El procesamiento del lenguaje natural es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en cómo las computadoras pueden entender, interpretar y generar lenguaje humano de forma eficiente y precisa.
Esto incluye tareas como el análisis de sentimientos, el reconocimiento de voz y la traducción automática.
Para lograr esto, se utilizan modelos matemáticos y algoritmos especializados que permiten a las computadoras procesar y analizar el lenguaje natural de una manera que imita cómo lo hacen los humanos.
Esto es importante porque permite a las computadoras interactuar con los humanos de una manera más natural y eficiente, lo que tiene aplicaciones en una amplia variedad de campos, desde la atención al cliente hasta la investigación médica.
Los modelos de secuencia son un tipo de modelo probabilístico utilizado en el procesamiento del lenguaje natural.
Estos modelos se basan en la idea de que el lenguaje natural se compone de secuencias de palabras y que la probabilidad de cualquier secuencia particular puede ser determinada a partir de las probabilidades de las secuencias de palabras individuales que la componen.
Estos modelos son útiles para tareas como el reconocimiento de voz y el procesamiento de lenguaje natural, ya que permiten a las computadoras analizar y predecir la probabilidad de diferentes secuencias de palabras en una conversación o texto.
Esto permite a las computadoras tomar decisiones de forma más precisa y eficiente en situaciones donde es importante entender el lenguaje natural.
Procesamiento del lenguaje natural con modelos de secuencia
En el Curso 3 de la Especialización en Procesamiento del Lenguaje Natural, usted podrá:
- Entrenar una red neuronal con incrustaciones de palabras GLoVe para realizar análisis de sentimiento de tweets,
- Generar texto sintético de Shakespeare usando un modelo de lenguaje Gated Recurrent Unit (GRU),
- Entrenar una red neuronal recurrente para realizar el reconocimiento de entidades nombradas (NER) utilizando LSTM con capas lineales, y
- Usar los llamados modelos LSTM ‘siameses’ para comparar preguntas en un corpus e identificar aquellas que están redactadas de manera diferente, pero tienen el mismo significado.
Al final de esta especialización, habrá diseñado aplicaciones de PNL que realizan análisis de sentimientos y responden preguntas, crean herramientas que traducen lenguaje y resumen texto, ¡e incluso crean chatbots!
La especialización está diseñada e impartida por dos expertos en PNL, aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
Younes Bensouda Mourri es profesor de IA en la Universidad de Stanford y también ayudó a desarrollar la especialización en aprendizaje profundo. Łukasz Kaiser es investigador científico en Google Brain y coautor de las bibliotecas Tensorflow, Tensor2Tensor y Trax, y del artículo Transformer.
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