Procesamiento del lenguaje natural (PLN)
Busca permitir que las computadoras organicen, busquen, transformen o produzcan lenguaje humano de forma útil. Eso incluye identificar la intención de una pregunta, comparar documentos, resumir, traducir y ayudar a escribir. La calidad se mide según la tarea, el idioma y el público atendido.
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Cuándo surgió
La traducción automática fue una de las primeras metas del procesamiento computacional del lenguaje. En enero de 1954, IBM y la Universidad de Georgetown presentaron públicamente un sistema de traducción del ruso al inglés. Su vocabulario y sus reglas eran limitados, pero el experimento hizo visible un problema que seguiría abierto durante décadas.
Qué es
Estudia métodos para trabajar con el lenguaje humano en tareas como clasificación, búsqueda, traducción, extracción de información y generación de texto. Los LLM son una familia de modelos usada en algunas de estas tareas, no todo el campo.
Cómo funciona
El sistema recibe texto, lo divide en unidades y relaciona forma, contexto y significado con una tarea. Según el diseño, puede usar reglas lingüísticas, modelos estadísticos o modelos entrenados con grandes colecciones de texto. Traducir, extraer entidades y responder preguntas requieren salidas y evaluaciones distintas; un LLM es solo una clase de herramienta del campo.
Para qué sirve
Busca permitir que las computadoras organicen, busquen, transformen o produzcan lenguaje humano de forma útil. Eso incluye identificar la intención de una pregunta, comparar documentos, resumir, traducir y ayudar a escribir. La calidad se mide según la tarea, el idioma y el público atendido.
Dónde se utiliza
La búsqueda documental, la traducción, la clasificación de solicitudes y la extracción de nombres de contratos son aplicaciones habituales. En atención al cliente, por ejemplo, un sistema puede identificar el asunto del mensaje y recuperar la política pertinente antes de sugerir una respuesta para revisión.
Límites y cuidados
Producir texto fluido no garantiza comprensión ni fidelidad a los hechos. Una frase gramaticalmente convincente puede ser incorrecta. La ambigüedad, la ironía, las variantes regionales y la falta de contexto dificultan la tarea; las respuestas factuales necesitan fuentes y revisión según el riesgo.