Category: Procesamiento del Lenguaje Natural
El Plan de Impulso de las Tecnologías del Lenguaje (PTL) se ejecuta en el marco de la Agenda Digital para España y tiene como objetivo impulsar el sector del procesamiento del lenguaje natural (PLN), la traducción automática y los sistemas conversacionales en lengua española y lenguas cooficiales. Con un alcance de cinco años, este PTL tiene como premisa coordinar todas las actuaciones de la Administración General del Estado junto a las Comunidades Autónomas para fomentar las tecnologías del lenguaje.
Asimismo, existen algunos objetivos específicos que se engloban en este Plan:
- Establecer medidas encaminadas a aumentar el número, calidad y disponibilidad de las infraestructuras lingüísticas en español y lenguas cooficiales.
- Impulsar la Industria del lenguaje fomentando la transferencia de conocimiento entre el sector investigador y la industria.
- Ayudar a la internacionalización de las empresas e instituciones que componen el sector.
- Mejorar la difusión de los proyectos actuales.
- Mejorar la calidad y capacidad del servicio público incorporando las tecnologías PLN, la traducción automática y los sistemas conversacionales.
- Apoyar la generación, estandarización y difusión de recursos lingüísticos.
El PTL pretende que el impulso a las tecnologías del lenguaje se realice de forma coordinada: buscar sinergias y evitar duplicidad de esfuerzos, conforme a las recomendaciones de la Comisión para la Reforma de las Administraciones Públicas (CORA).
Este PTL se estructura en cuatro ejes principales:
- Eje I: Apoyo al desarrollo de infraestructuras lingüísticas
- Eje II: Impulso de la Industria de las Tecnologías del Lenguaje
- Eje III: La Administración Pública como impulsor de la Industria del Lenguaje
- Eje IV: Proyectos faro de tecnologías de procesamiento de lenguaje natural.
Puedes descargarlo aquí.
ITELLIGENT, pionera en España en Procesamiento del Lenguaje Natural
Con más de diez años de experiencia, ITELLIGENT ha sido pionera en aplicaciones de técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural para diversos clientes y proyectos, tanto nacionales como internacionales. Asimismo, nos hemos especializado en el desarrollo de tecnologías encaminadas a la estructuración de Big Data y el desarrollo de soluciones que permitan a las organizaciones una ventaja competitiva gracias a la «inteligencia» que el análisis de estos grandes volúmenes de datos les aporta.
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La clasificación automática de documentos consiste en utilizar técnicas de Inteligencia Artificial sobre un conjunto de elementos para ordenarlos por clases o categorías. Sin embargo, también se pueden utilizar estas técnicas para asignar un documento a una determinada clase o categoría.
Par llevar a cabo la clasificación automática de documentos primero hay que realizar una extracción de features (características) destinadas a ser informativos y no redundantes. Esto facilitará los pasos posteriores de machine learning en la clasificación automática de documentos. La extracción de características (features) se trata de un proceso de reducción y codificación, donde un conjunto inicial de variables sin procesar (ej. texto en un documento) se reduce a características más manejables para su procesamiento (ej. números) y que se describa con precisión el conjunto de datos original.
Existen diversas técnicas de extracción de features:
Técnica clásicas
- Term frequency – Inverse document frequency (TF IDF). Se trata una técnica muy utilizada en Machine Learning. para otorgar la relevancia de una palabra en un documento de una colección a través de una medida numérica. Esta medida numérica se utiliza para calificar la relevancia de una palabra dentro de un documento a partir de la frecuencia que aparece en el mismo. La idea en la que se basa esta técnica es que si una palabra aparece frecuentemente en el documento, debe ser importante y se le debe dar una puntuación alta. Sin embargo, si una palabra aparece frecuentemente en otros documentos, probablemente no sea un identificador único, y por tanto, se le debe asignar una puntuación más baja. Aquí, puedes consultar la fórmula matemática.
Nuevas técnicas basadas en Deep Learning:
- Doc2vec. El objetivo principal de Doc2Vec es asociar documentos arbitrarios con etiquetas. Doc2vec es una extensión de word2vec que aprende a correlacionar etiquetas y palabras, en lugar de palabras con otras palabras. El primer paso es crear un vector que represente el «significado» de un documento para que luego se pueda utilizar como entrada a un algoritmo de aprendizaje automático supervisado y así asociar documentos con etiquetas.
Tras la extracción de features y en base a la información previa que se posea de los documentos a clasificar o categorizar, se podrán realizar diversas técnicas para la clasificación automática de documentos:
- Clasificación supervisada. Cuando tenemos conocimiento del conjunto de documentos previamente clasificados de forma manual, ésto nos servirán para entrenar al sistema inteligente en la clasificación automática.
- Clasificación no supervisada o clustering de documentos. Cuando no tenemos información a priori del conjunto de documentos ni de las categorías en las que deben estar clasificados.
Cuáles son las técnicas de clasificación automática de documentos más usadas
Según el tipo de clasificación, existen:
- Técnicas de aprendizaje supervisado para clasificaciones supervisadas. Estas técnicas intentan reducir una función que partiendo de la colección de documentos (clasificación manual), tomando un documento de entrada sea capaz de predecir la clase o categoría a la que corresponde ese documento. En otras palabras, estas técnicas de clasificación supervisadas parten de un conjunto de documentos ya clasificados de forma manual (conjunto de entrenamiento) y se intenta asignar una clasificación a un segundo conjunto de documentos. Dependiendo del tipo de colección de documento o tipo de documentos a clasificar, se utilizarán unas técnicas u otras, desde algoritmos de clasificación bayesianos, arboles de decisiones, redes neuronales, …
- Algoritmos de clustering para clasificaciones no supervisadas. Cuando no se disponen de un conjunto de documentos previamente clasificados, se opta por, a partir de las propiedades de los documentos, agruparlos (clustering) según sus semejanzas entre sí.
En la imagen, Jaime Martel, CTO de ITELLIGENT, en Microsoft Research, Cambridge UK
El pasado 10 de agosto tuvimos el placer de conocer a la Dra. Regina Barzilay, profesora del Massachusetts Institute of Technology (MIT), en su ponencia sobre How Can NLP Help Cure Cancer? en la ciudad de Cambridge (UK). El evento, organizado en el centro de Microsoft Research en Cambridge UK, pertenecía a una serie de ponencias tituladas «Frontiers in AI» (Fronteras de la Inteligencia Artificial) bajo el patrocinio de Microsoft Research.
La charla de la Dra. Regina Barzilay (1970, Chisináu, Moldavia) versó sobre cómo es posible ayudar a la cura del cáncer a través de técnicas de procesamiento de lenguaje natural (PLN o NLP en inglés): How can NLP help cure cancer?
Actualmente, la mayoría de las investigaciones sobre el cáncer se llevan a cabo en el campo de la biología y medicina. La informática sin embargo, desempeña un papel de apoyo menor en este proceso, si es que lo hace. Con su ponencia, Barzilay manifiesta que el PLN, como campo de estudio, tiene la oportunidad de jugar un papel importante en esta batalla contra el cáncer. De hecho, el texto de forma libre sigue siendo el principal medio por el cual los médicos registran sus observaciones y hallazgos clínicos, pero, desgraciadamente, esta rica fuente de información textual es «subutilizada» por los modelos predictivos en oncología. Los modelos actuales sólo se basan principalmente en datos estructurados. Por este motivo, Barzilay defiende la utilización del PLN para avanzar en los estudios sobre el cáncer.
El interés de Barzilay en este tema es relevante, ya que éste comenzó en el momento en el que le diagnosticaron un cáncer de mama. A partir de ese momento, Barzilay comenzó su andadura por la investigación en este campo y descubrió que existen muchas oportunidades para mejorar los sistemas de diagnostico del cáncer. Según ella, no se aprovechan todos los datos que se generan sobre la información de los pacientes; sólo se utiliza una pequeña parte de estos datos. A través de la utilización de esta gran cantidad de datos desaprovechados, se podrían mejorar diagnósticos y tratamientos del cáncer.
A raíz de su cáncer, Regina Barzilay, comienza a trabajar en este tema con diversos doctores del Hospital General de Massachusetts. De esta colaboración nace un sistema que permite mejorar la extracción de información de los historiales de los pacientes utilizando técnicas de PLN (Procesamiento del Lenguaje Natural). De esta forma se enriquecen las bases de datos. Asimismo, desarrollaron técnicas para facilitar la interacción de los doctores con el sistema:
- El sistema permite a los doctores ofrecer, de forma intuitiva y fácil, feedback al sistema (ej. indicar que un dato no es correcto)
- El sistema no solo realiza la extracción de la información sino que también ofrece una explicación de porqué se han extraído.
Varias imágenes de la ponencia de Barzilay sobre How can NLP help cure cancer? en Microsoft Research Cambridge (UK)
Además, Regina habló de las extraordinarias oportunidades para la aplicación de técnicas de Data Science y aprendizaje automático a la lucha contra el cáncer puesto que los modelos actuales podrían mejorarse mucho más. Y no solo utilizando modelos de aprendizaje más avanzados, sino incorporando también muchos de los datos que actualmente no se utilizan -o sólo se utilizan de forma parcial-. Es decir, no sólo a partir de textos no estructurados (ej. historial del paciente) sino, sobre todo, de un mejor tratamiento de los datos (principalmente imágenes) que los modernos sistemas de diagnostico ofrecen.
Algo a destacar sobre la ponencia de Barzilay fue la presencia de Christopher Bishop, miembro del equipo técnico de Microsoft y Director de Laboratorio de Microsoft Research Cambridge. Bishop estuvo presente en esta charla entre el público ya que ésta misma se disponía en el centro que actualmente dirige.
Cómo se aplica el PLN
Según Barzilay el procesamiento del lenguaje natural (PLN) de sus máquinas aplica la información de dos maneras:
La primera fue crear un sistema que coge el informe patológico que ha escrito el doctor, donde está recogida toda la información del tumor, lo reconoce y lo escribe en una base de datos, una especie de tabla estructurada, que los ordenadores pueden analizar fácilmente. Así es posible buscar a las personas que tiene el mismo tipo tumor o que presenta altos condicionantes de poder padecerlo. En definitiva, trasladar miles de informes con letras de doctores diferentes a una tabla donde se puede buscar información. Este primer sistema posee 110.00 informes patológicos de tres hospitales: el Massachusetts General Hospital, el Instituto de Cáncer Dana-Farber Cancer y el Hospital Newton Wellesley.
La segunda forma está relacionada con la interpretación de las mamografías. Se han creado sistemas que pueden ver una mamografía y predecir si la paciente se está dirigiendo hacia el cáncer. Esto es, gracias a que las máquinas identifica patrones correctamente, de tal forma que si se les muestra una serie de mamografías de cómo han ido evolucionando las pacientes que finalmente han desarrollado cáncer, pueden identificar si esos mismos rasgos se están dando en otra paciente. Algo que para los humanos es imposible de hacer.
Actualmente, Barzilay ya ha conseguido algún resultado, especialmente en la detección de condicionantes. Gracias a su trabajo han podido predecir cuando alguien tiene factores de riesgo para tener cáncer y ver cómo se desarrolla.
Desde los inicios de la humanidad hasta la actualidad, ha tenido lugar incremento del conocimiento tal como lo conocemos hoy día. Como resultado de siglos de investigación, con frecuencia sobre los temas aparentemente no relacionados, tenemos el conocimiento científico, el recurso más importante del que dispone la raza humana. Del procesamiento conjunto de la ciencia computacional y la lingüística aplicada, nace el Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN o NLP en inglés), cuyo objetivo no es otro que el de hacer posible la compresión y procesamiento asistidos por ordenador de información expresada en lenguaje humano, o lo que es lo mismo, hacer posible la comunicación entre personas y máquinas.
Existen distintos programas que exhiben diferente grado del procesamiento inteligente del lenguaje. Por ejemplo, un buscador de documentos puede buscar simplemente los documentos que contienen la cadena de caracteres especificada por el usuario, sin importar que dicha cadena tenga o no un significado en un lenguaje o idioma. En este caso no sería una aplicación del PLN. Sin embargo, el mismo buscador podría buscar los documentos que comuniquen la idea especificada por el usuario, sin importar las letras que la comunican, y en este caso, sin duda, sería una excelente aplicación de PLN, ya que entendería la idea comunicada en la petición del usuario, la idea comunicada en cada uno de los documentos, y sería capaz de compararlas.
Arquitectura de un sistema de PNL
La arquitectura de un sistema de PLN se basa en una definición de Lenguaje Natural por niveles, los cuales son:
- Nivel fonológico: trata de cómo las palabras se relacionan con los sonidos que representan
- Nivel morfológico: trata de cómo las palabras se construyen a partir de unas unidades de significado más pequeñas llamadas morfemas
- Nivel sintáctico: trata de cómo las palabras pueden unirse para formar oraciones, fijando el papel estructural que cada palabra juega en la oración y qué sintagmas son parte de otros sintagmas
- Nivel semántico: trata del significado de las palabras, y de cómo los significados se unen para dar significado a una oración, también se refiere al significado independiente del contexto, es decir, de la oración aislada.
- Nivel pragmático: trata de cómo las oraciones se usan en distintas situaciones y de cómo el uso afecta al significado de las oraciones.
Esta arquitectura muestra cómo la computadora interpreta y analiza las oraciones que le sean proporcionadas:
- El usuario le expresa a la computadora qué es lo que desea hacer.
- La computadora analiza las oraciones proporcionadas, en el sentido morfológico y sintáctico, es decir, si las frases contienen palabras compuestas por morfemas y si la estructura de las oraciones es correcta.
- El siguiente paso es analizar las oraciones semánticamente, es decir, saber cuál es el significado de cada oración, y asignar el significado de éstas a expresiones lógicas (cierto o falso).
- Una vez realizado el paso anterior, ahora podemos hacer el análisis pragmático de la instrucción, es decir, una vez analizadas las oraciones, ahora se analizan todas juntas, tomando en cuenta la situación de cada oración. Una vez realizado este paso, la computadora ya sabe qué es lo que va a hacer, es decir, ya tiene la expresión final.
- Una vez obtenida la expresión final, el siguiente paso es la ejecución de ésta, para obtener así el resultado y poder proporcionárselo al usuario.
Aplicaciones
Habiendo visto cómo se desarrolla el procesamiento de lenguaje natural, podemos deducir, por tanto, algunas de sus múltiples aplicaciones, entre las cuales se encuentran las siguientes:
Personal-Profesional
- Gestión del tiempo
- Control de estrés
- Toma de decisiones
- Etc.
Salud
- Estrés
- Adicciones
- Miedos y traumas
- Etc.
Educación
- Resolver situaciones difíciles
- Estrategias eficaces para el aprendizaje
- Enseñar con éxito
- Etc.
Algunas aplicaciones más concretas del PLN son: análisis y síntesis de voz, traducción automática, revisión lingüística, recuperación de la información, respuesta a preguntas, extracción de la información, reconocimiento del habla, entre otras.
Como se ve, el PLN está presente en nuestra vida diaria mucho más de lo que nos creemos, es por ello que desde hace pocos años se haya vuelto tan crucial para distintos ámbitos en los que nos movemos, haciéndolo herramienta indispensable para las empresas a la hora de obtener información y utilizándola a su favor.