El procesamiento del lenguaje natural (PLN) se refiere a la rama de la informática, y más específicamente a la rama de la inteligencia artificial o IA, que se ocupa de dar a las computadoras la capacidad de comprender textos y palabras habladas de la misma manera que los seres humanos.
El Proceso del Lenguaje Natural (PLN) ha experimentado una importante evolución a lo largo de los años.
A continuación, se presentan las principales etapas de esta evolución:
Reglas gramaticales: En los primeros enfoques del PLN, se utilizaban reglas gramaticales y diccionarios para analizar y comprender el lenguaje. Estos sistemas se basan en controles predefinidos y requieren una gran cantidad de trabajo manual para el desarrollo.
Métodos estadísticos: A medida que se recopilaba más información textual, se comenzó a utilizar métodos estadísticos para el PLN. Estos se basan en el análisis de grandes cantidades de datos para identificar patrones y construir modelos de lenguaje.
Entrenamiento automático: Con el avance del entrenamiento automático, se puede utilizar el algoritmo de entrenamiento automático para el PLN. Estos algoritmos permiten a las máquinas abrir una parte de los datos y mejorar su rendimiento con el tiempo. Utiliza técnicas como aprendizaje supervisado y no supervisado para tareas como el etiquetado de partes del discurso, el análisis de sentimientos y la traducción automática.
Redes neuronales: Las redes neuronales han revolucionado el campo del PLN en los últimos años. Se ha demostrado que los circuitos neuronales profundos, como los circuitos neuronales recurrentes (RNN) y los circuitos neuronales convolucionales (CNN), son muy eficaces en los campos de la reconfiguración de la voz, la tradición automática y la generación de texto.
En resumen, el procesamiento de lenguaje natural ha evolucionado desde el uso de reglas gramaticales hasta el uso de
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