información y el reconocimiento de entidades nombradas, que extraen datos estructurados de textos no estructurados; y herramientas de resumen automático.
El algoritmo CYK considera todas las posibles subsecuencias de una secuencia de palabras y establece si cada subsecuencia puede ser generada a partir de una regla de la gramática. Comienza con subsecuencias de longitud 1 y continúa hasta considerar subsecuencias de longitud n. Para subsecuencias de longitud mayor a 1, se evalúa cada posible partición de la subsecuencia y se comprueba si existe alguna regla de producción que pueda generar ambas partes.
Al compilar un patrón en Python, se pueden utilizar varios modificadores, como re.I (IGNORECASE), re.M (MULTILINE), y re.S (DOTALL), entre otros. Estos modificadores alteran el comportamiento del patrón durante la búsqueda, por ejemplo, haciendo que ignore las diferencias entre mayúsculas y minúsculas, o que considere los saltos de línea como caracteres normales.
El procesamiento de lenguaje natural se divide en dos partes principales: comprensión del lenguaje natural (NLU) y generación de lenguaje natural (NLG). Los componentes de la NLU incluyen análisis léxico, análisis sintáctico, análisis semántico, análisis del discurso y análisis pragmático. Los componentes de la NLG incluyen generación del discurso, planificación de oraciones, elección léxica, estructuración de la oración y generación morfológica.
Uno de los enfoques modernos en el análisis sintáctico es el uso de redes neuronales profundas, especialmente las arquitecturas basadas en Transformadores, como BERT y GPT. Estos modelos utilizan el aprendizaje automático para entender la estructura gramatical del texto, generando representaciones vectoriales que capturan contextos y relaciones sintácticas complejas, lo que permite realizar análisis sintáctico y semántico con alta precisión sin depender de reglas manuales o estructuras predefinidas.
La recuperación de información es el proceso de encontrar material (usualmente documentos) de una naturaleza no estructurada (generalmente texto) dentro de una gran colección (como pueden ser bibliotecas digitales o Internet) que satisfaga una necesidad de información. Este proceso implica la búsqueda y recuperación de información relevante para satisfacer una consulta específica, utilizando algoritmos y modelos para buscar, indexar y clasificar los datos. La recuperación de información es fundamental en campos como la búsqueda en la web, sistemas de recomendación, y gestión de bases de datos, y utiliza técnicas de procesamiento del lenguaje natural, minería de datos y aprendizaje automático para mejorar la precisión y relevancia de los resultados obtenidos.
La lingüística computacional y el Big Data están estrechamente relacionadas, ya que el trabajo en lingüística computacional requiere grandes cantidades de información que se manejan con técnicas de Big Data y Data Science. Los datos estructurados y no estructurados se analizan para obtener pautas y establecer patrones sobre el funcionamiento del lenguaje humano, lo que facilita la construcción de aplicaciones de lingüística computacional.
Según el informe 'Human + Machine' de Paul Daugherty y James Wilson, los tres estados de colaboración entre la IA y los humanos son: el primero, donde la IA se entrena con características genuinamente humanas como el liderazgo, la creatividad y los juicios de valor; el segundo, donde las máquinas demuestran un mejor desempeño que los humanos en actividades repetitivas, precisas y continuas; y el tercero, donde los humanos y las máquinas realizan actividades híbridas complementándose mutuamente.
Una matriz de incidencias términos-documentos es una estructura de datos utilizada en el campo de la recuperación de información para representar la relación entre términos (o palabras) y documentos en una colección. En esta matriz, las filas representan términos únicos en el corpus, mientras que las columnas representan documentos individuales. Cada entrada en la matriz indica la presencia (y posiblemente la frecuencia) de un término en un documento. Si un término aparece en un documento, la entrada correspondiente en la matriz se marca con un 1 (o la frecuencia del término), y con un 0 si el término no aparece.
El origen del procesamiento del lenguaje natural (PLN) se remonta a los años 50, siendo una de las áreas fundacionales de la inteligencia artificial (IA). El primer proyecto notable en esta área fue el programa de traducción automática de textos entre el ruso y el inglés durante la Guerra Fría, motivado por la necesidad de traducir rápidamente grandes cantidades de documentos científicos y técnicos. En 1950, Alan Turing publicó su famoso artículo 'Computing Machinery and Intelligence', proponiendo el Test de Turing como criterio de inteligencia de una máquina, que implicaba la capacidad de usar el lenguaje de manera indistinguible de un humano.
Algunos métodos avanzados de la minería de textos incluyen el aprendizaje profundo, que utiliza redes neuronales para capturar complejidades del lenguaje; el modelado de temas que identifica temas subyacentes en colecciones de documentos; y el análisis de sentimientos, que utiliza modelos de PLN para determinar las opiniones y emociones expresadas en el texto. Estos métodos permiten extraer patrones, tendencias y insights valiosos de grandes volúmenes de datos textuales.
El Reconocimiento de Entidades Nombradas (REN) es una técnica del Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) que consiste en identificar, clasificar y extraer entidades específicas dentro de un texto, como nombres de personas, organizaciones, lugares, fechas, cantidades, entre otros. Esta herramienta es fundamental para el análisis de grandes volúmenes de datos, la extracción de información relevante y la comprensión de la semántica de un texto.
Para buscar un patrón en una cadena, que hemos convertido previamente a objeto patrón, se utilizan los métodos search() o match(). El método search() busca en la cadena cualquier ocurrencia del patrón, mientras que match() busca únicamente una coincidencia al principio de la cadena. Si no lo hemos convertido en objeto patrón, podemos comprobar si existe una subcadena en una cadena con 'in', por ejemplo.