{"id":5835,"date":"2022-04-27T13:05:56","date_gmt":"2022-04-27T11:05:56","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ibidem-translations.com\/edu\/?p=5835"},"modified":"2022-05-19T14:48:48","modified_gmt":"2022-05-19T12:48:48","slug":"traduccion-procesamiento-lenguaje-natural","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ibidem-translations.com\/edu\/traduccion-procesamiento-lenguaje-natural\/","title":{"rendered":"\u00daltimos avances en Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\" style=\"text-align:center\"><span style=\"color:#0693e3\" class=\"color\"> A free MT translation by DeepL postedited by Chema, a Spain-based translation student specializing in <\/span><a href=\"https:\/\/www.ibidem-translations.com\/spanish.php\"><span style=\"color:#0693e3\" class=\"color\">English to Spanish translations<\/span><\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\" style=\"text-align:center\"><strong><span style=\"color:#0693e3\" class=\"color\">An original text written by<\/span><\/strong><span style=\"color:#0693e3\" class=\"color\"> <\/span><strong><span style=\"color:#0693e3\" class=\"color\">Aman Anand Rai,&nbsp;originally published in<\/span><\/strong><span style=\"color:#0693e3\" class=\"color\"> <br><\/span><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/dev.to\/amananandrai\/recent-advances-in-the-field-of-nlp-33o1\" target=\"_blank\"><span style=\"color:#0693e3\" class=\"color\">https:\/\/dev.to\/amananandrai\/recent-advances-in-the-field-of-nlp-33o1<\/span><\/a><span style=\"color:#0693e3\" class=\"color\"> <\/span><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\" style=\"text-align:center\">* * *<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El Procesamiento del Lenguaje Natural, com\u00fanmente llamado PLN (o NLP en sus siglas en Ingl\u00e9s) por los expertos en aprendizaje autom\u00e1tico, es un campo que est\u00e1 evolucionando r\u00e1pidamente. Con la llegada de los bots de IA como Siri, Cortana, Alexa y el Asistente de Google, el uso del PNL se ha incrementado enormemente. Los \u00faltimos esfuerzos se centran en construir modelos que puedan comprender mejor idiomas como el ingl\u00e9s, el espa\u00f1ol, el chino mandar\u00edn, el hindi, el japon\u00e9s, etc., los conocidos formalmente como <em>Lenguajes Naturales<\/em>.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los usos m\u00e1s comunes del Procesamiento del Lenguaje Natural en nuestra vida diaria son los motores de b\u00fasqueda, la traducci\u00f3n autom\u00e1tica, los chatbots y los asistentes dom\u00e9sticos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Comencemos definiendo los dos t\u00e9rminos &#8220;<em>Lenguaje<\/em>&nbsp;<em>Natural&#8221; <\/em>y &#8220;<em>Procesamiento del Lenguaje Natural&#8221;<\/em>&nbsp;de una manera mucho m\u00e1s formal.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Lenguaje natural<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Se entiende como &#8220;lenguaje natural&#8221; todo lenguaje que se ha desarrollado de forma natural entre los seres humanos.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Procesamiento natural del lenguaje<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) es la capacidad de un programa de ordenador para comprender los lenguajes humanos, tal y como se hablan. El objetivo final de la PNL es leer, descifrar, comprender y dar sentido a los lenguajes humanos de una manera \u00fatil.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La PNL tiene dos \u00e1reas especialmente importantes:<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">1. Comprensi\u00f3n del lenguaje natural <br>2. Generaci\u00f3n del lenguaje natural<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Comprensi\u00f3n del lenguaje natural<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La comprensi\u00f3n del lenguaje natural busca crear un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico o aprendizaje profundo que pueda comprender el lenguaje hablado por los humanos. En otras palabras, un sistema capaz de comprender el discurso oral o escrito. Se podr\u00eda usar para resolver muchos problemas del mundo real: preguntas y respuestas, resoluci\u00f3n de consultas, an\u00e1lisis de sentimientos, detecci\u00f3n de similitudes en textos, chatbots, etc. Si un sistema es capaz de entender el lenguaje natural, podr\u00eda, \u00e9l solo, responder a nuestras respuestas.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Generaci\u00f3n de lenguaje natural<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La generaci\u00f3n de lenguaje natural es la capacidad de un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico para generar resultados en forma de texto o audio en lenguaje comprensible por un ser humano. En esta tarea, generamos oraciones a partir de conjuntos de datos de texto predefinidos utilizando el modelo. Se utiliza para resumir texto, responder consultas o preguntas, traducci\u00f3n autom\u00e1tica (traducci\u00f3n de un idioma a otro) y generaci\u00f3n de respuestas.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En los \u00faltimos dos o tres a\u00f1os se han hecho muchos avances en el campo de la PNL. Esto ha sido posible debido al aumento de recursos en forma de grandes conjuntos de datos de texto, plataformas en la nube para el entrenamiento de grandes modelos y la necesidad de los humanos de comunicarse con los ordenadores en un lenguaje comprensible para ambos. Pero el factor m\u00e1s importante es el descubrimiento de los <strong><em>transformers<\/em><\/strong>&nbsp;y su arquitectura y el uso de&nbsp;<strong><em>Transfer Learning<\/em><\/strong>&nbsp;en el campo de la PNL.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ahora, los modelos se entrenan previamente en grandes conjuntos de datos y luego este modelo preentrenado con sus par\u00e1metros o pesos ajustados se usa para resolver la tarea requerida.&nbsp;Este proceso de usar modelos previamente entrenados para resolver problemas reales se conoce como&nbsp;<strong><em>transferencia de aprendizaje<\/em><\/strong> . El modelo preentrenado est\u00e1 ajustado para realizar tareas como clasificaci\u00f3n de texto, etiquetado de partes del discurso, reconocimiento de entidades nombradas, resumen de texto y respuesta a preguntas, etc. Algunos de los t\u00e9rminos pueden ser bastante desconocidos para las personas que son nuevas en el campo del aprendizaje autom\u00e1tico o la PNL, as\u00ed que no dude en preguntar sobre ellos en la secci\u00f3n de comentarios o simplemente b\u00fasquelos en Google para una mejor comprensi\u00f3n y profundizaci\u00f3n en el campo de la PNL.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A continuaci\u00f3n se detallan algunos de los avances recientes en el campo del procesamiento del lenguaje natural.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">1. La atenci\u00f3n es todo lo que se necesita<br><em>&#8211; IA de Google. Junio de 2017<\/em><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">&#8220;Attention is all you need&#8221; (en Espa\u00f1ol &#8220;La atenci\u00f3n es todo lo que se necesita&#8221;) fue un art\u00edculo de investigaci\u00f3n publicado por los empleados de Google. Ashish Vaswani et. Alabama publicaron este art\u00edculo que revolucion\u00f3 la industria de la PNL. Fue la primera vez que se hizo referencia al concepto de <em>transformers. <\/em>Antes de este art\u00edculo, se usaban RNN y CNN en el campo de la PNL, pero ten\u00edan dos problemas:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Lidiar con dependencias a largo plazo<\/li><li>Sin paralelizaci\u00f3n durante el entrenamiento<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Los RNN no pudieron lidiar con las dependencias a largo plazo, incluso con diferentes mejoras, como RNN bidireccionales o LSTM y GRU. Los transformers con auto-atenci\u00f3n ayudaron a resolver estos problemas e hicieron un gran avance en la PNL. Era lo \u00faltimo en modelos seq2seq aplicados a la traducci\u00f3n de idiomas.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">2. ULMFiT (Ajuste fino del modelo de lenguaje universal)<br><em>&#8211; fast.ai. Mayo de 2018<\/em><br><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El otro desarrollo m\u00e1s importante fue el uso del&nbsp;<em>aprendizaje por transferencia<\/em>&nbsp;en el campo de la PNL.&nbsp;Este modelo de lenguaje introdujo el concepto de transferencia de aprendizaje a la comunidad de PNL.&nbsp;Es un \u00fanico modelo de lenguaje universal ajustado para m\u00faltiples tareas.&nbsp;El mismo modelo se puede ajustar para resolver 3 tareas diferentes de PNL.&nbsp;<strong>AWD-LSTM<\/strong> forma el bloque de construcci\u00f3n de este modelo. AWD son las siglas en ingl\u00e9s de &#8220;Asynchronous Stochastic Gradient Descent Weight Dropped&#8221;.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">3. BERT (Representaci\u00f3n de codificador bidireccional de transformers)<br><em>&#8211; IA de Google. Noviembre de 2018 <\/em><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Utiliza el concepto de los dos avances mencionados anteriormente, es decir, <em>Transformers<\/em>&nbsp;y&nbsp;<em>transferencia de aprendizaje<\/em>. Realiza un entrenamiento bidireccional completo de transformes. Es el modelo m\u00e1s avanzado para hasta 11 tareas de PNL. Est\u00e1 previamente entrenado con todo el conjunto de datos de Wikipedia en Ingl\u00e9s (casi 2.500 millones de palabras).<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">4. Transformer-XL de Google<br><em>&#8211; IA de Google. Enero de 2019<\/em><br><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Este modelo super\u00f3 incluso a BERT en modelado de lenguaje.&nbsp;Tambi\u00e9n resolvi\u00f3 el problema de la fragmentaci\u00f3n del contexto al que se enfrentaban los Transformers originales.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">5. Stanford PNL<br><em>&#8211; Universidad de Stanford. Enero de 2019<\/em><br><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El sitio oficial lo define como:<br><em>StanfordNLP es un paquete de an\u00e1lisis de lenguaje natural de Python. Contiene herramientas que se pueden usar en una canalizaci\u00f3n, para convertir una cadena que contiene texto en lenguaje humano en listas de oraciones y palabras, para generar formas base de esas palabras, sus partes del discurso y caracter\u00edsticas morfol\u00f3gicas, y para dar una dependencia de estructura sint\u00e1ctica as\u00ed como para analizar gramaticalmente.<\/em><br>Contiene modelos neuronales preentrenados para 53 idiomas humanos.&nbsp;Por lo tanto, aumenta el alcance de la PNL a un nivel global en lugar de limitarse solo al ingl\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">6. GPT de OpenAI -2<br><em>&#8211; OpenAI. Febrero de 2019<\/em><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">GPT-2 significa &#8220;Transformer preentrenado generativo 2&#8221;, como su nombre indica, se usa b\u00e1sicamente para tareas relacionadas con la parte de generaci\u00f3n de lenguaje natural de NLP. Este es el modelo m\u00e1s avanzado para la <em>generaci\u00f3n de texto<\/em> . GPT-2 tiene la capacidad de generar un art\u00edculo completo basado en peque\u00f1as oraciones de entrada. Tambi\u00e9n se basa en transformadores. GPT-2 logra puntuaciones de vanguardia en gran variedad de tareas de modelado de lenguaje espec\u00edficas. No se entrena en ninguno de los datos espec\u00edficos de ninguna de estas tareas y solo se eval\u00faa en ellos como prueba final; esto se conoce como configuraci\u00f3n de \u201cdisparo cero\u201d.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">7. XLNet<br><em>&#8211; CMU IA. Junio de 2019<\/em><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Utiliza m\u00e9todos autorregresivos para el modelado del lenguaje en lugar de la codificaci\u00f3n autom\u00e1tica utilizada en BERT.&nbsp;Utiliza las mejores caracter\u00edsticas de BERT y TransformerXL.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">8. Transformers PyTorch<br><em>&#8211; Hugging face. Julio 2019<\/em><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La empresa Hugging Face ha desarrollado una maravillosa herramienta,  llamada PyTorch Transformers, con la que podemos usar BERT, XLNET y TransformerXL como modelos SOTA con unas pocas l\u00edneas de c\u00f3digo Python.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">9. Representaci\u00f3n mejorada de Baidu a trav\u00e9s de la integraci\u00f3n del conocimiento. ERNIE de Baidu <em>&#8211; Investigaci\u00f3n de Baidu. Julio de 2019<\/em><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El gigante de b\u00fasqueda chino Baidu cre\u00f3 este modelo con una funci\u00f3n de entrenamiento previo continuo. Es un modelo de comprensi\u00f3n del idioma preentrenado que logr\u00f3 los resultados m\u00e1s avanzados (SOTA) y super\u00f3 a BERT y al reciente XLNet en 16 tareas de PNL tanto en chino como en ingl\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">10. RoBERTa: un enfoque de preentrenamiento BERT s\u00f3lidamente optimizado<br><em>&#8211; Investigaci\u00f3n de Facebook. Julio de 2019<\/em><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Es la mejora de Facebook AI sobre BERT. El equipo de desarrollo de Facebook AI optimiz\u00f3 el proceso de capacitaci\u00f3n y los hiperpar\u00e1metros de BERT para lograr este modelo.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">11. spaCy-PyTorch &#8211; Transformers<br><em>&#8211; spaCy + Hugging face. Agosto de 2019<\/em><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Es un Transformer PyTorch para procesamiento de lenguaje. Tambi\u00e9n se utiliza para el despliegue de Transformers. spaCy se usa junto con PyTorch para construir los Transformers.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">12. XLM\/mBERT de Facebook AI<br><em>&#8211; Investigaci\u00f3n de Facebook. Agosto de 2019<\/em><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Modelo ling\u00fc\u00edstico multiling\u00fce compuesto por casi 100 idiomas. Es lo m\u00e1s avanzado para clasificaci\u00f3n multiling\u00fce y la traducci\u00f3n autom\u00e1tica.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">13. Stanza<br><em>&#8211; Universidad de Stanford. Abril de 2020<\/em><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Es la versi\u00f3n avanzada de StanfordNLP y admite 66 idiomas. Stanza presenta una canalizaci\u00f3n totalmente neuronal independiente del idioma para el an\u00e1lisis de texto que incluye; tokenizaci\u00f3n, expansi\u00f3n de token de varias palabras, lematizaci\u00f3n, etiquetado de caracter\u00edsticas morfol\u00f3gicas y de parte del discurso, an\u00e1lisis de dependencia y reconocimiento de entidades nombradas.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-image\"><figure class=\"aligncenter is-resized\"><a href=\"https:\/\/res.cloudinary.com\/practicaldev\/image\/fetch\/s--HPmaGphi--\/c_limit%2Cf_auto%2Cfl_progressive%2Cq_auto%2Cw_880\/https:\/\/dev-to-uploads.s3.amazonaws.com\/i\/bf9l1eu26jf0muwymuo2.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/res.cloudinary.com\/practicaldev\/image\/fetch\/s--HPmaGphi--\/c_limit%2Cf_auto%2Cfl_progressive%2Cq_auto%2Cw_880\/https:\/\/dev-to-uploads.s3.amazonaws.com\/i\/bf9l1eu26jf0muwymuo2.png\" alt=\"Texto alternativo\" width=\"400\" height=\"1000\"\/><\/a><\/figure><\/div>\n\n\n\n<p>&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Lecturas adicionales para una mejor comprensi\u00f3n de los temas mencionados anteriormente:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>1. <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1706.03762\">https:\/\/arxiv.org\/abs\/1706.03762<\/a><\/li><li>2. <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1810.04805\">https:\/\/arxiv.org\/abs\/1810.0480<\/a><\/li><li>3. <a href=\"http:\/\/jalammar.github.io\/illustrated-bert\/\">http:\/\/jalammar.github.io\/illustrated-bert\/<\/a><\/li><li>4. <a href=\"https:\/\/openai.com\/blog\/better-language-models\/\">https:\/\/openai.com\/blog\/better-language-models\/<\/a><\/li><li>5. <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1907.11692\">https:\/\/arxiv.org\/abs\/1907.11692<\/a><\/li><li>6. <a href=\"http:\/\/research.baidu.com\/Blog\/index-view?id=121\">http:\/\/research.baidu.com\/Blog\/index-view?id=121<\/a><\/li><li>7. <a href=\"https:\/\/ai.facebook.com\/blog\/roberta-an-optimized-method-for-pretraining-self-supervised-nlp-systems\/\">https:\/\/ai.facebook.com\/blog\/roberta-an-optimized-method-for-pretraining-self-supervised-nlp-systems\/<\/a><\/li><li>8. <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1901.02860\">https:\/\/arxiv.org\/abs\/1901.02860<\/a><\/li><\/ul>\n\n\n<div class=\"kk-star-ratings kksr-auto kksr-align-right kksr-valign-bottom\"\n    data-payload='{&quot;align&quot;:&quot;right&quot;,&quot;id&quot;:&quot;5835&quot;,&quot;slug&quot;:&quot;default&quot;,&quot;valign&quot;:&quot;bottom&quot;,&quot;ignore&quot;:&quot;&quot;,&quot;reference&quot;:&quot;auto&quot;,&quot;class&quot;:&quot;&quot;,&quot;count&quot;:&quot;0&quot;,&quot;legendonly&quot;:&quot;&quot;,&quot;readonly&quot;:&quot;&quot;,&quot;score&quot;:&quot;0&quot;,&quot;starsonly&quot;:&quot;&quot;,&quot;best&quot;:&quot;5&quot;,&quot;gap&quot;:&quot;5&quot;,&quot;greet&quot;:&quot;Valora este art\u00edculo&quot;,&quot;legend&quot;:&quot;0\\\/5 - (0 votes)&quot;,&quot;size&quot;:&quot;24&quot;,&quot;title&quot;:&quot;\u00daltimos avances en Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)&quot;,&quot;width&quot;:&quot;0&quot;,&quot;_legend&quot;:&quot;{score}\\\/{best} - ({count} {votes})&quot;,&quot;font_factor&quot;:&quot;1.25&quot;}'>\n            \n<div class=\"kksr-stars\">\n    \n<div class=\"kksr-stars-inactive\">\n            <div class=\"kksr-star\" data-star=\"1\" style=\"padding-right: 5px\">\n            \n\n<div class=\"kksr-icon\" style=\"width: 24px; 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