1. Representación:
* Números, no palabras: Las computadoras entienden fundamentalmente los números (código binario). Por lo tanto, el texto debe convertirse en representaciones numéricas. Esto se hace a través de varias técnicas:
* Tokenización: Desglosar el texto en palabras o unidades individuales (fichas).
* Codificación: Asignación de ID numéricos a cada token (por ejemplo, utilizando una lista de vocabulario). Los métodos de codificación comunes incluyen:
* Codificación de un solo estado: Cada palabra está representada por un vector donde todos los elementos son cero, excepto el elemento correspondiente a la ID de la palabra.
* INCURSIONES DE PALABRAS (Word2Vec, Glove, FastText): Las palabras se representan como vectores densos que capturan relaciones semánticas. Las palabras con significados similares tienen vectores que están más juntos en el espacio vectorial.
* Incruscaciones basadas en transformadores (Bert, GPT): Estos modelos aprenden incrustaciones de palabras contextualizadas, lo que significa que la representación de una palabra cambia en función del contexto circundante.
2. Reconocimiento de patrones:
* Modelado estadístico: Las computadoras aprenden patrones estadísticos de cantidades masivas de datos de texto. Se identifican:
* frecuencias de palabras: Con qué frecuencia aparecen ciertas palabras.
* Co-Occurrencias de palabras: Qué palabras tienden a aparecer juntas.
* Estructuras gramaticales: Cómo se organizan las palabras en oraciones (sintaxis).
* Algoritmos de aprendizaje automático: Estos algoritmos están capacitados para realizar tareas de lenguaje específicas:
* Clasificación: Texto de categorización (por ejemplo, detección de spam, análisis de sentimientos).
* Modelos de secuencia a secuencia: Traducir idiomas, generar texto.
* Reconocimiento de entidad con nombre: Identificar personas, organizaciones, ubicaciones.
* Etiquetado de parte del discurso: Etiquetar palabras con sus roles gramaticales (sustantivo, verbo, adjetivo, etc.).
3. Niveles de "comprensión" (basado en la tarea):
* Nivel léxico: Reconociendo palabras individuales y sus significados básicos. Este es el nivel más fundamental.
* Nivel sintáctico: Análisis de la estructura gramatical de las oraciones. Los algoritmos de análisis ayudan a las computadoras a comprender cómo las palabras se relacionan entre sí.
* Nivel semántico: Extracción del significado de oraciones y párrafos. Esto implica comprender las relaciones entre palabras y conceptos.
* Nivel pragmático: Comprender el contexto, la intención y el significado implícito detrás del lenguaje. Este es el nivel más desafiante y requiere un grado de razonamiento de sentido común con el que luchan las computadoras.
4. Cómo funciona todo en conjunto (ejemplo simplificado:análisis de sentimientos):
1. Entrada: "¡Esta película fue increíble!"
2. Tokenización: Dividido en:"esto", "película", "fue", "asombroso", "!"
3. Codificación: Cada token se convierte en una representación numérica (por ejemplo, usando incrustaciones de palabras).
4. Modelo de aprendizaje automático (capacitado en datos de sentimientos): La oración codificada se alimenta a un modelo previamente capacitado.
5. Matriota de patrones: El modelo identifica los patrones asociados con el sentimiento positivo (por ejemplo, la presencia de "sorprendente" y la connotación positiva de la "película fue").
6. Salida: El modelo predice una puntuación de sentimiento "positiva".
Limitaciones clave:
* Falta de sentido común: Las computadoras luchan con situaciones que requieren conocimiento del mundo real o razonamiento lógico. Pueden ser engañados por declaraciones ambiguas o sin sentido.
* Dependencia del contexto: Si bien modelos como Bert son mucho mejores para manejar el contexto, todavía no comprenden completamente los matices de la comunicación humana.
* sesgo: Los modelos de lenguaje están capacitados en conjuntos de datos masivos, y si esos conjuntos de datos contienen sesgos, los modelos reflejarán esos sesgos en sus salidas.
* Creatividad y originalidad: Si bien las computadoras pueden generar texto, carecen de la creatividad genuina y la originalidad de los escritores humanos. En su mayoría recombinan los patrones existentes.
En conclusión, las computadoras no entienden el lenguaje de la misma manera que lo hacen los humanos. Utilizan modelos estadísticos y algoritmos para procesar el lenguaje y realizar tareas específicas. Son excelentes en el reconocimiento de patrones y pueden ser entrenados para lograr resultados impresionantes, pero carecen de una verdadera comprensión, sentido común y conciencia.