Glosario de IA · Fundamentos
NLP (procesamiento del lenguaje natural)
En una frase
El NLP (procesamiento del lenguaje natural) es la rama de la inteligencia artificial que permite a las máquinas trabajar con el lenguaje humano: leer, analizar, clasificar, traducir y generar texto o voz como lo usan las personas.
También se llama: PLN · procesamiento del lenguaje natural · natural language processing · procesamiento de lenguaje natural
¿Qué es el NLP?
El lenguaje humano es ambiguo, depende del contexto y cambia según quién habla. Los ordenadores, en cambio, trabajan con datos exactos. El NLP es la disciplina que tiende el puente entre las dos cosas. Nació en los años cincuenta con la traducción automática y hoy está en el corrector del móvil, en los filtros de spam y en cualquier chatbot.
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Ver planes y preciosEs un término amplio. Dentro de él hay subcampos, y el más citado es el NLU, que se centra en entender el significado.
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Ver planes y preciosCómo funciona
Un sistema de NLP sigue, de forma más o menos explícita, varios pasos:
- Preparar el texto: dividirlo en frases y en unidades más pequeñas (tokens), normalizar mayúsculas y quitar ruido.
- Analizar la estructura: qué palabras son verbos, nombres o fechas, y cómo se relacionan.
- Representar el significado: convertir el texto en números que la máquina pueda comparar.
- Resolver una tarea con esa representación.
Las tareas típicas del NLP son:
| Tarea | Qué hace | Ejemplo de uso |
|---|---|---|
| Clasificación de texto | Asigna una categoría | Separar pedidos de quejas |
| Análisis de sentimiento | Detecta el tono | Priorizar clientes molestos |
| Extracción de entidades | Saca datos concretos | Nombres, fechas, importes |
| Traducción | Pasa a otro idioma | Atender en varios idiomas |
| Resumen | Condensa un texto | Resumir un hilo de correo |
| Generación | Escribe texto nuevo | Redactar una respuesta |
Hasta hace pocos años, cada tarea se resolvía con un modelo propio entrenado para ella. Los modelos de lenguaje grandes han cambiado eso: uno solo hace casi todas, siguiendo instrucciones.
Ejemplo
Una empresa de reformas de Santander recibe por correo y por WhatsApp peticiones mezcladas: presupuestos, quejas, consultas sobre plazos. Con NLP, cada mensaje se clasifica por tipo, se extraen el nombre, la dirección y el tipo de obra, y se detecta si el tono es urgente o molesto. El equipo empieza el día con una lista ordenada en vez de una bandeja caótica.
Cómo te afecta en tu empresa
No necesitas saber NLP para usarlo, pero sí conviene saber qué hace por debajo. Cuando el agente de email de UTIO ordena tu correo en hilos, prioriza lo urgente y aparta lo sospechoso, está aplicando NLP. Cuando el agente de voz entiende frases normales, interrupciones y acentos, también. La diferencia con los sistemas de hace unos años es que ya no hay que entrenar un modelo por tarea: el agente trabaja con tus instrucciones y la información de tu negocio.
Preguntas frecuentes
¿Qué diferencia hay entre NLP y NLU?
El NLP es el campo completo: todo lo que una máquina hace con el lenguaje. El NLU es una parte de él, la que se ocupa de entender el significado: qué quiere decir alguien y qué datos da. Todo NLU es NLP, pero no al revés.
¿ChatGPT es NLP?
Sí. Los modelos de lenguaje como los que hay detrás de ChatGPT son hoy la herramienta principal del NLP. Antes, cada tarea (traducir, clasificar, resumir) necesitaba su propio sistema; ahora un mismo modelo hace muchas.
¿NLP también significa programación neurolingüística?
Sí, las mismas siglas se usan en psicología para la programación neurolingüística, que no tiene nada que ver. En IA, NLP siempre es procesamiento del lenguaje natural; en español también se escribe PLN.
Términos relacionados
- NLU
El NLU (comprensión del lenguaje natural) es la parte del NLP que se ocupa de entender el significado de un mensaje: qué quiere la persona (su intención) y qué datos concretos aporta (entidades como fechas, nombres o productos).
- LLM
Un LLM (large language model, modelo de lenguaje grande) es un modelo de IA entrenado con enormes cantidades de texto para predecir la siguiente palabra. Esa capacidad le permite redactar, resumir, traducir, clasificar y conversar.
- Clasificación de texto
La clasificación de texto es la tarea de IA que asigna automáticamente una o varias categorías a un texto, como un correo o un mensaje: tipo de consulta, tema, prioridad o idioma. Es la base para ordenar, priorizar y repartir el trabajo.
- Análisis de sentimiento
El análisis de sentimiento es la técnica de IA que detecta el tono emocional de un texto (positivo, negativo o neutro, y a veces emociones como enfado o urgencia) para saber cómo se siente quien escribe sin leerlo todo a mano.
- Tokenización
La tokenización es el proceso que divide un texto en tokens, las piezas que entiende un modelo de lenguaje, y asigna a cada una un número de su vocabulario. Es el primer paso antes de que el modelo pueda leer o escribir nada.
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