TEMA 9. Aplicaciones del procesamiento del lenguaje natural
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Procesamiento del Lenguaje Natural
Institution
UNIR Business School
UNIVERSIDAD DE LA RIOJA
Postgrado al que pertenece: Máster Universitario en Inteligencia Artificial
Denominación de la asignatura: Procesamiento del Lenguaje Natural
Contenido: BLOQUE 4. Aplicaciones
Guía de Estudio: TEMA 9. Aplicaciones del procesamiento del lenguaje natural
aplicaciones del procesamiento del lenguaje natura
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UNIR Business School
Máster Universitario en Inteligencia Artificial
Procesamiento del Lenguaje Natural
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UNIVERSIDAD DE LA RIOJA
Postgrado al que pertenece: Máster Universitario en Inteligencia Artificial
Denominación de la asignatura: Procesamiento del Lenguaje Natural
Contenido: BLOQUE 4. Aplicaciones
Guía de Estudio: TEMA 9. Aplicaciones del procesamiento del lenguaje natural
a. Introducción y objetivos
El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es una subdisciplina de la inteligencia artificial que se
centra en la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano. Su objetivo es permitir que
las máquinas comprendan, interpreten y respondan a las entradas en lenguaje natural de manera
efectiva. En este capítulo, exploraremos varias aplicaciones avanzadas del PLN, incluyendo la
traducción automática, el autocompletado y la generación automática de resúmenes, el análisis
de sentimientos, el Question Answering, y el reconocimiento automático del habla y text-to-
speech. Discutiremos sus definiciones, características, ventajas, desventajas, y proporcionaremos
recomendaciones basadas en las últimas investigaciones.
b. Traducción automática
Definición
La traducción automática es el proceso de convertir texto de un idioma a otro mediante el uso de
algoritmos y modelos de aprendizaje automático, sin intervención humana.
Características
Utiliza redes neuronales profundas (Deep Learning) y modelos secuencia a secuencia
(Seq2Seq).
Emplea técnicas como el aprendizaje por refuerzo y la atención (Attention Mechanism).
Ventajas
Rápido y escalable.
Capaz de manejar grandes volúmenes de texto.
Mejora continua gracias al aprendizaje automático.
Desventajas
Puede producir traducciones imprecisas o con errores gramaticales.
Dificultad para captar matices culturales y contextuales.
Recomendaciones
Utilizar modelos híbridos que combinan reglas lingüísticas con aprendizaje profundo.
Implementar mecanismos de retroalimentación para mejorar la precisión.
, c. Autocompletado y generación automática de resúmenes
Definición
El autocompletado predice y sugiere palabras o frases a medida que se escribe, mientras que la
generación automática de resúmenes crea una versión abreviada de un texto extenso.
Características
Basado en modelos de lenguaje como GPT-3.
Emplea técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado.
Ventajas
Incrementa la eficiencia y la velocidad de escritura.
Facilita la comprensión rápida de textos largos.
Desventajas
Riesgo de sesgos inherentes en los datos de entrenamiento.
Posibilidad de generar contenido irrelevante o redundante.
Recomendaciones
Entrenar modelos con conjuntos de datos diversos y representativos.
Incorporar mecanismos de validación y corrección automática.
d. Análisis de sentimientos
Definición
El análisis de sentimientos implica la identificación y categorización de opiniones expresadas en
un texto para determinar su tono emocional, como positivo, negativo o neutral.
Características
Utiliza técnicas de minería de texto y análisis semántico.
Emplea redes neuronales convolucionales y recurrentes.
Ventajas
Útil para monitorear opiniones públicas y tendencias de mercado.
Puede mejorar la atención al cliente al identificar problemas rápidamente.
Desventajas
Dificultad para interpretar sarcasmo e ironía.
Dependencia de la calidad y cantidad de datos etiquetados.
Recomendaciones
Combinación de métodos supervisados y no supervisados.
Actualización constante del modelo con nuevos datos y tendencias.
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