Comprendiendo los Modelos de Lenguaje en NLP
El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) es un campo de la Inteligencia Artificial que conecta la comunicación entre humanos y máquinas. Permite que las computadoras entiendan e incluso predigan la forma en que los humanos hablan, interpretando y generando lenguaje humano. Los modelos de lenguaje son fundamentales para el PLN en estas tareas.
Los modelos de lenguaje son herramientas que contribuyen al PLN para predecir la siguiente palabra, un patrón o una secuencia específica de palabras. Reconocen la ‘palabra válida’ para completar una oración sin considerar necesariamente su precisión gramatical (las versiones avanzadas sí consideran la gramática).
Estos modelos se entrenan con grandes volúmenes de datos que permiten una mayor precisión según el contexto. Ejemplos comunes de aplicaciones de PLN incluyen las sugerencias de palabras en Google Docs, en el teléfono, en correos electrónicos y otros.
Tipos de Modelos de Lenguaje Natural
Los modelos de lenguaje natural se dividen en dos categorías principales: modelos estadísticos y modelos neuronales.
Modelos Estadísticos de Lenguaje
Utilizan patrones estadísticos para calcular las probabilidades de ‘n-gramas’. Aquí, ‘n’ es un número mayor que cero, por lo que las predicciones pueden ser frases de dos palabras, o combinaciones de tres o más. Se emplean suposiciones de Markov para determinar la última palabra. Estas suposiciones indican que la probabilidad de una correcta combinación de palabras depende de las palabras presentes o anteriores, y no de las que vinieron antes.
Entre las múltiples predicciones de n-gramas que realiza este modelo estadístico, la probabilidad se calcula contando cuántas veces aparece cada combinación y dividiéndolo por la cantidad de veces que aparece la palabra anterior. Sin embargo, estos modelos tienen la limitación de no considerar el contexto a largo plazo en una secuencia de palabras.
Modelos Neuronales de Lenguaje
La predicción de palabras aquí se basa en redes neuronales. Los modelos neuronales utilizan arquitecturas comunes como Redes Neuronales Recurrentes (RNN) y Transformadores. La eficiencia de las RNN se atribuye a su capacidad para memorizar salidas anteriores en la capa oculta de la red.
Por otro lado, los transformadores pueden procesar secuencias completas de una sola vez, lo que los hace rápidos y eficientes. La arquitectura de codificador-decodificador y los mecanismos de atención y autoatención son responsables de sus características.
El método de modelos neuronales es superior al estadístico porque considera la estructura del lenguaje y puede manejar vocabulario extenso. Además, puede tratar palabras raras o desconocidas mediante representaciones distribuidas.
Ejemplos de Modelos de PLN
Traducción Automática
Los modelos de PLN permiten la traducción automática, que abarca la conversión entre diferentes idiomas. Un ejemplo destacado es la traducción automática en línea. Estas herramientas son esenciales para eliminar barreras de comunicación y facilitar el intercambio de ideas a gran escala. La traducción automática generalmente se realiza mediante aprendizaje supervisado en conjuntos de datos específicos.
Investigaciones recientes muestran que también puede realizarse sin supervisión explícita, entrenando en conjuntos de datos web. Esto abre camino a técnicas de transferencia de tareas en procesamiento de texto sin necesidad de entrenamiento específico previo.
Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR)
El OCR convierte imágenes en texto de manera fluida. Se utiliza en escaneo de documentos y captura de fotografías. Su principal contribución es la digitalización y el procesamiento sencillo de datos. Los modelos de lenguaje ayudan a corregir errores, reconocer textos ilegibles mediante predicción y ofrecer comprensión contextual de información difícil de entender. También normalizan el texto, y contribuyen en tareas como resumen, traducción y extracción de información.
Análisis de Sentimientos
También conocido como minería de opiniones, el análisis de sentimientos identifica, extrae y analiza opiniones, actitudes y emociones en los datos. El PLN contribuye mediante extracción de características, embeddings preentrenados con BERT o GPT, clasificación de sentimientos y adaptación a dominios específicos.
XLNet, basado en preentrenamiento autoregresivo, ha mejorado recientemente en análisis de sentimientos, superando a BERT en varias tareas relacionadas.
PLN con BERT
BERT, o Representaciones de Codificador Bidireccional de Transformadores, es un modelo de representación del lenguaje creado en 2018. Destaca por contextualizar desde ambos lados de cada capa, izquierda y derecha. Además, permite un ajuste fino sencillo mediante una capa adicional. Es capaz de abordar 11 tareas de PLN y otras capacidades.
Su gran conjunto de datos de preentrenamiento potencia sus capacidades. En general, BERT se considera simple en concepto y potente en la práctica. Una ventaja clave es que no requiere cambios arquitectónicos importantes para tareas específicas de PLN.
Chatbots
Uno de los ejemplos más visibles y utilizados en negocios actuales, los chatbots, son una muestra clara de PLN. Están diseñados para mantener conversaciones similares a las humanas y tienen componentes principales: comprensión del lenguaje natural, gestión del diálogo y generación de lenguaje natural. Modelos como BERT, XLNet y ALBERT pueden mejorar significativamente la experiencia en chatbots.
Análisis Sintáctico
El análisis sintáctico es otra tarea de PLN que estudia la estructura gramatical de las oraciones. Aquí, el sistema comprende relaciones gramaticales y clasifica las palabras según su función, como sustantivos, adjetivos, cláusulas y verbos. La contribución del PLN en esta tarea incluye tokenización, etiquetado de partes del discurso, reglas gramaticales formales y modelos estadísticos para mejorar la precisión.
Generación de Texto
Es una tarea central en PLN, utilizada en ejemplos mencionados anteriormente. Consiste en crear textos coherentes y relevantes según diferentes emociones, opiniones y contextos. Para ello, se emplean modelos de lenguaje, redes generativas adversariales y modelos secuencia a secuencia.
Las aplicaciones incluyen chatbots, traducción automática, narración de historias, generación de contenido, resúmenes y más. El PLN ayuda en la comprensión del lenguaje, mientras que los modelos de lenguaje aseguran la probabilidad y la construcción perfecta del texto, además de ajuste y adaptación.
Resumen de Texto
Esta función de PLN mejora la legibilidad y productividad al resumir textos largos en puntos breves, fáciles de entender. Se realiza mediante enfoques extractivos y abstrácticos.
El método extractivo selecciona frases originales para formar el resumen, mientras que el abstráctico construye nuevas oraciones que mantienen el mismo significado. Técnicas como reconocimiento de entidades, etiquetado de partes del discurso, análisis sintáctico y tokenización contribuyen a esta tarea. Además, los transformadores se emplean para entender patrones y relaciones en los textos.
XLNet
XLNet utiliza modelado bidireccional para captar dependencias entre palabras en ambas direcciones. Supera las limitaciones de BERT, inspirándose en Transformer-XL para capturar dependencias a largo plazo en el preentrenamiento. Con resultados de vanguardia en 18 tareas, XLNet es considerado un modelo versátil para múltiples tareas de PLN, como inferencia de lenguaje, clasificación de documentos, respuestas a preguntas y análisis de sentimientos.
Clasificación de Texto
Esta tarea de PLN consiste en categorizar documentos en clases o categorías predefinidas según su contenido. Incluye tareas como análisis de sentimientos, clasificación temática, reconocimiento de intenciones y detección de spam. Se emplean métodos como TF-IDF, bolsa de palabras y embeddings para representar el texto en formato numérico apto para algoritmos de clasificación.
Se utilizan algoritmos como Naive Bayes, Máquinas de Vectores de Soporte (SVM), regresión logística y modelos de deep learning. Requieren preentrenamiento y son esenciales para analizar grandes volúmenes de datos textuales, ayudando a las organizaciones a tomar decisiones informadas y obtener insights.
Modelo Unigram
El modelo Unigram es un concepto fundamental en PLN, crucial en diversas tareas lingüísticas y computacionales. Es un modelo probabilístico que predice la probabilidad de que una secuencia de palabras ocurra en un texto. Opera bajo la simplificación de que cada palabra se considera independientemente de las adyacentes, formando la base para modelos más complejos y ayudando a entender los componentes básicos del PLN.