[et_pb_section fb_built=”1″ custom_padding_last_edited=”on|phone” admin_label=”Idea Accion” _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” background_color=”#ffffff” background_enable_image=”off” background_size=”initial” background_position=”bottom_left” custom_padding=”116px||97px||false|false” custom_padding_tablet=”” custom_padding_phone=”60px||29px||false|false” top_divider_height=”700px” bottom_divider_flip=”vertical” hover_transition_duration=”600ms” scroll_vertical_motion=”0|50|50|100|-0.5|0|-4″ scroll_scaling=”0|50|50|100|112%|100|100″ global_colors_info=”{}” top_divider_height__hover_enabled=”on|desktop” top_divider_height__hover=”0px”][et_pb_row _builder_version=”4.17.4″ _module_preset=”default” scroll_vertical_motion_enable=”on” scroll_vertical_motion=”0|0|0|100|0.3|0|-0.3″ global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text disabled_on=”off|off|off” admin_label=”Texto” _builder_version=”4.19.2″ _module_preset=”default” text_text_color=”#272727″ header_font=”||||||||” header_text_color=”#272727″ header_font_size=”56px” header_2_text_color=”#272727″ header_2_font_size=”56px” header_2_line_height=”1.1em” text_orientation=”center” max_width=”90%” max_width_tablet=”89%” max_width_phone=”100%” max_width_last_edited=”on|phone” module_alignment=”center” custom_margin=”||12px|||” custom_margin_last_edited=”off|phone” custom_padding=”||||false|false” scroll_vertical_motion=”0|0|0|100|0.3|0|-0.3″ header_font_size_tablet=”50px” header_font_size_phone=”40px” header_font_size_last_edited=”on|phone” header_2_font_size_tablet=”” header_2_font_size_phone=”40px” header_2_font_size_last_edited=”on|phone” global_colors_info=”{}” custom_margin__hover_enabled=”off|desktop”]<\/p>\n
[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=”4.19.2″ _module_preset=”default” text_font=”manrope-light||||||||” text_text_color=”#272727″ global_colors_info=”{}”]<\/p>\n
24 de febrero, 2023<\/p>\n
[\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” scroll_vertical_motion_enable=”on” scroll_vertical_motion=”0|24|24|100|0.4|0|-0.4″ global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_image src=”https:\/\/dezzai.com\/es\/wp-content\/uploads\/2022\/11\/AI-Marketing.png” alt=”ambig\u00fcedad ling\u00fc\u00edstica” title_text=”ambig\u00fcedad ling\u00fc\u00edstica” align=”center” admin_label=”Imagen” _builder_version=”4.19.2″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_image][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row disabled_on=”off|off|off” _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” background_color=”rgba(59,212,174,0.15)” scroll_vertical_motion_enable=”on” scroll_vertical_motion=”0|50|50|100|0.3|0|-0.3″ border_radii=”on|8px|8px|8px|8px” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text admin_label=”Texto” _builder_version=”4.19.2″ _module_preset=”default” text_font=”manrope-bold||||||||” text_text_color=”#272727″ text_font_size=”22px” text_line_height=”1.3em” header_font=”manrope-extrabold||||||||” header_text_color=”#ffffff” header_font_size=”56px” header_2_text_color=”#ffffff” text_orientation=”center” width=”89%” width_tablet=”100%” width_phone=”86%” width_last_edited=”on|desktop” module_alignment=”center” custom_padding=”||8px||false|false” custom_padding_tablet=”” custom_padding_phone=”” custom_padding_last_edited=”on|phone” scroll_vertical_motion=”0|92|92|100|0.2|0|-0.2″ text_font_size_tablet=”” text_font_size_phone=”16px” text_font_size_last_edited=”on|phone” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n
\u00bfAlguna vez has tenido problemas con los distintos significados y la ambig\u00fcedad del lenguaje? Pues es a\u00fan m\u00e1s complejo que un ordenador entienda el lenguaje. Sigue leyendo para descubrir c\u00f3mo los sistemas de procesamiento del lenguaje natural se enfrentan a la ambig\u00fcedad ling\u00fc\u00edstica y los avances que siguen siendo necesarios para mejorar la comprensi\u00f3n del lenguaje humano por parte de las m\u00e1quinas.<\/p>\n
[\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row _builder_version=”4.19.2″ _module_preset=”default” max_width=”1080px” scroll_vertical_motion_enable=”on” scroll_vertical_motion=”0|50|50|100|0.3|0|-0.3″ global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text _builder_version=”4.19.2″ _module_preset=”default” text_font=”manrope-light||||||||” text_text_color=”#272727″ text_font_size=”20px” text_line_height=”1.3em” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n
\u00bfTe has parado a pensar en lo complejo que es el lenguaje? Los seres humanos utilizamos el lenguaje todos los d\u00edas para comunicarnos, pero hasta nosotros tenemos problemas con la ambig\u00fcedad y los distintos significados<\/strong> que pueden tener las palabras que utilizamos. Ahora imagina intentar ense\u00f1ar a un ordenador c\u00f3mo entender el lenguaje. Este es el objetivo del Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP<\/em>), un campo que se centra en el desarrollo de algoritmos y tecnolog\u00edas que puedan ayudar a las m\u00e1quinas a entender el lenguaje humano. Esta entrada del blog profundiza en uno de los retos m\u00e1s importantes del NLP<\/em>: la ambig\u00fcedad ling\u00fc\u00edstica. Vamos a examinar c\u00f3mo se enfrentan los sistemas de NLP<\/em> a tres de las formas m\u00e1s comunes de ambig\u00fcedad ling\u00fc\u00edstica<\/strong> y a ver qu\u00e9 mejoras se pueden introducir en este campo fascinante.<\/p>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” max_width=”1080px” scroll_vertical_motion_enable=”on” scroll_vertical_motion=”0|50|50|100|0.3|0|-0.3″ global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text _builder_version=”4.19.2″ _module_preset=”default” text_font=”manrope-light||||||||” text_text_color=”#272727″ text_font_size=”20px” text_line_height=”1.3em” header_3_font_size=”36px” header_4_font_size=”28px” header_5_font_size=”22px” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n <\/p>\n Uno de los mayores retos de la PNL es hacer frente a la ambig\u00fcedad ling\u00fc\u00edstica. Para ayudar a comprender y atajar este problema, los investigadores en PNL han identificado tres niveles principales<\/strong> de ambig\u00fcedad que los sistemas modernos de PNL deben abordar:<\/p>\n Sin embargo, estos niveles no siempre est\u00e1n perfectamente definidos y pueden solaparse entre s\u00ed<\/strong>. Por ejemplo, un sonido o una palabra ambiguos (l\u00e9xico) tambi\u00e9n pueden afectar a la estructura de la frase (sint\u00e1ctico) y, en \u00faltima instancia, al significado de la frase (sem\u00e1ntico). Aunque los sistemas de PNL han avanzado mucho en el an\u00e1lisis de estas formas de ambig\u00fcedad, a\u00fan queda mucho por hacer para superar los retos que plantean los niveles m\u00e1s complejos de ambig\u00fcedad, como la pragm\u00e1tica y el discurso.<\/p>\n <\/p>\n Si alguna vez has le\u00eddo una frase y te has preguntado qu\u00e9 quer\u00eda decir realmente el autor, se trata de un problema com\u00fan causado por la ambig\u00fcedad l\u00e9xica. Esto ocurre cuando las palabras o frases tienen varios significados. Hay dos tipos principales de ambig\u00fcedad l\u00e9xica:<\/p>\n – Homonimia<\/strong>: dos palabras que parecen o suenan igual, pero tienen significados diferentes. Tambi\u00e9n puedes encontrar hom\u00f3fonos (palabras con el mismo sonido, pero distinta ortograf\u00eda) y hom\u00f3grafos (palabras con la misma ortograf\u00eda, pero distinto significado).<\/p>\n – Polisemia<\/strong>: una palabra con varios significados.<\/p>\n <\/p>\n La ambig\u00fcedad sint\u00e1ctica, tambi\u00e9n conocida como anfibolog\u00eda, surge de la confusi\u00f3n de estructuras de frases<\/strong> m\u00e1s que de palabras individuales. Esto puede ocurrir cuando un conjunto de palabras de una frase tiene varias interpretaciones.<\/p>\n Por ejemplo, “Mar\u00eda vio a Juan con un telescopio”. En este caso, la frase preposicional “con un telescopio” podr\u00eda significar tanto que Mar\u00eda vio a Juan usando un telescopio como que Juan llevaba un telescopio cuando Mar\u00eda lo vio.<\/p>\n <\/p>\n La ambig\u00fcedad sem\u00e1ntica se produce cuando una frase tiene m\u00e1s de una interpretaci\u00f3n<\/strong> debido a la falta de contexto. Esto ocurre con frecuencia con los pronombres.<\/p>\n Por ejemplo, en la frase “Mi madre y mi hermana se pusieron tristes despu\u00e9s de que ella le gritara”, no podemos saber a qui\u00e9n se est\u00e1n refiriendo “ella” y “su” sin m\u00e1s informaci\u00f3n.<\/p>\n A veces, la falta de contexto confunde a\u00fan m\u00e1s las cosas.<\/p>\n Por ejemplo, “Ella me quiere”, que podr\u00eda referirse a cualquiera sin m\u00e1s informaci\u00f3n.<\/p>\n Esta ambig\u00fcedad se da sobre todo con la iron\u00eda, el sarcasmo y las met\u00e1foras. Estos elementos ling\u00fc\u00edsticos son dif\u00edciles de entender para las m\u00e1quinas<\/strong>, ya que requieren un conocimiento y un contexto que van m\u00e1s all\u00e1 del significado superficial de la palabra y la frase.<\/p>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” max_width=”1080px” scroll_vertical_motion_enable=”on” scroll_vertical_motion=”0|50|50|100|0.3|0|-0.3″ global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text _builder_version=”4.19.2″ _module_preset=”default” text_font=”manrope-light||||||||” text_text_color=”#272727″ text_font_size=”20px” text_line_height=”1.3em” header_3_font_size=”36px” header_4_font_size=”28px” header_5_font_size=”22px” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n <\/p>\n El procesamiento del lenguaje natural (NLP<\/em>) es un campo que consiste en hacer que los ordenadores entiendan y generen el lenguaje humano. Sin embargo, uno de los mayores retos a los que se enfrentan los modelos ling\u00fc\u00edsticos es la ambig\u00fcedad. La falta de contexto<\/strong> suele provocar errores en aplicaciones como los sistemas de respuesta a preguntas, la recuperaci\u00f3n de informaci\u00f3n o la traducci\u00f3n de idiomas. Aunque se han utilizado t\u00e9cnicas como los sistemas de desambiguaci\u00f3n del sentido de la palabra (WSD<\/em>) y las bases de conocimiento para abordar la ambig\u00fcedad, la falta de contexto sigue siendo un problema importante.<\/p>\n <\/p>\n La ambig\u00fcedad l\u00e9xica puede causar problemas para los sistemas de procesamiento del lenguaje natural. En el pasado, era dif\u00edcil que los ordenadores diferenciaran entre palabras hom\u00f3nimas sin contexto. Sin embargo, con el uso de las embeddings<\/em> contextuales modernas<\/strong>, que tienen en cuenta las palabras que las rodean, estas mismas palabras con diferentes significados tendr\u00e1n diferentes integraciones. Se trata de un avance significativo para tareas de NLP<\/em> como la vinculaci\u00f3n de entidades, donde es esencial distinguir entre nombres de personas o lugares.<\/p>\n <\/p>\n La ambig\u00fcedad sint\u00e1ctica es otro de los retos a los que se enfrenta la NLP<\/em>. Una forma de entender las estructuras de las frases es el an\u00e1lisis sint\u00e1ctico de dependencias<\/strong>. Este proceso examina la relaci\u00f3n entre frases, bas\u00e1ndose en la suposici\u00f3n de que existe una relaci\u00f3n directa, o dependencia, entre las unidades ling\u00fc\u00edsticas dentro de las frases. Se asigna una etiqueta de dependencia<\/strong> a cada token de entrada.<\/p>\n Una forma popular de realizar el etiquetado de dependencia es con el uso de SpaCy, una biblioteca de Python ampliamente utilizada para la NLP. Sin embargo, la precisi\u00f3n del etiquetado depende de los datos de entrenamiento del modelo.<\/p>\n Por ejemplo, la frase “Mary saw John with a telescope” es ambigua en cuanto al sustantivo al que se refiere la palabra “telescope”. En este caso, el modelo de ingl\u00e9s de SpaCy etiqueta “telescope” como complemento de “Mary”, lo que es incorrecto.<\/p>\n Esto demuestra la complejidad de la ambig\u00fcedad sint\u00e1ctica en la NLP y c\u00f3mo puede afectar al rendimiento del modelo. Los modelos dependen en gran medida de la calidad de sus datos de entrenamiento<\/strong>, lo que puede conducir a un sesgo de confirmaci\u00f3n debido a la relevancia estad\u00edstica.<\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n En NLP<\/em>, la deducci\u00f3n de informaci\u00f3n sem\u00e1ntica se ha vuelto m\u00e1s precisa con el uso de:<\/p>\n – Embeddings contextuales<\/strong>: Su objetivo es captar la sem\u00e1ntica de las palabras en diferentes contextos.<\/p>\n – Mecanismo de atenci\u00f3n<\/strong>: Se centra en distintas partes de una frase en funci\u00f3n de su relevancia.<\/p>\n Estos avances tambi\u00e9n han mejorado la tarea de resoluci\u00f3n de co-referencia<\/strong> Se trata de identificar todas las expresiones de un texto que se refieren a la misma entidad del mundo real. En concreto, se trata de entender a qu\u00e9 sustantivos de una frase se refiere un pronombre.<\/p>\n En algunos casos, el pronombre puede tener similitudes con varios sustantivos, pero el mecanismo de atenci\u00f3n puede ayudar a identificar a qu\u00e9 sustantivo se refiere realmente el pronombre.<\/p>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” max_width=”1080px” scroll_vertical_motion_enable=”on” scroll_vertical_motion=”0|50|50|100|0.3|0|-0.3″ global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text _builder_version=”4.19.2″ _module_preset=”default” text_font=”manrope-light||||||||” text_text_color=”#272727″ text_font_size=”20px” text_line_height=”1.3em” header_font_size=”28px” header_3_font_size=”36px” header_4_font_size=”28px” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n <\/p>\n Los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos (LLM<\/em>) se han convertido en la fuerza dominante de la NLP, y la tendencia actual es armonizar su rendimiento con las intenciones del usuario<\/strong>. En el 2022, OpenAI lanz\u00f3 dos modelos de GPT-3<\/a>. En primer lugar, InstructGPT, en el que los comentarios humanos eran esenciales para mejorar el rendimiento. M\u00e1s tarde, se lanz\u00f3 ChatGPT4, que fue entrenado para interactuar con los usuarios y recibir observaciones.<\/p>\n Estos modelos parecen dar prioridad a dar una respuesta frente a no dar ninguna, lo que puede ser \u00fatil en casos de preguntas mal formuladas o incomprensibles. Los modelos se han utilizado para escribir, automatizar, generar c\u00f3digo, plantear preguntas de conocimiento com\u00fan y razonar.<\/p>\n GPT-3 es capaz de generar contenidos<\/a>\u00a0como escribir ensayos, poes\u00eda, chistes y otros tipos de escritos copiando en parte lo que ha visto durante su entrenamiento. A pesar de ello, el texto que genera suele mostrar altos niveles de creatividad y calidad comparables a los de los humanos. Como resultado, GPT-3 se puede utilizar con eficacia para diversas tareas de escritura, como la creaci\u00f3n de contenidos web para SEO, la redacci\u00f3n de argumentos de venta, y la creaci\u00f3n de esl\u00f3ganes para nuevos productos.<\/p>\n Chat GPT ha sido un logro significativo en la superaci\u00f3n del problema de la generaci\u00f3n fiable de un lenguaje similar al humano<\/strong> para la interacci\u00f3n y el di\u00e1logo. Aunque a\u00fan queda mucho por hacer, sobre todo en cuanto a la interacci\u00f3n \u00e9tica, Chat GPT es revolucionario para las tecnolog\u00edas de NLP. Este avance es un paso importante para demostrar el potencial de los modelos que se comportan de forma “similar a la humana”.<\/p>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” max_width=”1080px” scroll_vertical_motion_enable=”on” scroll_vertical_motion=”0|50|50|100|0.3|0|-0.3″ global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text _builder_version=”4.19.2″ _module_preset=”default” text_font=”manrope-light||||||||” text_text_color=”#272727″ text_font_size=”20px” text_line_height=”1.3em” header_font_size=”28px” header_3_font_size=”36px” header_4_font_size=”28px” header_5_font_size=”22px” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n <\/p>\n Para profundizar en el potencial de Chat GPT, unos empleados del departamento de Inteligencia Artificial<\/span> de dezzai llev\u00f3 a cabo experimentos para evaluar la capacidad de ChatGPT para resolver la ambig\u00fcedad en distintos niveles ling\u00fc\u00edsticos. Crearon nuevas pruebas para evaluar la ambig\u00fcedad en los niveles l\u00e9xico, sint\u00e1ctico y sem\u00e1ntico<\/strong>, e introdujeron frases ambiguas mediante instrucciones para analizar los resultados de ChatGPT. Los resultados mostraron que ChatGPT detectaba bien la ambig\u00fcedad sem\u00e1ntica, pero ten\u00eda problemas con la sint\u00e1ctica. El modelo ten\u00eda algunos puntos positivos, como la resoluci\u00f3n de co-referencias, pero tambi\u00e9n revel\u00f3 debilidades como el sesgo de g\u00e9nero sobre la gram\u00e1tica en algunas situaciones no ambiguas. La falta de sistematicidad tambi\u00e9n se identific\u00f3 como un problema. En general, ChatGPT obtuvo buenos resultados, pero a\u00fan tiene margen de mejora en cuanto a la gesti\u00f3n de la ambig\u00fcedad ling\u00fc\u00edstica.<\/p>\n Descubre m\u00e1s<\/a> sobre su an\u00e1lisis de los puntos fuertes y d\u00e9biles del modelo ChatGPT en relaci\u00f3n con la ambig\u00fcedad ling\u00fc\u00edstica.<\/p>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” max_width=”1080px” scroll_vertical_motion_enable=”on” scroll_vertical_motion=”0|50|50|100|0.3|0|-0.3″ global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text _builder_version=”4.19.2″ _module_preset=”default” text_font=”manrope-light||||||||” text_text_color=”#272727″ text_font_size=”20px” text_line_height=”1.3em” header_font_size=”28px” header_3_font_size=”36px” header_4_font_size=”28px” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n <\/p>\n En conclusi\u00f3n, la ambig\u00fcedad ling\u00fc\u00edstica supone un reto importante<\/strong> para el Procesamiento del Lenguaje Natural, pero este campo ha progresado de manera notable a la hora de abordarla. Gracias a los avances en la incrustaci\u00f3n contextual, el mecanismo de atenci\u00f3n y la resoluci\u00f3n de co-referencias, los modelos de NLP son ahora m\u00e1s capaces de captar el significado de las frases ambiguas. Sin embargo, a\u00fan queda mucho camino por recorrer para abordar plenamente la ambig\u00fcedad ling\u00fc\u00edstica, especialmente en los modelos conversacionales. El desarrollo de grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos como GPT-3 y ChatGPT4 es un paso prometedor para llenar este vac\u00edo, pero se necesita m\u00e1s investigaci\u00f3n para garantizar que estos modelos puedan manejar una amplia gama de contextos ling\u00fc\u00edsticos y proporcionar respuestas precisas y pertinentes. A medida que la NLP siga evolucionando, esperamos ver m\u00e1s avances en el tratamiento de la ambig\u00fcedad ling\u00fc\u00edstica, lo que har\u00e1 que la comunicaci\u00f3n entre humanos y m\u00e1quinas sea m\u00e1s natural y eficaz.<\/p>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section][et_pb_section fb_built=”1″ _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” custom_padding=”0px||0px|||” global_colors_info=”{}”][et_pb_row _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” border_width_top=”1px” border_color_top=”#dddddd” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_post_nav in_same_term=”off” prev_text=”Anterior” next_text=”Siguiente” _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” title_font=”manrope-extrabold-fx||||||||” title_text_color=”#272727″ title_font_size=”16px” custom_margin=”||||false|false” custom_padding=”10px|20px|10px|20px|false|false” 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1. Ambig\u00fcedad l\u00e9xica<\/h4>\n
2. Ambig\u00fcedad sint\u00e1ctica<\/h4>\n
3. Ambig\u00fcedad sem\u00e1ntica<\/h4>\n
Ambig\u00fcedad en NLP<\/h3>\n
1. Ambig\u00fcedad l\u00e9xica en NLP<\/h4>\n
2. Ambig\u00fcedad sint\u00e1ctica en NLP<\/h4>\n
3. Ambig\u00fcedad sem\u00e1ntica en NLP<\/h4>\n
Chat GPT<\/h3>\n
Experimento con la ambig\u00fcedad ling\u00fc\u00edstica<\/h3>\n
Conclusi\u00f3n<\/h3>\n
Estamos aqu\u00ed<\/span> para ayudarte<\/h2>\n