El procesamiento automático del lenguaje natural (PLN) abarca el conjunto de métodos y tecnologías que permiten a las máquinas comprender, generar, interpretar o manipular el lenguaje humano en forma de texto o voz. Ubicado en la intersección de la lingüística, la informática y la inteligencia artificial, el PLN busca dotar a los ordenadores de capacidades lingüísticas teniendo en cuenta la complejidad, ambigüedad y riqueza de los idiomas naturales. Este campo se diferencia de los sistemas que tratan lenguajes formales (como los lenguajes de programación), ya que debe gestionar la ambigüedad semántica, la polisemia, la sintaxis variable y la contextualización implícita propias del lenguaje humano.
Casos de uso y ejemplos
El PLN se emplea en muchos ámbitos: análisis de sentimiento en redes sociales, traducción automática (Google Translate, DeepL), generación de texto (chatbots, asistentes de voz), resumen automático de documentos, extracción de información (motores de búsqueda, monitorización automatizada), corrección gramatical, reconocimiento y síntesis de voz.
Por ejemplo, los sistemas de respuesta automática a correos electrónicos utilizan PLN para comprender el contenido y sugerir respuestas adecuadas. Las empresas emplean PLN para analizar opiniones de clientes y detectar tendencias o problemas emergentes.
Principales herramientas, librerías y frameworks
Existen diversos frameworks y librerías ampliamente usados en PLN, como NLTK (Python), spaCy, Stanford NLP, OpenNLP y CoreNLP. Para aprendizaje profundo, destacan Transformers (Hugging Face), Fairseq (Facebook), BERT, GPT y T5. Para reconocimiento de voz, se utilizan Kaldi, DeepSpeech o Wav2Vec. Para traducción automática, MarianNMT y OpenNMT son habituales.
Últimos desarrollos, evoluciones y tendencias
Los avances recientes se basan en grandes modelos de lenguaje (LLM) como GPT-4, BERT o LLaMA, capaces de abordar tareas complejas de comprensión, generación y traducción de texto a niveles cercanos al humano. Las tendencias incluyen la integración del PLN en sistemas multimodales (texto, imagen, audio), la optimización de modelos para eficiencia de recursos y la mejora de la robustez frente a sesgos y errores lingüísticos. Además, la personalización del PLN para contextos o sectores específicos (salud, derecho, finanzas) es cada vez más común.