Natural Language Processing - Procesamiento de Lenguaje Natural

Imagen 1: Arquitectura de un sistema de recuperación de información.

El " Procesamiento del Lenguage Natural " (NLP) es una disciplina con una larga trayectoria. Nace en la década de 1960, como un subárea de la Inteligencia Artificial y la Lingüística, con el objeto de estudiar los problemas derivados de la generación y comprensión automática del lenguaje natural.

En sus orígenes, sus métodos tuvieron gran aceptación y éxito, no obstante, cuando sus aplicaciones fueron llevadas a la práctica, en entornos no controlados y con vocabularios genéricos, empezaron a surgir multitud de dificultades. Entre ellas, pueden mencionarse por ejemplo los problemas de polisemia y sinonimia.

El recurso más importante que posee la raza humana es conocimiento, o sea información. En la época actual de información, del manejo eficiente de este conocimiento depende el uso de todos los demás recursos naturales, industriales y humanos.

Durante toda la historia de humanidad el conocimiento, en su mayor parte se comunica, se guarda y se maneja en la forma de lenguaje natural –griego, latín, inglés, español, etc. La época actual no es ninguna excepción: el conocimiento sigue existiendo y creándose en la forma de documentos, libros, artículos, aunque éstos se guardan en forma electrónica, o sea digital. El gran avance es que en esta forma, las computadoras ya pueden ser una ayuda enorme en el procesamiento de este conocimiento.

Sin embargo, lo que es conocimiento para nosotros –los seres humanos– no lo es para las computadoras. Son los archivos, unas secuencias de caracteres, y nada más. Una computadora puede copiar tal archivo, respaldarlo, transmitirlo, borrarlo –como un burócrata que pasa los papeles a otro burócrata sin leerlos. Pero no puede buscar las respuestas a las preguntas en este texto, hacer las inferencias lógicas sobre su contenido, generalizar y resumirlo –es decir, hacer todo lo que las personas normalmente hacemos con el texto. Porque no lo puede entender.

Para combatir esta situación, se dedica mucho esfuerzo, sobre todo en los países más desarrollados del mundo, al desarrollo de la ciencia que se encarga de habilitar a las computadoras a entender el texto. Esta ciencia, en función del enfoque práctico versus teórico, del grado en el cual se espera lograr la comprensión y de otros aspectos tiene varios nombres: procesamiento de lenguaje natural, procesamiento de texto, tecnologías de lenguaje, lingüística computacional. En todo caso, se trata de procesar el texto por su sentido y no como un archivo binario.
El esquema general de la mayoría de los sistemas y métodos que involucran el procesamiento de lenguaje es el siguiente:
El texto no se procesa directamente sino se transforma en una representación formal que preserva sus características relevantes para la tarea o el método específico (por ejemplo, un conjunto de cadenas de letras, una tabla de base de datos, un conjunto de predicados lógicos, etc.).
El programa principal manipula esta representación, transformándola según la tarea, buscando en ella las subestructuras necesarias, etc.
Si es necesario, los cambios hechos a la representación formal (o la respuesta generada en esta forma) se transforman en el lenguaje natural.


Entre las tareas principales del procesamiento de lenguaje natural se puede mencionar:
Recuperación de información,
Interfaces en lenguaje natural,
Traducción automática.

Existen diferentes campos de investigación relacionados con la recuperación de información y el procesamiento del lenguaje natural que enfocan el problema desde otra perspectiva, pero cuyo objetivo final es facilitar el acceso a la información.

La extracción de información consiste en extraer las entidades, los eventos y relaciones existentes entre los elementos de un texto o de un conjunto de textos. Es una forma de acceder eficientemente a documentos grandes, pues extrae partes del documento que muestran el contenido de éste. La información generada puede utilizarse para bases de conocimiento u ontologías.

Previous
Next Post »
0 Komentar