Lunes, 18 de diciembre de 2017

Los ingenieros de la lengua

27/02/2014
NULL

NULL

Borja Robert, La RiojaLos ordenadores no son como los humanos. Su lenguaje es estrictamente formal, matemático, de ceros y unos. No entienden de matices, de entonación o de contexto. Pero cada vez más personas –y empresas– trabajan para romper la brecha lingüística que las separa de las máquinas. Se dedican al 'procesamiento de lenguaje natural'. Es decir, a conseguir que los ordenadores no solo lean o escuchen sino que, además, comprendan.Las tecnologías de 'procesamiento de lenguaje natural' están detrás del diccionario que corrige las palabras mal escritas en el móvil, o de que un buscador sepa que también tiene que buscar 'nueces' cuando se le consulta 'nuez'. «Nuestro objetivo es analizar lo mejor posible toda la información que se encuentra dentro de un documento», explica Eduardo Basterrechea, fundador de Molino de Ideas (http://www.molinodeideas.com), una 'start-up' dedicada a esta clase de tecnologías. Además de las palabras que lo forman, dentro de un texto hay temas, relaciones, personas, conceptos o sentimientos, y estas empresas intentan extraerlos de manera automática mediante programas informáticos. «Nos ocupamos de convertir el lenguaje coloquial en información estructurada», aclara Josu Gómez, de Bitext, una compañía fundada en el 2008. Más información«Una tecnología así te permite analizar un volumen de información mayor, mucho más rápido y, sobre todo, de forma más homogénea», asegura Antonio Matarranz, responsable comercial de Daedalus, una de las empresas decanas del sector. Los humanos, explica, lo hacen mejor –la precisión de una personas puede ser de un 90%, y la de una máquina del 75%– pero más despacio y de una manera menos previsible. Una de las aplicaciones más novedosas de estas tecnologías es el 'análisis de sentimiento'. Un conjunto de herramientas que pueden leer textos y determinar si estos ofrecen una opinión positiva, neutral o negativa. «Cada vez más empresas quieren saber lo que se dice de ellos», afirma Basterrechea. El 'análisis de sentimiento' permite rastrear cada tuit, cada comentario en un blog, cada reseña de un producto u opinión sobre una compañía, y clasificarlos. «Lo interesante son la agregación de estos datos, y las tendencias que aparecen», asegura Gómez, de Bitext. Todas esas expresiones individuales permite conocer los puntos fuertes y débiles de una estrategia comercial, o la evolución de la imagen de una marca. LingüísticaEl procesamiento automático de textos también es la tecnología tras la interacción natural entre humanos y ordenadores. Que una persona pueda plantear su pregunta directamente en un buscador, o que le pida a su teléfono –hablando– que le busque la mejor pizzería de la zona, o dictarle un mensaje. Comprender lo que se dice, en el contexto adecuado, no es tan sencillo. «'Madrid' puede referirse a la ciudad o al equipo de fútbol», aclara Matarranz.Detrás de las herramientas de procesamiento de lenguaje natural no solo hay informática, sino un conocimiento profundo del lenguaje. «Originalmente esta disciplina se conocía como lingüística computacional», afirma Antonio Valderrábanos, CEO de Bitext. Tienen que enseñar a los ordenadores a conjugar verbos, a encontrar la raíz de las palabras, a determinar qué función cumple cada una de las palabras de una oración, o a deducir en qué idioma está escrito el texto, explica Elena Álvarez, lingüista en Molino de Ideas. Y sobre todos estos conceptos desarrollar las tecnologías específicas.APIsUna manera habitual de presentar –y comercializar– estas tecnologías es a través de APIs. Piezas de 'software' con una función muy concreta –encontrar sinónimos, determinar el tema principal de un texto, o la definición de una palabra– que reciben una consulta, y devuelven una respuesta. Son, por así decirlo, ladrillos que se pueden utilizar para construir cualquier tipo de casa. El cliente elige cuáles necesita, y si los usará para mejorar el sistema de búsqueda de los documentos de su empresa, para analizar su imagen de marca en Internet, para rastrear y organizar datos, o para crear un juego. Usos prácticosLas tecnologías de 'procesamiento de lenguaje natural' forman parte, sin que se sepa, de muchas herramientas comunes para el usuario común. Su capacidad de realizar el análisis semántico de un texto –es decir, de entender su temática y el significado de las palabras que lo componen– permite mejorar el funcionamiento de toda clase de servicios. Los buscadores las aprovechan para devolver resultados más certeros –«que si buscas 'fusiones de empresas' no solo busque esas dos palabras, sino también las posibles variantes», explica Josu Gómez– y, también, para identificar faltas de ortografía cometidas por los usuarios. Los teclados de los teléfonos móviles pueden corregir automáticamente los errores de escritura porque saben, no solo qué letras están más cerca de otras, sino qué palabras son más probables cuando se construye una frase.Incluso forman parte fundamental de los sistemas de reconocimiento de voz –que cada vez son más precisos– y en las tecnologías que convierten el texto en voz hablada.