Procesamiento del Lenguaje Natural en aplicaciones de iOS Características, caso de uso de Siri y proceso
Procesamiento del Lenguaje Natural en iOS Siri y proceso
“La IA y el ML pueden hacer que los humanos sean más productivos de lo que nunca hemos imaginado”. Esta cita de Sundar Pichai es absolutamente cierta.
Hemos llegado al punto en el que sin duda estamos entrenando a las máquinas para realizar actividades similares a las humanas. Desde Microsoft hasta Google y Apple, todos los gigantes tecnológicos están invirtiendo fuertemente en modelos de aprendizaje automático para entrenar sistemas informáticos.
Siri es el primer ejemplo completo de PNL. Inspira a los emprendedores a construir una aplicación de iOS que pueda utilizar el potencial del procesamiento de lenguaje natural. Pero, si eres nuevo en el procesamiento de lenguaje natural en aplicaciones de iOS, querrás aprender más al respecto, sus características y el proceso de integración.
Necesitas leer este artículo para entender todo sobre el procesamiento de lenguaje natural en aplicaciones de iOS, cubriendo desde detalles no técnicos hasta técnicos.
Entendiendo el Procesamiento de Lenguaje Natural
El Procesamiento de Lenguaje Natural, o PNL, es una rama en la que las computadoras son entrenadas para interpretar texto y palabras habladas de la misma manera que lo hacen los humanos. Algoritmos poderosos e inteligentes, conocidos como aprendizaje automático, respaldan la tecnología de PNL. En 2023, tenemos amplios ejemplos que muestran el potencial de “lo que el aprendizaje automático puede hacer”. Desde robots que escriben artículos hasta programación, la tecnología de Procesamiento de Lenguaje Natural está haciendo posible muchas cosas que los humanos nunca han imaginado.
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En palabras simples, imagina una computadora que actúa completamente como los humanos, donde puedes iniciar una conversación con ellos, ya sea en formato de voz o texto. Reconocerá lo que estás diciendo, lo analizará y te dará la respuesta exacta que diría un humano.
Además, herramientas como Open AI Codex muestran el potencial de la PNL, donde los robots pueden escribir códigos de programación para ti. Toda la tecnología se conoce como Procesamiento de Lenguaje Natural. Chat GPT es un gran ejemplo de tecnología de Procesamiento de Lenguaje Natural.
Características del Procesamiento de Lenguaje Natural
Las principales características del Procesamiento de Lenguaje Natural incluyen lo siguiente:
- Categorización de contenido que implica alertas de contenido, detección de duplicados, indexación y más.
- Descubrimiento y modelado de temas para identificar el tema y el significado del texto.
- Extracción de contenido para extraer los datos de las fuentes de imágenes.
- Análisis de emociones y sentimientos para leer y analizar el estado de ánimo a partir de texto o voz.
Breve Historia
El concepto de procesamiento de lenguaje natural se remonta a principios de 1900. Un profesor de lingüística suizo llamado FERDINAND DE Saussure sentó las bases del lenguaje como ciencia. Su enfoque del concepto describía el lenguaje como sistemas con razonamiento condicional. El enfoque maduró con el tiempo y se conoció como estructuralismo en el aprendizaje del lenguaje.
En 1966, la financiación e inversión para investigar el PNL alcanzó los 20 millones de dólares, lo que lo hizo más caro que las traducciones humanas. Sin embargo, no hubo signos de que ni siquiera la conversación básica detuviera esta tecnología hasta 1980.
Además, IMDB asumió el control y construyó modelos estadísticos exitosos. En 2011, Siri se convirtió en el primer asistente NLP/AI exitoso del mundo. Estaba equipado con tecnologías avanzadas como el reconocimiento de voz y los sistemas de comandos de voz. Además, fue el aprendizaje automático el que contribuyó al avance del Procesamiento de Lenguaje Natural con la ayuda del análisis de grandes datos.
Papel del Aprendizaje Automático en el Procesamiento de Lenguaje Natural
Los algoritmos de aprendizaje automático garantizan que el Procesamiento de Lenguaje Natural pueda lograr lo que se propone. Ya sea en análisis de texto o reconocimiento de voz, los algoritmos de aprendizaje automático desempeñan un papel clave. El modelo de aprendizaje automático cambia a medida que el sistema recopila más aprendizaje a través de los patrones.
Mientras realiza el PNL, el algoritmo de aprendizaje automático identifica las partes del discurso, entidades, sentimientos y otros elementos importantes asociados con el texto. El aprendizaje supervisado y no supervisado son dos enfoques de aprendizaje automático. En el PNL, el aprendizaje automático supervisado funciona en el procesamiento del lenguaje y el análisis de texto. Aquí están los algoritmos de PNL supervisados más populares.
- Máquinas de Vectores de Soporte
- Entropía Máxima
- Redes Neuronales/Aprendizaje Profundo
- Campo Aleatorio Condicional
Además, las técnicas de aprendizaje automático no supervisado como el agrupamiento, la indexación semántica latente y la factorización matricial hacen que los modelos maduren. Puedes ver fácilmente el caso de uso del aprendizaje automático en el desarrollo de aplicaciones de Android y el desarrollo de aplicaciones de iOS.
Finalmente, a continuación se muestra el diagrama de cómo funciona el reconocimiento de voz, uno de los elementos del Procesamiento de Lenguaje Natural.
Procesamiento de Lenguaje Natural en Aplicaciones de iOS: Caso de Uso de Siri
¿Por qué hemos seleccionado iOS para entender los casos de uso del Procesamiento de Lenguaje Natural? Es porque Siri fue el primer asistente de voz digital anunciado por Apple. Y en un período de tiempo muy corto, se convirtió en uno de los temas más populares para estudiar el PNL en aplicaciones de iOS. Los gigantes tecnológicos comenzaron a investigar agencias de desarrollo de aplicaciones de iOS para incorporar el Procesamiento de Lenguaje Natural en sus aplicaciones de iOS.
Siri utiliza un avanzado proceso de síntesis de texto a voz que normaliza el texto en bruto, incluyendo números, abreviaturas y otros componentes. El objetivo del sistema de TTS de Siri es entrenar un modelo unificado basado en el aprendizaje automático. Además, la compañía ha estado mejorando sus algoritmos, que son visibles desde iOS 9 hasta iOS 16. A continuación se muestra la figura que representa el Aprendizaje Profundo para la Voz de Siri de Apple.
Además, simplificando el funcionamiento de SIRI, aquí están los pasos involucrados en el Procesamiento de Lenguaje Natural de Siri.
- Reconocimiento de voz
- Conexión al servidor de Apple
- Comprensión de los significados de los comandos
- Producción de los resultados
¿Cómo Incorporar NLP en Aplicaciones iOS?
El Marco de Trabajo de Lenguaje Natural de Apple es algo que debes entender al incorporar NLP en tu aplicación iOS. Además, el marco de trabajo proporciona los siguientes bloques fundamentales para el procesamiento del lenguaje:
- Identificación
- Tokenización
- Etiquetado de partes del discurso
- Lematización
- Reconocimiento de entidades nombradas
¿Cómo Realizar la Tokenización?
Para realizar la tokenización en tu aplicación iOS, debes enumerar las palabras en una cadena. Puedes usar NLTokenizer para enumerar las palabras en el texto del lenguaje natural.
¿Cómo Identificar el Idioma en el Texto?
Para identificar el idioma en un texto, puedes usar NLLanguageRecognizer. Para textos con múltiples partes, puedes usar processString(-:)
Depende de tus objetivos y de lo que estés tratando de lograr. Te hemos mostrado algunos ejemplos prescritos por Apple relacionados con el Procesamiento de Lenguaje Natural en Aplicaciones iOS.
¿Quieres Integrar la Tecnología NLP en tu aplicación iOS?
Ahora que has comprendido el Procesamiento de Lenguaje Natural en Aplicaciones iOS, es posible que estés interesado en contratar desarrolladores de aprendizaje automático para tu aplicación iOS.
