El Instituto de Ingeniería del Conocimiento define qué es la lingüística computacional como la disciplina que se sitúa entre la lingüística y la inteligencia artificial, uniendo ambos mundos para agilizar y mejorar tareas que tienen que ver con el lenguaje humano, la información y la comunicación.
Esta disciplina trabaja para que las máquinas procesen de forma automática el lenguaje que las personas utilizamos para escribir o hablar. Lo hace a través de técnicas de procesamiento del lenguaje natural (PLN), algoritmos y modelos de machine learning.
Fuente: Instituto de Ingeniería del Conocimiento
Si quieres ser un experto en este campo en el que se unen las ciencias y las letras, las humanidades y la tecnología, elige el Curso en PLN de UNIR y aprenderás de manera práctica cómo la lingüística computacional y el PLN se integran en la inteligencia artificial.
¿Qué es la lingüística computacional?
Esta es la definición que ofrece la Asociación Ibérica de Estudios de Traducción e Interpretación sobre qué es la lingüística computacional:
“La lingüística computacional (LC) es un campo interdisciplinar en el que se encuentran la inteligencia artificial, la lingüística, la ciencia cognitiva y la informática, dedicado al estudio del lenguaje natural desde una perspectiva computacional”.
El principal objetivo teórico y práctico de la lingüística computacional es comprender el lenguaje natural para desarrollar herramientas y sistemas que puedan procesar y generar lenguaje natural, respectivamente.
Fuente: Asociación Ibérica de Estudios de Traducción e Interpretación
Relación entre lingüística computacional y procesamiento del lenguaje natural (PLN)
El término procesamiento de lenguaje natural se usa habitualmente como sinónimo del concepto lingüística computacional. Sin embargo, históricamente, su uso ha sido distinto.
El término LC suele utilizarse para referirse a los objetivos teóricos de la disciplina, es decir, el desarrollo de modelos computacionales del lenguaje natural y la comprensión de cómo el ser humano procesa el significado.
Al mismo tiempo, el término PLN (o NLP, por sus siglas en inglés: Natural Language Processing) suele usarse para referirse a los aspectos de ingeniería, es decir, al desarrollo de programas informáticos que procesan el lenguaje natural.
Principales aplicaciones de la lingüística computacional
La lingüística computacional busca derribar barreras del lenguaje en un mundo en el que la comunicación es clave. Su objetivo es permitir que las máquinas comprendan y respondan en varios idiomas. En ese sentido, la LC tiene múltiples aplicaciones que están presentes en nuestro día a día.
- Asistentes virtuales como Siri, Alexa o Google Assistant: utilizan el procesamiento de lenguaje natural para entender nuestras preguntas y ofrecernos respuestas útiles.
- Traducción automática como la de Google Translate, que permite viajar a otros países incluso sin conocer el idioma local.
- Análisis de sentimientos para analizar las opiniones de los usuarios en redes sociales y en los comentarios y reseñas de los productos, con el fin de mejorar los servicios.
- Automatización de tareas, como chatbots para ayudar en el proceso de compra a los consumidores.
- Análisis y organización de grandes conjuntos de documentos, como informes corporativos, artículos de noticias o documentos científicos.
- Moderación de contenido en redes sociales para mantener la calidad y cortesía con los clientes.
La lingüística computacional también tiene aplicaciones en el diagnóstico temprano de enfermedades neurodegenerativas como el Alzheimer o trastornos del lenguaje.
Tecnologías y conceptos clave en PLN
El PLN combina lingüística computacional, machine learning y deep learning para que los sistemas puedan analizar texto y voz, detectar significados, clasificar contenidos o generar respuestas.
Por eso, hay ciertos conceptos que son esenciales para entender cómo funciona esta área de la inteligencia artificial, como pueden ser:
- Corpus lingüísticos.
- Tokenización.
- Análisis semántico.
- Modelos de lenguaje.
- Transformers.
- LLMs.
- Chatbots.
- RAG.
- Análisis de sentimientos.
En este campo, desarrollar o programar en Python con inteligencia artificial es clave, ya que permite trabajar con bibliotecas como spaCy, NLTK o Hugging Face para procesar lenguaje de forma práctica.
Qué hace un especialista en procesamiento del lenguaje natural
Las principales funciones de un especialista en procesamiento del lenguaje natural son:
- Diseñar sistemas de IA que entiendan, generen o clasifiquen lenguaje humano.
- Preparar y limpiar datos lingüísticos para entrenar modelos de machine learning.
- Desarrollar algoritmos para el análisis de sentimientos, la traducción, el resumen, la extracción de información…
- Evaluar, ajustar y mejorar modelos NLP según sesgos, rendimiento y objetivos de negocio.
Habilidades necesarias para convertirse en experto en PLN
Un experto en PLN es un perfil profesional híbrido, que reúne conocimientos de programación de inteligencia artificial y lingüística para crear sistemas que procesan lenguaje humano. ¿Cuáles son las habilidades necesarias para ser especialista en este campo?
- Dominio de tecnologías específicas de IA en programación.
- Pensamiento crítico.
- Atención al detalle.
- Capacidad de resolución de problemas complejos.
- Habilidades de comunicación.
- Capacidad para trabajar en equipo.
- Inquietud por el aprendizaje continuo.
Formación para especializarse en lingüística computacional y PLN
Para especializarse en lingüística computacional y PLN es importante elegir una formación que una teoría del lenguaje, programación y proyectos aplicados. Estudiar NLP online te permite aprender con flexibilidad y practicar con textos reales, corpus, chatbots y modelos de IA del lenguaje.
Un curso de inteligencia artificial con Python como el de UNIR puede ayudar a quienes vienen de perfiles humanísticos o técnicos a entender cómo aplicar inteligencia artificial con Python al análisis lingüístico.
Es importante aprender sobre inteligencia artificial y Python, saber usar notebooks y saber programar con inteligencia artificial con Python en proyectos relacionados con el texto, la voz y los asistentes virtuales.
El curso en PLN de UNIR se orienta precisamente a combinar lingüística, IA y programación aplicada al PLN para obtener perfiles profesionales híbridos con salidas laborales más amplias.
Salidas profesionales en procesamiento del lenguaje natural
Los especialistas en lingüística computacional serán clave en el futuro, ya que es un perfil profesional híbrido, técnico-humanista, que puede ser de utilidad en numerosos sectores. Por ejemplo:
- Salud: para la creación, la actualización y el análisis de la historia clínica digital de los pacientes.
- Finanzas: se usa la tecnología PLN para extraer información relevante que ayude a tomar decisiones sobre transacciones.
- Servicio al cliente: para responder consultas, solicitar información y gestionar interacciones complejas a través de asistentes virtuales o bots.
- Seguros: se usa el PLN para examinar documentos e informes y ofrecer información sobre reclamaciones y coberturas.
Saber qué es la lingüística computacional y dominar el procesamiento del lenguaje natural ofrece variedad de opciones laborales y una alta empleabilidad en áreas muy diversas, por lo que este perfil laboral puede ser muy atractivo, también en lo que se refiere a la remuneración.
BIBLIOGRAFÍA:
Erickson, J. (2021, marzo 25). El procesamiento de lenguaje natural: cómo leen y escriben las máquinas. Oracle.com; Oracle. https://www.oracle.com/es/artificial-intelligence/natural-language-processing/
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Poveda, J. C. R. (2024, junio 17). La lingüística computacional: El arte de enseñar a las máquinas a entendernos. Linkedin.com. https://es.linkedin.com/pulse/la-ling%C3%BC%C3%ADstica-computacional-el-arte-de-ense%C3%B1ar-las-ricalde-poveda-i8kse
