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[Enciclopedia Online Gratuita] Diccionario de Internet y Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC):

ıllı Procesamiento de lenguajes naturales : que es, definición y significado, descargar videos y fotos.

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No debe confundirse con Procesamiento del lenguaje.

El procesamiento de lenguajes naturales —abreviado PLN, o bien NLP del idioma inglés Natural Language Processing— es un campo de las ciencias de la computación, inteligencia artificial y lingüística que estudia las interactúes entre las computadoras y el lenguaje humano. El PLN se encarga de la formulación y también investigación de mecanismos eficientes computacionalmente para la comunicación entre personas y máquinas a través de lenguajes naturales. El PLN no trata de la comunicación a través de lenguajes naturales de una manera abstracta, sino más bien de diseñar mecanismos para comunicarse que sean eficientes computacionalmente —que se puedan efectuar a través de programas que ejecuten o bien simulen la comunicación—. Los modelos aplicados se enfocan no solo a la entendimiento del lenguaje por sí, sino más bien a aspectos generales cognitivos humanos y a la organización de la memoria. El lenguaje natural sirve solo de medio para estudiar estos fenómenos. Hasta la década de mil novecientos ochenta, la mayor parte de los sistemas de PLN se fundamentaban en un complejo conjunto de reglas diseñadas a mano. Desde finales de mil novecientos ochenta, no obstante, hubo una revolución en PLN con la introducción de algoritmos de aprendizaje automático para el procesamiento del lenguaje.


La historia del PLN comienza desde mil novecientos cincuenta, si bien existe trabajo encontrado desde periodos precedentes. En mil novecientos cincuenta, Alan Turing publicó Computing machinery and intelligence el que planteaba lo que el día de hoy llamamos test de turing como criterio de inteligencia. El experimento de Georgetown en mil novecientos cincuenta y cuatro implicó traducción automática de más de sesenta oraciones del Ruso al Inglés. Los autores mantuvieron que en 3 o bien 5 años la traducción automática seria un inconveniente resuelto. El progreso real en traducción automática fue más lento y tras el reporte ALPAC en mil novecientos noventa y seis, el que probó que la investigación había tenido un bajo desempeño. Después investigación a menor escala en traducción automática se hizo hasta finales de mil novecientos ochenta, cuando se desarrollaron los primeros sistemas de traducción automática estadística. Esto se debió tanto al incremento incesante del poder de cómputo resultante de la Ley de Moore y la minoración gradual del predominio de las teorías lingüísticas de Noam Chomsky (por servirnos de un ejemplo, la Gramática Transformacional), cuyos fundamentos teóricos desanimaron el género de lingüística de corpus, que se fundamenta el enfoque de aprendizaje de máquinas para el procesamiento del lenguaje. Ciertos primeros algoritmos de aprendizaje automático usados, como árboles de resolución, sistemas producidos de sentencias si-entonces afines a las reglas escritas a mano.


El lenguaje natural es inherentemente equívoco a diferentes niveles:



  • A nivel léxico, una misma palabra puede tener múltiples significados, y la selección del apropiado se debe inferir desde el contexto oracional o bien conocimiento básico. Muchas investigaciones en el campo del procesamiento de lenguajes naturales han estudiado métodos de solucionar las vaguedades léxicas a través de diccionarios, gramáticas, bases de conocimiento y relaciones estadísticas.
  • A nivel referencial, la resolución de anáforas y catáforas implica determinar la entidad lingüística anterior o bien siguiente a que hacen referencia.
  • A nivel estructural, se precisa de la semántica para desambiguar la dependencia de los sintagmas preposicionales que conducen a la construcción de diferentes árboles sintácticos. Por poner un ejemplo, en la oración Rompió el dibujo de un ataque de nervios.
  • A nivel pragmático, una oración, con frecuencia, no significa lo que verdaderamente se dice. Elementos como la ironía tienen un papel esencial en la interpretación del mensaje.

Para solucionar estos géneros de vaguedades y otros, el inconveniente central en el PLN es la traducción de entradas en lenguaje natural a una representación interna sin vaguedad, como árboles de análisis.


Detección de separación entre las palabras


En la lengua hablada no se acostumbran a hacer pausas entre palabra y palabra. El sitio en el que se debe separar las palabras con frecuencia depende de cuál es la posibilidad que sostenga un sentido lógico tanto gramatical como contextual. En la lengua escrita, idiomas como el chino tampoco tienen separaciones entre las palabras.


Recepción imperfecta de datos


Acentos extranjeros, provincianismos o bien contrariedades en la producción del habla, fallos de mecanografiado o bien expresiones no gramaticales, fallos en la lectura de textos a través de OCR


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