TEMA 1. Introducción al 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 1. Conceptos básicos del PLN
Guía de Estudio: TEMA 1. Introducción al procesamiento del lenguaje natural
introducción al procesamiento del lenguaje natural
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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 1. Conceptos básicos del PLN
Guía de Estudio: TEMA 1. Introducción al procesamiento del lenguaje natural
1. Introducción y objetivos
El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es una subdisciplina de la inteligencia artificial que se
enfoca en la interacción entre las computadoras y los seres humanos mediante el lenguaje
natural. El objetivo principal del PLN es permitir que las máquinas comprendan, interpreten y
generen lenguaje humano de una manera que sea valiosa. Esto incluye tareas como la traducción
automática, el análisis de sentimientos, la generación de texto, y la extracción de información.
2. Procesamiento del lenguaje natural
Definición: El procesamiento del lenguaje natural abarca un conjunto de técnicas y algoritmos
que permiten a las computadoras procesar y analizar grandes cantidades de datos de lenguaje
natural.
Características:
Sintaxis y Semántica: Análisis de la estructura y el significado del lenguaje.
Morfología: Estudio de la formación de palabras.
Pragmática: Contexto del uso del lenguaje.
Fonética y Fonología: Sonidos del lenguaje.
Ventajas:
Automatización: Facilita la automatización de procesos repetitivos.
Escalabilidad: Capacidad para manejar grandes volúmenes de datos.
Mejora en la toma de decisiones: Proporciona insights valiosos a través del análisis de
textos.
Desventajas:
Ambigüedad: Dificultad para manejar la ambigüedad inherente al lenguaje humano.
Contexto: Limitaciones en la comprensión del contexto.
Recursos: Requiere grandes cantidades de datos y potencia computacional.
3. Aplicaciones del PLN
El PLN se aplica en diversas áreas, incluyendo:
Traducción automática: Servicios como Google Translate permiten traducir texto de un idioma a
otro.
, Análisis de sentimientos: Herramientas que analizan el tono emocional de un texto, útil en
redes sociales y análisis de mercado.
Asistentes virtuales: Sistemas como Siri y Alexa que interactúan con los usuarios mediante el
lenguaje natural.
Extracción de información: Métodos para identificar y extraer información relevante de grandes
conjuntos de datos textuales.
4. Historia del procesamiento del lenguaje natural
El PLN tiene sus raíces en los años 1950 con los primeros intentos de traducción automática. A lo
largo de las décadas, ha evolucionado significativamente:
Décadas de 1950-1960: Primeros sistemas de traducción automática y el enfoque de gramáticas
formales.
Décadas de 1970-1980: Desarrollo de técnicas basadas en reglas y primeras bases de datos
léxicas.
Décadas de 1990-2000: Avances en la estadística y el aprendizaje automático, destacando los
modelos probabilísticos.
Década de 2010 en adelante: Revolución del deep learning y los modelos de lenguaje
preentrenados como BERT y GPT.
5. Conocimiento del lenguaje utilizado en el PLN
El conocimiento del lenguaje en el PLN incluye:
Lexicón: Base de datos de palabras y sus significados.
Ontologías: Estructuras que representan relaciones entre conceptos y entidades.
Corpora: Grandes colecciones de textos utilizados para entrenar y evaluar modelos de PLN.
Conclusiones y recomendaciones
El procesamiento del lenguaje natural es una disciplina esencial en la inteligencia artificial que
permite una interacción más natural entre humanos y máquinas. A pesar de sus desafíos, las
aplicaciones del PLN están revolucionando múltiples industrias. Para seguir avanzando, es crucial
invertir en investigaciones que aborden la ambigüedad del lenguaje y mejoren la comprensión
contextual. Se recomienda mantenerse actualizado con los últimos modelos y técnicas, y
participar en comunidades y conferencias de PLN.
Referencias bibliográficas
1. Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2020). "Speech and Language Processing". Pearson.
2. Goldberg, Y. (2017). "Neural Network Methods for Natural Language Processing". Morgan
& Claypool.
3. Manning, C. D., & Schütze, H. (1999). "Foundations of Statistical Natural Language
Processing". MIT Press.
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