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Inversión/ Financial Technology & Automated Investing

Procesamiento del lenguaje natural (NLP)

El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es un campo de la inteligencia artificial que permite a las computadoras analizar y comprender el lenguaje humano. Fue diseñado para construir software que genere y comprenda lenguajes naturales para que un usuario pueda tener conversaciones naturales con su computadora en lugar de a través de programación o mediante lenguajes artificiales como Java o C.

Analizando el procesamiento del lenguaje natural (NLP)

El procesamiento del lenguaje natural (NLP) es un paso en una misión más grande para el sector de la tecnología, a saber, utilizar la inteligencia artificial (IA) para simplificar la forma en que funciona el mundo. El mundo digital está cambiando el juego para muchas empresas, ya que una población cada vez más segura tecnológicamente encuentra nuevas formas de interactuar en línea entre sí y con las empresas. Las redes sociales han redefinido el significado de comunidad; la criptomoneda cambió la norma del pago digital; El comercio electrónico ha creado un nuevo significado con la palabra conveniencia, y el almacenamiento en la nube ha introducido otro nivel de retención de datos para las masas.

A través de la IA, áreas como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo están abriendo los ojos a todo un mundo potencial. El aprendizaje automático se utiliza cada vez más en el análisis de datos para dar sentido a los macrodatos. También se utiliza para programar chatbots para simular conversaciones humanas con los clientes. Sin embargo, estas aplicaciones previas en el aprendizaje automático no serían posibles sin la mejora del procesamiento del lenguaje natural (NLP).

¿Cómo funciona realmente la PNL?

La PNL combina la inteligencia artificial con la lingüística computacional y la informática para procesar el habla y los lenguajes humanos o naturales. El proceso se puede dividir en tres partes. La primera tarea de un PNL es comprender el lenguaje natural que recibe la computadora. La computadora utiliza un modelo estadístico incorporado para realizar una rutina de reconocimiento de voz que convierte el lenguaje natural en un lenguaje de programación. Lo hace al escuchar su discurso reciente en unidades pequeñas y luego compara estas unidades con unidades anteriores de un discurso anterior. La salida o el resultado en formato de texto determina estadísticamente las palabras y frases más probables pronunciadas. Esta primera tarea se denomina proceso de conversión de voz a texto.

La siguiente tarea se llama etiquetado de partes de palabras (POS) o reconfiguración de categorías de palabras. Este proceso esencialmente identifica palabras en sus formas gramaticales como sustantivos, verbos, adjetivos, tiempo pasado, etc. Usar un conjunto de reglas de vocabulario codificadas por computadora. Después de estos dos procesos, la computadora probablemente comprende el significado del discurso pronunciado.

El tercer paso que toma la PNL es la conversión de texto a voz. En esta etapa, el lenguaje de programación se convierte a un formato audible o textual para el usuario. El chatbot de noticias financieras, por ejemplo, hace una pregunta como «¿Cómo le va a Google hoy?» Lo más probable es que escanee los sitios financieros en línea en busca de acciones de Google y, como respuesta, puede decidir seleccionar solo información como el precio y el volumen.

La PNL intenta hacer que las computadoras sean inteligentes haciendo que la gente crea que está interactuando con otra persona. La prueba de Turing, propuesta por Alan Turing en 1950, establece que una computadora puede ser completamente inteligente si puede pensar y conversar como una persona sin que la persona sepa que está conversando con una máquina. Hasta ahora, solo una computadora ha realizado la prueba: un chatbot con un niño de 13 años. Esto no quiere decir que sea imposible construir una máquina inteligente, pero sí describe las dificultades inherentes a poner una computadora para pensar o conversar como una persona. Debido a que las palabras se pueden usar en una variedad de contextos, y las máquinas no tienen la experiencia de la vida real de los humanos para expresar y describir entidades en palabras, puede pasar más tiempo antes de que el mundo pueda terminar completamente con el lenguaje de programación.