El procesamiento de datos de lenguaje natural (PDLN) abarca el conjunto de métodos, algoritmos y tecnologías que permiten a las máquinas comprender, analizar, generar y manipular el lenguaje humano en formato digital. Este campo, en la intersección entre la lingüística computacional y la inteligencia artificial, busca que los ordenadores comprendan las sutilezas del lenguaje, ya sea escrito u oral. A diferencia de los sistemas de procesamiento de datos estructurados, el PDLN se caracteriza por su capacidad para manejar la ambigüedad, el contexto, la ironía y la complejidad semántica propias del lenguaje natural.
Casos de uso y ejemplos de aplicación
El PDLN es fundamental en aplicaciones como asistentes de voz, análisis de sentimientos en redes sociales, traducción automática, generación de textos, resumen automático de documentos y detección de spam. En el sector sanitario, permite analizar historiales clínicos; en finanzas, facilita la extracción de información de informes y noticias. Los chatbots y sistemas de respuesta automática dependen en gran medida de estas técnicas.
Principales herramientas, bibliotecas y frameworks
Entre las herramientas y bibliotecas más utilizadas en PDLN destacan: spaCy, NLTK (Natural Language Toolkit), Stanford NLP, AllenNLP, Transformers de Hugging Face y Gensim. Plataformas en la nube como Google Cloud Natural Language API, AWS Comprehend y Azure Text Analytics ofrecen soluciones listas para usar.
Últimos desarrollos, evoluciones y tendencias
Los últimos avances están impulsados por los grandes modelos de lenguaje (LLM) como GPT, BERT o T5, que emplean el aprendizaje profundo para alcanzar rendimientos sin precedentes en comprensión y generación de texto. Las tendencias actuales incluyen la especialización de modelos para dominios específicos (médico, legal), la mejora del multilingüismo y la reducción del impacto medioambiental de los modelos. También avanza la integración del PDLN en sistemas embebidos y móviles.