IA sobre PLN

 

La inteligencia artificial ayuda en el procesamiento del lenguaje natural mediante el uso de algoritmos y modelos de aprendizaje automático que permiten a las computadoras comprender y generar texto de manera similar a cómo lo hace un humano.

Ofrece una importante cantidad de ventajas:

1. Mejora la accesibilidad de la información: permite a las computadoras entender el lenguaje humano de manera más precisa, lo que facilita el acceso a la información y la búsqueda en grandes volúmenes de texto.
2. Aumenta la eficiencia en la comunicación: permite a las computadoras generar texto y hablar de manera más natural, lo que facilita la comunicación entre las personas y las máquinas.
3. Mejora la automatización de procesos: permite a las computadoras entender y procesar información en lenguaje natural, lo que facilita la automatización de tareas que antes requerían intervención humana.
4. Aumenta la interacción humano-computadora: permite a las computadoras entender y responder de manera más natural al lenguaje humano, lo que aumenta la eficacia y la eficiencia en la interacción entre las personas y las máquinas.
5. Amplía las aplicaciones de las tecnologías: permite desarrollar aplicaciones en una variedad de campos, como la atención al cliente, el análisis de datos, la inteligencia militar y la educación.

Existen varios campos de aplicación directa en el procesamiento del lenguaje natural:

• Análisis de sentimientos.
• Traducción automática.
• Clasificación y agrupación de documentos.
• Generación de textos.
• Búsqueda de consultas

El procesamiento del lenguaje natural combina técnicas de análisis estadístico y aprendizaje automático para entender el lenguaje humano y generar respuestas. Esto incluye tareas como el análisis morfosintáctico, la segmentación del texto en frases y palabras, la identificación de entidades nombradas y la generación de respuestas.

Los modelos de PLN modernos se entrenan utilizando grandes cantidades de datos de texto etiquetado para aprender a realizar estas tareas. Estos entrenamientos obtienen como resultados redes neuronal de tipo Transformer. Mediante el uso de aprendizaje profundo con capas de procesamiento intermedios, el modelo es capaz de aprender los patrones complejos del lenguaje.

La clave de todos estos modelos es el entrenamiento específico para la tarea requerida. Si queremos utilizar algún modelo de IA que trabaje con PLN para dar soporte de primer nivel en un servicio de atención al cliente, el proceso sugerido por ahora, es el mismo que para cualquier otra tarea de aprendizaje supervisado:

1. Recolección de datos: Se recolectaría un gran volumen de datos de conversaciones entre clientes y agentes humanos en el servicio de atención al cliente. Estos datos se utilizarían para entrenar el modelo de IA.
2. Limpieza y etiquetado de datos: Los datos recolectados se limpiarían de cualquier información redundante o irrelevante, y se etiquetarían según el tipo de pregunta o problema que se plantea.
3. Entrenamiento del modelo: Se entrenaría un modelo de procesamiento del lenguaje natural (NLP) utilizando los datos etiquetados. El objetivo sería que el modelo aprenda a comprender y generar lenguaje natural de manera similar a como lo hace un agente humano.
4. Evaluación y ajuste: Una vez entrenado, el modelo se evaluaría utilizando un conjunto de datos de prueba para medir su precisión y eficacia en la comprensión y generación de lenguaje natural. Se realizarían ajustes en el modelo según sea necesario para mejorar sus resultados.
5. Implementación: Finalmente, el modelo entrenado se implementaría en una plataforma de atención al cliente como un asistente automático, y se monitorizaría continuamente para asegurar su desempeño y realizar ajustes según sea necesario.

Es importante mencionar que el proceso de entrenamiento y ajuste no termina una vez implementado el modelo ya que se irá mejorando con el uso y la retroalimentación del usuario.

Adicionalmente usando “modelado de lenguaje”, una inteligencia artificial puede ser entrenada para generar una representación en lenguaje natural a partir de una secuencia de tokens. Las Red Neuronal Recurrente (RNN) o Transformer también son especialmente útiles para este tipo de trabajos.

En esta tarea, el modelo de IA se entrena en un gran conjunto de datos de texto y aprende a predecir la próxima palabra en una secuencia de palabras. Una vez entrenado, el modelo puede generar nuevo texto mediante la muestra de la distribución de probabilidad predicha de la próxima palabra. El modelo de IA también puede ser ajustado en un dominio específico, de esta manera puede generar texto que es más relevante para una tarea específica.