Aprendizaje automático de idiomas: ¿qué es el procesamiento del lenguaje natural?

por Jakob Straub
April 26, 2021
Aprendizaje automático de idiomas: ¿qué es el procesamiento del lenguaje natural?

El procesamiento del lenguaje natural o NLP (del inglés Natural Language Processing) consiste en cómo entienden las máquinas el lenguaje humano. Como rama de la inteligencia artificial, el NLP tiene la importante función de facilitar las interacciones entre humanos y ordenadores. Te ofrecemos una visión general del NLP y te explicamos cómo las máquinas replican la forma en que tú mismo aprendes un nuevo idioma.


El procesamiento del lenguaje natural explicado

El procesamiento del lenguaje natural o NLP está presente en las interacciones cotidianas que mantienes con todo tipo de máquinas. Al escribir una pregunta en un navegador, el NLP analiza tu intención de búsqueda para ofrecerte resultados relevantes. Los asistentes virtuales, como los altavoces inteligentes o los chatbots, se basan en el procesamiento del lenguaje natural para poder interactuar contigo. Otras aplicaciones NLP son las traducciones y los subtítulos autogenerados, la clasificación de mensajes, la comprobación de la ortografía y la gramática, el reconocimiento de texto manuscrito o impreso, y la conversión de texto en voz.

¿Cuál es la relación entre el procesamiento del lenguaje natural y la inteligencia artificial?

“Inteligencia artificial” (“IA”) es un término general para referirnos a la simulación o imitación de la inteligencia humana. Los sistemas de IA pueden tener capacidades de aprendizaje que reproducen el proceso humano: aprendizaje mediante ejemplos, ensayo y error y resolución de problemas. El aprendizaje automático es el subconjunto de IA que se ocupa de los algoritmos aplicados que enseñan a los ordenadores a aprender, a menudo a partir de grandes conjuntos de datos. El aprendizaje automático es un proceso: el ordenador aprende cómo realizar una tarea y la mejora, pero no ha sido programado para realizar la tarea de una manera determinada.

El procesamiento del lenguaje natural utiliza el aprendizaje automático para enseñar a las máquinas a entender y traducir el lenguaje humano. Cuanto más aprendan, mejor podrán dar sentido al texto hablado o escrito, clasificarlo o reordenarlo, traducirlo e interactuar con él.

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Las máquinas aprenden el lenguaje de la misma manera que lo haces tú


¿Cómo funciona el procesamiento del lenguaje natural? El aprendizaje automático no es muy diferente de la forma en que tú mismo aprendes un idioma, con la única excepción de que los ordenadores son capaces de manejar y revisar muchos más ejemplos y datos en mucho menos tiempo.

El aprendizaje automático moderno utiliza redes neuronales, con neuronas artificiales para la transmisión de señales modeladas a partir de las del cerebro humano. En términos sencillos, una red neuronal aprende entrenándose a sí misma para mejorar la precisión de sus resultados a través de la minimización de errores. El proceso de aprendizaje consiste en revisar grandes conjuntos de ejemplos.

Las tareas individuales que realizan las redes neuronales del aprendizaje automático para mejorar cada vez más en el procesamiento del lenguaje natural son muy parecidas a las que haces tú al aprender un nuevo idioma. En otras palabras, un ordenador usa los mismos “trucos” que los humanos para entender mejor el lenguaje, aunque a una escala diferente.

El análisis sintáctico en el NLP


“Sintaxis” es el término lingüístico con el que nos referimos a las reglas y principios relativos a la estructura de la oración y el orden de las palabras en un idioma. El procesamiento del lenguaje natural analiza las frases para identificar su estructura y cómo se relacionan las palabras entre sí. Las siguientes tareas forman parte del análisis sintáctico:

Segmentación: Es la separación del texto en fragmentos individuales o “tokens”, por lo tanto, también denominada “tokenización”, para facilitar el manejo del texto. Pueden ser palabras o frases. En inglés y otros idiomas en los que hay espacios separando las palabras, la segmentación es una tarea sencilla, pero por ejemplo en chino o japonés escritos necesitarás conocimientos adicionales para realizar la segmentación.


Lematización y truncación: Ambos procesos reducen las palabras a una forma base, un lema o una raíz, a través de un diccionario o un conjunto de reglas. Tu haces lo mismo cuando intentas reconocer palabras que conoces sin terminaciones flexivas o para identificar la raíz o el infinitivo de un verbo en una frase.


Etiquetado: La identificación de las partes de la frase o POS (“parts of speech”) dentro de una frase se denomina etiquetado. Cuando se aprende un nuevo idioma, etiquetar las partes como sustantivo, verbo, adverbio, adjetivo, objeto, etc., puede ser útil para comprender mejor la estructura de la frase y para descomponer estructuras complejas.

Eliminación de palabras: Las llamadas palabras vacías o stop-words son habituales, y son las que añaden poco o ningún valor semántico, por ejemplo “como”, “tuyo” o “yo”. Los seres humanos también tienden a ignorar las palabras vacías durante el aprendizaje y se centran en la “esencia” de las frases.

Análisis semántico en el NLP

En lingüística, el análisis semántico relaciona las estructuras sintácticas con su significado. Comienza con la relación entre las palabras individuales, pero también incluye combinaciones de palabras comunes, frases hechas, figuras retóricas y significado en el contexto.

Como seguramente habrás imaginado, el análisis semántico es la parte del procesamiento del lenguaje natural que resulta más difícil de dominar para la inteligencia artificial. Los principales métodos para analizar el significado son:

Análisis léxico: Consiste en buscar el significado de las palabras individuales en su contexto.


Desambiguación del sentido de la palabra: La mayoría de las palabras utilizadas en un idioma tienen más de un significado. A través de la desambiguación, elegimos la que tiene más sentido en un contexto dado. Cuanto mejor conozca o entienda el ser humano un idioma, más intuitivo será este proceso.

Relaciones: A través de la extracción, el procesamiento del lenguaje natural intenta entender el significado del texto a partir de las relaciones que se dan entre entidades, lugares, personas, etc. A veces, esto puede parecer que está estrechamente relacionado con el etiquetado semántico: la pregunta “¿quién se casó con quién?” se puede resolver identificando correctamente el sustantivo y el objeto en una frase, pero las relaciones también pueden tener connotaciones más complicadas.

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Más usos del procesamiento del lenguaje natural


Aparte de los ya mencionados asistentes inteligentes, herramientas de traducción, reconocimiento del habla y gramática, el NLP tiene muchos más casos de uso, por ejemplo:

Análisis de sentimientos: El NLP puede clasificar las emociones de un texto como positivas, negativas o neutras. Facebook lo hace con el contenido generado por sus usuarios, pero las marcas comerciales también lo utilizan para entender qué sienten los clientes con respecto a sus productos.


Extracción de texto: El NLP puede encontrar términos relevantes en un fragmento de texto de cualquier tamaño y extraerlos o procesarlos.

Clasificación de temas: Un texto puede separarse en partes individuales según distintos temas.


Manejo de documentos: Esto permite a los usuarios sin conocimientos de programación o sin formación en IA decirle a un ordenador qué hacer con una pila de documentos digitales o virtuales, por ejemplo, procesar formularios o calcular costes, devoluciones, etc.


Generación de texto: Aunque los textos producidos por la inteligencia artificial siguen siendo de una calidad cuestionable, el procesamiento del lenguaje natural puede generar texto legible y con sentido, por ejemplo, un resumen de los resultados deportivos. Con un tamaño de muestra lo suficientemente grande, el NLP puede imitar el estilo de un autor concreto y reescribir un texto en consecuencia.

¿Siguen los humanos teniendo ventaja sobre los ordenadores a la hora de aprender y procesar el lenguaje? ¡Te contamos por qué aprender un idioma es esencial para sobrevivir en la era de la inteligencia artificial!

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