Existen diversas tareas en NLP (Natural Language Processing) que podemos realizar. En este artículo te mostraremos algunas de ella, para que te intereses un poco más en este mundillo y sigas aprendiendo sobre machine learning.
Tareas en NLP
Las tareas en NLP se pueden dividir de muchos modos. Una de estas clasificaciones puede hacerse en función de las que están centradas en dominios y las centradas en sistemas end to end.
Dominio concreto
Entre las tareas en NLP centradas en dominios concretos tenemos:
- Clasificación de documentos.
- Análisis de sentimientos en comentarios sobre marcas, productos, mercados, políticos…
- Búsqueda de información en un buscador.
- Detección de los temas de moda en redes sociales.
End-to-end
Algunas de las tareas en NLP centradas en sistemas end-to-end son:
- Agendas conversacionales.
- Traducción bidireccional en tiempo real.
- Módulo de entendimiento de lenguaje (NLU) completo.
¿Dónde estamos actualmente?
Valdría la pena analizar cuáles y cuántas de las tareas en NLP que podrían ejecutarse están en camino de ser programadas o ya están completamente diseñadas. Por ello, te dejamos una clasificación de algunas de esas tareas que ya están resueltas, que progresan o que aún están muy lejos.
Tareas en NLP prácticamente resueltas
- Detección de spam.
- PoS Tagging.
- Named Entity Recognition.
Tareas en NLP que progresan adecuadamente
- Análisis de sentimientos.
- Machine translation.
- Desambiguación.
- Extracción de información.
Tareas en NLP que aún están muy lejos
- Diálogo.
- Parafrasear.
- Preguntas y respuestas.
- Resumir texto.
- Detección de sarcasmo.
Tareas que puede realizar un asistente virtual
El asistente virtual es un sistema end-to-end de NLP, debido a esto aplica un montón de técnicas de NLP a la vez para poder llegar a un entendimiento del texto que haya dado la persona.
Algunas de las tareas que podría realizar un asistente virtual son:
Análisis del speech o discurso
Si es por voz, cómo convierte el asistente virtual esa voz a texto es un tema bastante complejo en torno a lo que significa el NLP.
Ahora bien, después de tener el texto, la complicación viene dada por el modo en el que se le hace análisis morfológico a ese texto, entre muchas otras cuestiones que vienen dadas por aspectos más formales relacionados con la estructura del lenguaje.
Sintaxis
En cuanto a la sintaxis, es importante que el asistente virtual sea preciso en este aspecto, ya que si se incluye una falta ortográfica en el texto, esto puede influir en el sentido del lenguaje. De modo que esta es una de las tareas más importantes para los asistentes virtuales: la detección de este tipo de errores, el análisis del contexto o la gestión de alteraciones, entre otras cosas que hace el asistente.
Devolución de una respuesta
Después de todos los procesos intermedios por los que tiene que pasar el asistente de voz para comprender lo que se le ha dicho, este vuelve a las dos primeras fases, donde hace un análisis morfológico y devuelve la respuesta en forma de voz.
Tareas en NLP avanzadas
Google Duplex
Google Duplex es un sistema muy avanzado de síntesis del lenguaje. Este no solo detecta muy bien todo lo que le decimos, sino que además habla y responde de una forma bastante natural.
Se trata de un sistema muy avanzado de, por ejemplo, cómo hacer reservas. Si quieres ver cómo funciona, entra en Google Duplex: A.I. Assistant Calls Local Businesses to make appointments.
NLG con GPT – 2 de OpenAI
NLG es la sigla para Natural Language Generation. GPT – 2 es un modelo de OpenAI de aprendizaje no supervisado que genera párrafos de texto coherentes y marca una tendencia en diversos puntos de referencia de modelado de lenguaje. Asimismo, realiza comprensión de lectura (esto aún está en proceso), traducción automática, respuesta a preguntas y resúmenes. Todo ello sin entrenamiento específico para cada una de las tareas, de ahí que se diga que es un modelo de aprendizaje no supervisado.
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