Introducción a la Inteligencia Artificial: Procesamiento del Lenguaje Natural

El desarrollo de la tecnología de IA (Inteligencia Artificial) se originó a partir de la exploración de los científicos en la década de 1950 de la simulación de la inteligencia humana por parte de máquinas. En los últimos años, gracias al progreso de la tecnología de la información, el hardware informático y los algoritmos, la IA ha evolucionado desde el procesamiento primitivo de símbolos hasta el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, y se ha utilizado ampliamente en campos como el tratamiento médico y el transporte, promoviendo en gran medida el progreso social. Con el asombroso debut del robot de chat ChatGPT, la tecnología de IA ha logrado un gran avance en PNL (Procesamiento del Lenguaje Natural), mostrando a la gente el enorme potencial de la IA en la comprensión y generación del lenguaje humano. Empecemos juntos el viaje de exploración del PLN.

¿Qué es la

¿PNL?

El lenguaje natural es un sistema lingüístico que los seres humanos han desarrollado de forma natural en la vida cotidiana para expresar sus pensamientos y comunicarse. El código binario es un lenguaje que los ordenadores pueden procesar directamente, y los lenguajes artificiales, como los lenguajes de programación y los protocolos de comunicación, también pueden ser procesados eficazmente por los ordenadores. La PNL pretende salvar la enorme brecha existente entre el lenguaje natural y el artificial, explorando las teorías y métodos para una comunicación eficaz entre humanos y ordenadores mediante el lenguaje natural. Es una de las principales líneas de investigación en los campos de la informática y la inteligencia artificial.

Clasificación de

Tareas de PNL

Tareas de PNL	Descripción	Subtareas
Análisis léxico	El análisis léxico del lenguaje natural es una tarea fundamental de la PNL.	Tokenización, descubrimiento de nuevas palabras, análisis morfológico, etiquetado de parte del discurso, corrección ortográfica
Análisis sintáctico de frases	Análisis del lenguaje natural a nivel de frase; incluye el análisis sintáctico y otras tareas a nivel de frase.	Chunking, etiquetado supervisado, análisis sintáctico de constituyentes, análisis sintáctico de dependencias, modelización lingüística, identificación lingüística, detección de límites de frases
Análisis semántico	Analizar y comprender el texto dado para formar una representación formal o distribuida que exprese su significado.	Desambiguación del sentido de las palabras, etiquetado de funciones semánticas, análisis de representaciones semánticas abstractas, lógica de predicados de primer orden, análisis de semántica de marcos, representación vectorial de palabras, frases y párrafos.
Extracción de información	Extraer información estructurada de texto no estructurado.	Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER), Desambiguación de Entidades, Extracción de Terminología, Resolución de Coreferencias, Extracción de Relaciones, Extracción de Eventos, Análisis de Sentimientos, Reconocimiento de Intenciones, Relleno de Huecos
Tarea de alto nivel	Tareas a nivel de sistema que están directamente orientadas a los usuarios finales y proporcionan servicios de productos de procesamiento del lenguaje natural, que implican múltiples capas de técnicas de PLN.	Traducción automática, resumen de textos, comprensión lectora, clasificación automática de textos, sistemas de respuesta a preguntas, sistemas de diálogo, sistemas de generación inteligente

El modelo de lenguaje (LM) pretende modelizar la distribución de probabilidades del lenguaje natural. Un modelo de lenguaje sobre un conjunto de vocabulario V puede construirse formalmente como la probabilidad de que una secuencia de palabras aparezca como una frase. Sin embargo, la complejidad computacional de este enfoque es demasiado elevada. Para solucionarlo, la probabilidad conjunta puede convertirse en un producto de probabilidades condicionales, y el modelo lingüístico se construye maximizando la probabilidad condicional de que aparezca la siguiente palabra.

Historia del desarrollo de

PNL

1. Exploración temprana (décadas de 1950 a 1970):
Las primeras investigaciones sobre PNL se basaban principalmente en reglas, como ELIZA. Estos sistemas simulaban la comunicación humana simulando conversaciones, pero la cobertura de las reglas era limitada y resultaban difíciles de tratar con fenómenos lingüísticos complejos.

2. Métodos estadísticos de aprendizaje (décadas de 1980 a 1990):
Con la mejora de la potencia de cálculo, se popularizaron los métodos de aprendizaje estadístico, como los modelos ocultos de Markov (HMM) y las redes neuronales recurrentes (RNN), que demostraron una gran capacidad para procesar datos secuenciales y captar dependencias temporales.

3. La era del aprendizaje profundo (2010 - 2017):
La aparición del aprendizaje profundo trajo cambios revolucionarios a la PNL. Las tecnologías representadas por Encoder - Decoder, Gated Recurrent Unit (GRU) y ELMO (Embeddings from Language Models) permitieron que los modelos tuvieran la capacidad de manejar características lingüísticas complejas como la polisemia y los sinónimos y capturar dependencias complejas en las oraciones. Sin embargo, cuando se enfrentan a tareas posteriores, siguen necesitando un entrenamiento de transferencia.

4. La era de los grandes modelos (2017 - Actualidad ):
En 2017, Google propuso el modelo Transformer, que cambió por completo los métodos de investigación de la PNL. Transformer adopta un mecanismo de autoatención para procesar datos secuenciales, lo que no solo permite la computación en paralelo, mejorando así enormemente la velocidad de entrenamiento del modelo, sino que también amplía enormemente la capacidad del modelo, que requiere una enorme cantidad de datos de texto para el entrenamiento. Con el tiempo, los modelos lingüísticos de gran tamaño pueden recibir diversas tareas posteriores en forma de lenguaje natural y responderlas con gran calidad. Grandes modelos como la serie BERT, la serie GPT y la serie LLAMA son representantes típicos.

Aplicación principal

Escenarios

Según los distintos métodos de implementación, las aplicaciones tradicionales de aterrizaje de la PNL pueden dividirse en cuatro tipos: robots de diálogo (voice semantic Q&A), comprensión lectora, búsqueda inteligente y traducción automática. La aparición y popularización de grandes modelos ha ampliado enormemente el ámbito de aplicación de la PNL y ha promovido el desarrollo de muchos campos innovadores, como la creación de textos de alta calidad, la interacción fluida en varias rondas, la interacción multimodal, la investigación científica auxiliar, el análisis psicológico y de emociones profesional, la programación auxiliar, el aprendizaje personalizado, etc.

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