A medida que las empresas continúan adoptando Azure, buscan formas de aprovechar los últimos avances en inteligencia artificial (IA). Azure NPL (o Procesamiento Natural del Lenguaje PNL) es uno de los servicios de inteligencia artificial más populares en Azure, y por una buena razón. Permite a los desarrolladores crear programas informáticos que pueden entender el lenguaje humano en forma de texto o datos de voz. Esto hace posible que las computadoras procesen y analicen grandes cantidades de texto de manera rápida y efectiva. Además, Azure PNL se puede usar para crear soluciones empresariales que ayuden a optimizar las operaciones empresariales y mejorar la productividad de los empleados.
La PNL se puede utilizar para lo siguiente:
- Los documentos se pueden clasificar por sus etiquetas, como “sensible” o “spam”.
- Cualquier procesamiento o búsqueda adicional puede hacer uso de la salida PNL.
- Las entidades presentes en un documento se pueden identificar para resumir el texto.
- Etiquetar documentos con palabras clave. Para las palabras clave, PNL puede usar entidades identificadas.
- Realizar búsquedas y recuperaciones basadas en contenido. El etiquetado hace posible esta funcionalidad.
- Resumir los temas importantes de un documento. La PNL puede combinar entidades identificadas en temas.
- Categoriza los documento para poder navegarlos, para esto se usan los temas identificados.
- Enumerar documentos relacionados basados en un tema seleccionado. La PNL hace esto nuevamente tomando nota de los temas detectados.
- Puntúe el texto según el sentimiento para comprender mejor el tono positivo o negativo de un documento.
Posibles casos de uso
Las empresas que pueden beneficiarse de la PNL personalizada incluyen:
- La inteligencia de documentos le ayuda a comprender documentos escritos a mano o creados por máquinas, para que pueda tomar mejores decisiones en finanzas, atención médica, venta minorista, gobierno y otras industrias.
- Tareas de NLP que se pueden usar para el procesamiento de texto, como el reconocimiento de entidades de nombres (NER), clasificación, resumen y extracción de relaciones. Estas tareas automatizan el proceso de recuperación, identificación y análisis de información de documentos como texto y datos no estructurados. Ejemplos de estas tareas incluyen modelos de estratificación de riesgos, clasificación de ontologías y resúmenes minoristas.
- La recuperación de información y la creación de gráficos de conocimiento para la búsqueda semántica permite crear gráficos de conocimiento médico. Estos apoyan el descubrimiento de fármacos y los ensayos clínicos.
Las tareas que realiza el PNL Procesamiento Natural del Lenguaje
Las ambigüedades del lenguaje humano hacen que sea muy difícil escribir software que pueda determinar con precisión el significado de los datos de texto o voz. Homónimos, homófonos, sarcasmo, modismos, metáforas, gramática y excepciones de uso, variaciones en la estructura de las oraciones. Estas son solo algunas de las irregularidades del lenguaje humano que nos tardan años en aprender. Pero los programadores deben enseñar a las aplicaciones basadas en lenguaje natural a reconocer y comprender estas irregularidades desde el principio si quieren que esas aplicaciones sean útiles.
Las tareas que realiza el PNL ayudan a las computadoras a comprender el texto humano y los datos de voz. Algunas tareas comunes de PNL incluyen:
- La tecnología de reconocimiento de voz, también llamada voz a texto, es responsable de traducir las palabras habladas en texto. Esta puede ser una tarea difícil porque las personas a menudo hablan rápidamente, murmuran palabras o enfatizan ciertas sílabas. El reconocimiento de voz es necesario para cualquier aplicación que necesite seguir comandos de voz o responder preguntas en voz alta.
- Parte del etiquetado de voz, también llamado etiquetado gramatical, es el término utilizado para definir si una palabra se está utilizando como verbo, sustantivo, adjetivo, etc. en función de su contexto. Por ejemplo, la palabra “mira” se etiquetaría como un verbo en la oración “Mira el avión de papel”, pero se consideraría un sustantivo cuando se usa en la oración “¿Qué tienes en la mira?”
- La desambiguación del sentido de la palabra es el proceso de elegir el significado de una palabra con múltiples significados basados en pistas contextuales. Por ejemplo, si te encuentras con la frase “Voy a apostar que no aparece”, la desambiguación del sentido de la palabra te ayudaría a determinar que, en este contexto, significa “hacer”.
- El reconocimiento de entidad nombrada, o NEM, reconoce ciertas palabras o frases como entidades que se pueden usar, como ubicaciones (por ejemplo, ‘Lima’) o nombres de personas (por ejemplo, ‘Juan’).
- La resolución de correferencia es la tarea de identificar cuándo dos palabras se refieren a la misma entidad, así como establecer cuál podría ser esa palabra. Un ejemplo común sería averiguar a qué persona u objeto se refiere un pronombre (por ejemplo: ‘ella’ = ‘María’). También puede implicar la comprensión de metáforas y modismos en el texto (donde una instancia de “oso” no se refiere a un animal, sino a un gran ser humano peludo).
- Análisis de sentimientos intenta extraer cualidades subjetivas, como actitudes, emociones, sarcasmo y confusión del texto.
- La generación de lenguaje natural es la tarea de tomar información estructurada y expresarla en lenguaje humano. Esto a veces se describe como lo opuesto al reconocimiento de voz o voz a texto.
Herramientas cognitivas como servicios de Azure.
Azure proporciona varias herramientas de inteligencia artificial como servicios, por nombrar algunas:
- Análisis de texto
- Vision computarizada
- Análisis de vídeo
- Reconocimiento y generación de voz
- Comprensión del lenguaje natural
- Búsqueda inteligente
El uso del servicio incluye varias ventajas clave, incluida su facilidad de uso a través de una API general y segura, así como la compatibilidad integrada para consumir servicios cognitivos en Análisis de Azure Data Lake. Además, solo necesita acceso a Internet cuando utiliza todos los servicios de IA.
Azure proporciona muchas opciones de servicios para usar en el proyecto de PNL (procesamiento natural del lenguaje). Puede conectar el análisis de texto, la comprensión del lenguaje natural y el reconocimiento de voz para lograr tareas complejas.
