Evolution of Natural Language Processing
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Instituto Tecnológico Metropolitano (ITM)
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Written language has not been immune to cultural and technological changes. For example, the invention of the printing press in the 15th century, or the development of personal computers and smartphones in recent decades, were milestones that dramatically marked its evolution. In parallel with the development of language, the evolution of computing and the emergence of intelligent algorithms capable of making decisions have made impressive advances in recent years, forming a new area of study known as artificial intelligence (AI), considered by many as the next great revolution. The integration of AI techniques to interpret, manipulate and understand human language results in the branch of natural language processing (NLP), which, taking into account the latest advances in language generation models, can become the next great milestone in written language. The first NLP algorithms were rule-based, but later supervised classification schemes based on models such as logistic regression, support vector machines, hidden Markov models, or conditional random trees began to be used. The problem with traditional classification models is that they are oriented to evaluate each word, or the relationships between each word and the previous word, but they do not capture the context of the words in a complete sentence.
El lenguaje escrito no ha sido ajeno a los cambios culturales y tecnológicos. Por ejemplo, la invención de la imprenta en el siglo XV, o el desarrollo de los computadores personales y los teléfonos inteligentes en las últimas décadas, fueron hitos que marcaron drásticamente su evolución. De manera paralela al desarrollo del lenguaje, la evolución de la computación y el surgimiento de algoritmos inteligentes, capaces de tomar decisiones han tenido avances impresionantes en los últimos años formando una nueva área de estudio conocida como inteligencia artificial IA, considerada por muchos como la siguiente gran revolución. La integración de las técnicas de IA con el fin de interpretar, manipular y comprender el lenguaje humano da como resultado la rama del procesamiento natural del lenguaje PNL, la cual, teniendo en cuenta los últimos avances en modelos de generación de lenguaje, se puede convertir en el próximo gran hito en cuanto al lenguaje escrito. Los primeros algoritmos de PNL estaban basados en reglas, posteriormente se empezó a utilizar esquemas de clasificación supervisada basados en modelos como la regresión logística, las máquinas de soporte vectorial, los modelos ocultos de Markov, o los árboles aleatorios condicionales, entre otros. El problema de los modelos de clasificación tradicionales es que los mismos están orientados a evaluar cada palabra, o las relaciones entre cada palabra y la palabra anterior, pero no capturan el contexto de las mismas en una frase completa.
El lenguaje escrito no ha sido ajeno a los cambios culturales y tecnológicos. Por ejemplo, la invención de la imprenta en el siglo XV, o el desarrollo de los computadores personales y los teléfonos inteligentes en las últimas décadas, fueron hitos que marcaron drásticamente su evolución. De manera paralela al desarrollo del lenguaje, la evolución de la computación y el surgimiento de algoritmos inteligentes, capaces de tomar decisiones han tenido avances impresionantes en los últimos años formando una nueva área de estudio conocida como inteligencia artificial IA, considerada por muchos como la siguiente gran revolución. La integración de las técnicas de IA con el fin de interpretar, manipular y comprender el lenguaje humano da como resultado la rama del procesamiento natural del lenguaje PNL, la cual, teniendo en cuenta los últimos avances en modelos de generación de lenguaje, se puede convertir en el próximo gran hito en cuanto al lenguaje escrito. Los primeros algoritmos de PNL estaban basados en reglas, posteriormente se empezó a utilizar esquemas de clasificación supervisada basados en modelos como la regresión logística, las máquinas de soporte vectorial, los modelos ocultos de Markov, o los árboles aleatorios condicionales, entre otros. El problema de los modelos de clasificación tradicionales es que los mismos están orientados a evaluar cada palabra, o las relaciones entre cada palabra y la palabra anterior, pero no capturan el contexto de las mismas en una frase completa.