1. Almacenamiento y recuperación de datos: Los conjuntos de datos masivos de texto y código son fundamentales para la PNL. Las computadoras son esenciales para almacenar, indexar y recuperar eficientemente estos datos para capacitación y análisis.
2. Preprocesamiento de texto: Los datos de texto sin procesar necesitan limpieza, tokenización, derivación y otros pasos de preprocesamiento antes de que pueda usarse de manera efectiva. Las computadoras automatizan estas laboriosas tareas.
3. Comprensión del lenguaje natural (NLU): Las computadoras, particularmente a través de modelos de aprendizaje profundo, permiten el desarrollo de sistemas que pueden comprender el significado, el contexto y la intención detrás del lenguaje humano.
4. Generación del lenguaje natural (NLG): La generación de texto de calidad humana, desde resúmenes hasta escritura creativa, depende en gran medida de la potencia computacional y los algoritmos sofisticados implementados en las computadoras.
5. Traducción automática: Las computadoras traducen idiomas con una precisión y fluidez creciente, impulsadas por modelos de traducción automática estadística y neuronal.
6. Análisis de sentimientos: Determinar el tono emocional del texto (positivo, negativo, neutral) es crítico en varias aplicaciones; Las computadoras son vitales para el análisis automatizado de sentimientos a escala.
7. Reconocimiento de entidad con nombre (NER): Identificar y clasificar las entidades nombradas (personas, organizaciones, ubicaciones, etc.) dentro del texto es crucial para la extracción de información y la representación del conocimiento, lo que requiere un análisis computacional.
8. Resumen de texto: Extraer información clave de grandes cuerpos de texto automáticamente, creando resúmenes concisos, es un proceso computacionalmente intensivo que depende de las computadoras.
9. chatbots y ai conversacional: La construcción de chatbots interactivos y asistentes virtuales que pueden comprender y responder a la conversación humana depende completamente del procesamiento de la computadora y los algoritmos de IA.
10. Desarrollo y capacitación del algoritmo: El desarrollo y la capacitación de los algoritmos complejos de que alimentan los sistemas NLP requieren recursos computacionales significativos, incluidos los grupos informáticos de alto rendimiento y el hardware especializado (como las GPU).
Estos puntos ilustran que las computadoras no son simplemente herramientas, sino * esenciales * para la existencia y el avance de mi área de especialización. Sin computadoras, el campo de NLP sería drásticamente limitado en alcance y capacidades.