Comunicación Global con la Traducción Automática- Una Revisión Exhaustiva del Texto y la Voz
Introducción
En el capítulo l estudiamos que el procesamiento del lenguaje natural (NLP) es un area de la inteligencia artificial (AI), que:
Se enfoca en permitir que las computadoras comprendan, interpreten y generen el lenguaje humano.
NLP implica el desarrollo de algoritmos y modelos que pueden procesar y analizar datos de lenguaje natural, como texto escrito, voz e incluso gestos.
NLP implica una amplia variedad de aplicaciones, que incluyen:
Traducción automática.
Análisis de sentimientos.
Chatbots y asistentes virtuales.
Resumen de texto y modelado de lenguaje.
En este capítulo nos enfocaremos en la traducción automática.
Traducción automática.
La traducción automática en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) es el proceso de traducir automáticamente texto o voz de un idioma a otro utilizando algoritmos informáticos:
Es un subcampo de la lingüística computacional y la inteligencia artificial que tiene como objetivo permitir la comunicación entre personas que hablan diferentes idiomas.
Implica desarrollar algoritmos y modelos que puedan analizar y comprender el texto de entrada en un idioma y luego generar el texto de salida en otro idioma.
Implica no solo el análisis y la comprensión lingüísticos, sino también la capacidad de capturar con precisión los matices y las complejidades del lenguaje humano.
La traducción automática (TA) se puede clasificar en función de varios factores, como:
TA por tipo de entrada (texto o voz).
TA por la dirección de la traducción (por ejemplo, de inglés a francés o de francés a inglés).
TA por la granularidad (palabra, frase u oración).
Traducción automática de texto o voz
La traducción automática de texto implica el uso de algoritmos de software para traducir texto escrito de un idioma a otro, sin intervención humana.
La traducción automática de voz, por otro lado, implica el uso de algoritmos de software para traducir automáticamente el lenguaje hablado de un idioma a otro, sin intervención humana. Algoritmos utilizados:
Clasificación de texto:
La clasificación de texto en el NLP se refiere al proceso de asignar etiquetas o categorías a un texto dado. En la clasificación de texto, un modelo de aprendizaje automático se entrena en un conjunto de datos de texto etiquetado previamente, y luego se utiliza para predecir la categoría o etiqueta de nuevos textos no etiquetados.
La clasificación de texto es una de las tareas más comunes en el NLP y se utiliza en una variedad de aplicaciones:
Clasificación de noticias:
Clasificación de comentarios de clientes.
Clasificación de documentos legales.
Clasificación de opiniones en redes sociales.
Ejemplo. Como clasificar dos documentos:
Doc. 1. Cepal: La pandemia de enfermedad por coronavirus (COVID-19) ha provocado una crisis sin precedentes en todos los ámbitos. En la esfera de la educación, esta emergencia ha dado lugar al cierre masivo de las actividades presenciales de instituciones educativas de América.
Doc. 2. OPS: Por las infecciones por COVID-19 en América la directora de la Organización Panamericana de la Salud (OPS), pidió a los países que se aseguren de que los trabajadores de la salud tengan protección.
Paso 1.- se extrae y prepara el texto:
Para extraer el texto podemos usar una técnica llamada web scraping, existen muchas librerías para aplicar esta herramienta, como BeautifulSoup en Python.
Luego debemos pre-procesar el texto, quitar las puntuaciones, transformar a minúscula, eliminar palabras frecuentes usadas en el lenguaje como preposiciones, artículos.
Doc. 1. Cepal: (pandemia enfermedad coronavirus covi-19 educación emergencia actividades presenciales instituciones educativas américa)
Doc. 2. OPS: (infecciones covi-19 américa directora Organización Panamericana Salud pidió países aseguren trabajadores salud protección)
Paso 2.- el texto se convierte en una representación numérica:
Dado que los algoritmos son ecuaciones matemáticas que entienden números, representamos el texto con números.
Uno de los modelos más simples se llama bolsa de palabras (BoW) o lista de palabras que existen en el conjunto de nuestro texto.
Paso 3.- clasificar:
A partir de la representación numérica estamos listos para clasificar nuestros documentos por temas.
Una técnica se llama modelaje por temas. Esta es una técnica de aprendizaje automático no supervisado.
Otra de las técnicas usadas se llama Factorización no Negativa de Matrices o NMF, que consiste en una descomposición matricial con la propiedad de que las matrices no tienen elementos negativos.
Siguiendo con el ejemplo:
Si una persona hace una búsqueda con las palabras “pandemia, enfermedad, américa”, un buscador como Google seleccionara el documento 1.
Reconocimiento de entidades nombradas (NER):
Se utiliza para identificar y clasificar entidades en un texto, tales como nombres de personas, organizaciones, lugares, fechas, cantidades, entre otros.
Por ejemplo, en un texto que habla sobre una persona llamada "Juan Pérez", el NER podría identificar que "Juan Pérez" es un nombre de persona y etiquetarlo como tal. El sitio web nlpcloud.com nos ilustra el siguiente cuadro:
Personas en azul.
Fechas en rojo.
Organizaciones en negro .
Eventos en verde.
Análisis de sentimiento:
El análisis de sentimiento en el NLP es una técnica que se utiliza para determinar la polaridad emocional (positiva, negativa o neutral) de un texto.
Utiliza algoritmos de aprendizaje automático para identificar las palabras clave en un texto y evaluar su tono emocional.
Esto puede ser útil en una variedad de contextos, como en el análisis de reseñas de productos, comentarios de redes sociales, comentarios de clientes y opiniones de los usuarios.
El análisis de sentimiento puede ser utilizado para determinar la percepción general del público acerca de un producto, servicio o tema específico.
El sitio web scielo.cl nos ilustra el siguiente diagrama:
Reconocimiento de voz:
Es una técnica que permite a las computadoras interpretar y procesar la entrada de voz humana, se logra mediante la transcripción de la voz hablada en texto, lo que permite a las computadoras comprender y analizar el lenguaje hablado por los humanos.
Se utilizan algoritmos de procesamiento de señales de audio y modelos de aprendizaje automático, que pueden ser entrenados para reconocer patrones en la forma en que las personas hablan y producen palabras.
Se utiliza en una variedad de aplicaciones, como la transcripción de reuniones, la generación de subtítulos para videos, el control de dispositivos domésticos inteligentes a través de comandos de voz y la traducción de idiomas hablados en tiempo real.
Según el sitio PlanetaChatbot, el método wake_up se asegura de que la IA responda cuando dices su nombre.
Resumen de texto:
Es una técnica que permite a las computadoras resumir automáticamente el contenido de un texto o documento. El objetivo del resumen de texto es extraer la información esencial del texto y presentarla de manera más concisa.
Se utilizan algoritmos que identifican palabras clave, la eliminación de información redundante.
Se utiliza en resúmenes de noticias, resúmenes ejecutivos, puntos clave de los contratos legales.
El Instituto Tecnológico Metropolitano (ITM) explica los enfoques extractivos de algoritmo basado en matriz de similitud:
Modelado de temas:
Se refiere a la tarea de identificar y extraer los temas principales de un conjunto de documentos o de un corpus de texto, para poder clasificar, categorizar o resumir la información contenida en ellos de manera más efectiva.
Utiliza técnicas de agrupamiento para identificar los temas principales que se abordan en los documentos y para asignarles etiquetas o palabras clave.
Por ejemplo, si se tienen un conjunto de artículos sobre política, el modelado de temas podría identificar temas como "tecnologías", "deportes", "entretenimiento" o "derechos humanos".
El sitio web aprendemachinelearning.com nos ilustra el modelado de temas:
Chat GPT y las traducciones automáticas de texto y voz
Realiza traducciones automáticas entre varios idiomas, incluido el español al inglés y viceversa. Si tiene algún texto específico que le gustaría que traduzca, no dude en proporcionarlo y haré todo lo posible para proporcionar una traducción precisa.
Aplicaciones en Big Data:
Análisis de sentimiento: al traducir publicaciones en redes sociales, reseñas de clientes y otras formas de contenido generado por el usuario, las empresas pueden comprender mejor cómo su público objetivo percibe sus productos o servicios. Esto puede ayudarlos a identificar áreas de mejora y tomar decisiones basadas en datos.
Chatbots multilingües: al integrar la traducción automática en los chatbots, las empresas pueden brindar atención al cliente en varios idiomas sin necesidad de traductores humanos. Esto puede ayudarlos a ahorrar costos y brindar respuestas rápidas a sus clientes.
Agregación de datos: con la traducción automática, es más fácil agregar datos de diferentes fuentes en diferentes idiomas. Esto puede ayudar a las empresas a recopilar y analizar grandes volúmenes de datos de todo el mundo, proporcionando información valiosa sobre las tendencias globales y el comportamiento del consumidor.
Localización: la traducción automática también puede ayudar a las empresas a localizar su contenido para diferentes regiones e idiomas. Esto puede ayudarlos a expandir su alcance global y acceder a nuevos mercados.
Aplicaciones en la industria financiera:
Atención al cliente multilingüe: con la traducción automática, las instituciones financieras pueden brindar atención al cliente en varios idiomas sin necesidad de traductores humanos. Esto puede ayudarlos a proporcionar respuestas rápidas a sus clientes y mejorar la satisfacción del cliente.
Transacciones internacionales: la traducción automática puede ayudar a las instituciones financieras a traducir documentos importantes, como contratos y acuerdos, para transacciones internacionales. Esto puede ayudarlos a expandir su alcance global y realizar negocios con clientes en diferentes países.
Cumplimiento: la traducción automática también puede ayudar a las instituciones financieras a cumplir con las regulaciones que les exigen proporcionar información en diferentes idiomas. Esto puede ayudarlos a evitar problemas legales y sanciones.
Análisis de mercado: con la traducción automática, las instituciones financieras pueden analizar noticias y otra información de todo el mundo, proporcionando información valiosa sobre las tendencias financieras globales y el comportamiento del mercado.
Detección de fraude: la traducción automática puede ayudar a las instituciones financieras a detectar y prevenir el fraude mediante el análisis de datos multilingües, como publicaciones en redes sociales y comentarios de clientes, en tiempo real.
Aplicaciones en la industria de bienes raíces:
Listados de propiedades multilingües: con la traducción automática, los agentes inmobiliarios pueden listar propiedades en varios idiomas, lo que facilita atraer compradores de diferentes partes del mundo.
Atención al cliente multilingüe: la traducción automática puede ayudar a los agentes inmobiliarios a brindar atención al cliente en varios idiomas sin necesidad de traductores humanos. Esto puede ayudarlos a mejorar la satisfacción del cliente y cerrar tratos más rápidamente.
Análisis de mercado: con la traducción automática, los agentes inmobiliarios pueden analizar datos de mercado de diferentes regiones y países, proporcionando información valiosa sobre las tendencias globales y las oportunidades de inversión.
Administración de propiedades: la traducción automática puede ayudar a los administradores de propiedades a comunicarse con los inquilinos y propietarios en diferentes idiomas, lo que facilita la administración de propiedades en comunidades multiculturales.
Inversión inmobiliaria: la traducción automática puede ayudar a los inversores a analizar información sobre inversiones inmobiliarias en diferentes idiomas, lo que les permite tomar decisiones informadas sobre oportunidades potenciales en todo el mundo.
Observación final:
En general, la traducción automática puede ayudar a las diversas industrias a procesar y analizar grandes cantidades de datos multilingües, lo que genera mejores conocimientos, mejora la satisfacción del cliente y una toma de decisiones más informada.