Estás leyendo la publicación: Una guía para la lingüística computacional y la IA conversacional: hacia la IA
Publicado originalmente en Hacia la IA.
— si esta afirmación te suena familiar, no eres ajeno al campo de la lingüística computacional y la IA conversacional.
En los últimos años, hemos visto una explosión en el uso de asistentes de voz, chatbots y otros agentes conversacionales que utilizan el lenguaje natural para comunicarse con los humanos. Estas tecnologías han revolucionado la forma en que interactuamos con las computadoras, permitiéndonos acceder a la información, realizar compras y realizar una serie de tareas a través de simples comandos de voz o mensajes de texto. En el corazón de estas tecnologías se encuentra el campo de la lingüística computacional, que combina el estudio de la lingüística y la informática para desarrollar modelos y algoritmos computacionales para procesar y comprender el lenguaje humano. En este artículo, profundizaremos en los conceptos básicos de la lingüística computacional y la IA conversacional y veremos la arquitectura de una canalización de IA conversacional estándar.
Ligüística computacional
La lingüística computacional implica el estudio de la lingüística y el uso de algoritmos y modelos informáticos para procesar y analizar el habla humana. Incluye tareas como el reconocimiento de voz, la traducción automática y el análisis de sentimientos, cuyo objetivo es permitir que las computadoras comprendan, generen y analicen el lenguaje.
¿Qué es la IA conversacional?
La IA conversacional se refiere al desarrollo e implementación de sistemas de inteligencia artificial (IA) que pueden entablar conversaciones en lenguaje natural con humanos. Estos sistemas de IA utilizan varias tecnologías, como el procesamiento del lenguaje natural (NLP), el reconocimiento del habla y la síntesis del habla, para comprender, procesar y generar respuestas similares a las humanas. La IA conversacional se usa en muchas aplicaciones, incluidos chatbots, asistentes virtuales y dispositivos activados por voz. Estos sistemas pueden brindar atención al cliente, automatizar tareas y mejorar las experiencias de los usuarios al permitirles interactuar con la tecnología de manera más natural e intuitiva.
Aplicaciones de la IA conversacional
Las aplicaciones de la IA conversacional son amplias. Con más y más datos disponibles cada minuto, la viabilidad de crear aplicaciones de IA conversacional continúa aumentando. Algunas de las aplicaciones más comunes se enumeran a continuación:
- Asistentes virtuales: Los asistentes virtuales, como Siri y Alexa, son aplicaciones populares de IA conversacional. Estos asistentes utilizan reconocimiento de voz y NLP para responder preguntas, establecer recordatorios y realizar diversas tareas, como hacer llamadas, enviar mensajes y reproducir música, todo a través de interacciones de lenguaje natural con los usuarios.
- chatbots: Los chatbots son programas de software impulsados por IA que simulan conversaciones humanas. Se utilizan para automatizar las interacciones de servicio al cliente, proporcionar información y manejar tareas simples, como programar citas o pedir productos. Los chatbots se pueden integrar en sitios web, aplicaciones de mensajería y otras plataformas para brindar soporte y asistencia instantáneos a los usuarios. Un ejemplo adecuado del chatbot puede ser el chatGPT abierto de AI.
¿En qué se diferencian la lingüística computacional y la IA conversacional?
La lingüística computacional y la IA conversacional son campos relacionados, pero tienen diferentes enfoques y objetivos. La lingüística computacional se ocupa principalmente del análisis y procesamiento del lenguaje humano utilizando métodos computacionales, mientras que la IA conversacional se centra en el desarrollo de programas informáticos que pueden entablar conversaciones en lenguaje natural con humanos.
La IA conversacional se ocupa del desarrollo de programas informáticos que pueden entablar conversaciones similares a las de los humanos con las personas. Implica el uso de procesamiento de lenguaje natural, aprendizaje automático y otras técnicas para crear chatbots, asistentes de voz y otros agentes conversacionales que pueden comprender y responder al lenguaje humano.
Si bien la lingüística computacional es un campo amplio que abarca muchas áreas diferentes del procesamiento del lenguaje natural, la IA conversacional se enfoca más en crear agentes inteligentes que puedan realizar tareas conversacionales específicas, como responder preguntas o brindar recomendaciones. En resumen, la lingüística computacional es la base de la IA conversacional, y la IA conversacional es una de las muchas aplicaciones de la lingüística computacional.
Estructura lingüística del habla
Antes de sumergirnos en las complejidades de la IA conversacional, es imperativo que desarrollemos una comprensión de la estructura lingüística del habla. El habla o el audio no es más que una perturbación en el entorno que puede representarse como una señal acústica. Mientras que el texto escrito comprende unidades categóricas (cada palabra separada por espacios en blanco), el habla comprende señales no categóricas y, por lo tanto, es de naturaleza continua. El mapeo de unidades de habla a unidades de texto escrito no es uno a uno, y no existe un protocolo elemental que gobierne lo mismo para la mayoría de los idiomas; por lo tanto, un sistema separado define la estructura del lenguaje hablado llamado lingüística.
En el amplio campo de la lingüística, se refiere al estudio de las propiedades físicas de los sonidos utilizados en el habla, incluida su producción, transmisión y percepción. Se enfoca en las características de los sonidos individuales y cómo los articula el tracto vocal. , por otro lado, es el estudio del sistema de sonido abstracto de un idioma, incluida la forma en que los sonidos se organizan y combinan para formar palabras y frases. Examina los patrones de sonido en un idioma, por ejemplo, cómo cambian los sonidos según su posición en una palabra y cómo se pueden usar los sonidos para distinguir entre diferentes palabras.
Organización jerárquica de unidades de habla
El habla puede ser considerada como la asociación/organización de sus unidades fundamentales. Las unidades elementales del habla en orden jerárquico se describen a continuación:
– Teléfono: Un teléfono es una unidad de sonido utilizada en el estudio de la fonética. Es la unidad de sonido más pequeña que puede ser percibida por el oído humano.
– Fonema: Un fonema es la unidad más pequeña de sonido que puede cambiar el significado de una palabra. Por ejemplo, en inglés, los sonidos /p/ y /b/ son fonemas diferentes porque pueden cambiar el significado de una palabra (p. ej., “pat” versus “bat”).
– Sílaba: Una sílaba es una unidad de sonido que se compone de uno o más fonemas y normalmente contiene un sonido de vocal. Es una unidad básica de ritmo en el lenguaje hablado y puede considerarse como un latido o un pulso. Las sílabas generalmente consisten en un núcleo de sílaba (generalmente un sonido de vocal), un sonido de consonante inicial opcional llamado y un sonido de consonante final / final llamado . Según el Principio de Secuencia de Sonoridad (SSP), en una sílaba, es el sonido menos sonoro; la hermandad aumenta a medida que avanzamos hacia el núcleo y luego disminuye gradualmente a medida que avanzamos hacia la coda.
Principio de secuenciación de sonoridad (SSP)
– Palabra: Una palabra es una unidad de lenguaje que representa un concepto, objeto, acción o idea específica. Se compone de una o más sílabas y normalmente se utiliza para comunicar significado en el habla o la escritura.
– Enunciado: Un enunciado es una unidad de habla producida por un hablante en un solo turno ininterrumpido, generalmente con un propósito o intención específica. Puede ser una palabra, frase u oración que transmite un mensaje o expresa una emoción o actitud particular. Los enunciados son los componentes básicos del lenguaje hablado y pueden analizarse en términos de sus características lingüísticas, como la sintaxis, la semántica y la fonética. En lingüística, el estudio de los enunciados se denomina pragmática, que se ocupa del uso del lenguaje en contexto y los factores sociales y culturales que dan forma a la comunicación.
La arquitectura de un canal de IA conversacional
Con el inicio del aprendizaje profundo y la disponibilidad de datos, los modelos de IA conversacional han demostrado una mayor precisión y una menor necesidad de conocimientos lingüísticos en la creación de servicios lingüísticos. Ahora que estamos acostumbrados a lo que es la IA conversacional y la estructura lingüística del habla, echemos un vistazo a una canalización típica de IA conversacional.
Una canalización de IA conversacional consta de dos componentes:
– Voz IA: Reconocimiento automático de voz (ASR) y conversión de texto a voz (TTS)
– Procesamiento natural del lenguaje: Comprensión del lenguaje natural (NLU) y Generación del lenguaje natural (NLG)
Intuitivamente, la IA conversacional debería tratar principalmente con el habla humana. Sin embargo, no es posible derivar el significado directamente de las señales de audio. Por lo tanto, los modelos de IA conversacional convierten la señal de voz en texto (reconocimiento automático de voz), realizan el procesamiento requerido en el texto (NLP) y, finalmente, convierten la salida en señales de voz (conversión de texto a voz (TTS)).
En las secciones siguientes, exploraremos en detalle los componentes de una canalización de IA conversacional.
IA de voz
Speech AI, en un nivel rudimentario, implica el mapeo de voz a texto y viceversa. En este sentido, Speech AI tiene, en líneas generales, dos fases:
- Reconocimiento automático de voz (ASR): Los sistemas de reconocimiento automático de voz ayudan a transcribir el audio hablado a texto. También se llama conversión de voz a texto.
- Conversión de texto a voz (TTS): Como sugiere el nombre, la conversión de texto a voz (TTS) implica la asignación de texto escrito a audio hablado.
Analicemos cada uno de ellos uno por uno:
Reconocimiento automático de voz (ASR)
En un sistema ASR, la entrada es una señal de voz y la salida es la secuencia más probable de palabras escritas.
Precisamente, un sistema ASR se puede definir en forma de función,
W = f(X)
dónde,
X: señal de voz de entrada grabada
W: secuencia de texto más probable para X
f: función de mapeo de voz a texto
La definición de tal función en la práctica es bastante difícil y, por lo tanto, los objetivos del ASR se logran utilizando una serie de modelos consecutivos.
El diagrama de flujo de un sistema ASR típico se muestra a continuación:
Como podemos ver en el diagrama anterior, una señal de voz sin procesar se alimenta como entrada a la señal ASR. Esta señal de voz debe procesarse previamente para reducir cualquier ruido de fondo o perturbaciones. El audio preprocesado se somete a procesamiento por los siguientes modelos para una correcta asignación al texto
1. Extracción de características:
La extracción de características es un componente crítico de los sistemas de reconocimiento automático de voz (ASR). Dado que ningún modelo puede funcionar directamente en señales de audio, la extracción de características implica el proceso de convertir señales de audio sin procesar en una serie de características numéricas que el sistema ASR puede analizar e interpretar. El objetivo de la extracción de características es capturar la información más destacada en la señal de audio que sea relevante para el reconocimiento de voz mientras se minimizan los efectos del ruido y otras distorsiones.
Hay varias técnicas utilizadas para la extracción de características en ASR, pero el método más utilizado se llama Coeficientes cepstrales de frecuencia Mel (MFCC). Los MFCC se basan en la capacidad del sistema auditivo humano para analizar sonidos y han demostrado ser efectivos para representar señales de voz.
El proceso de extracción de características MFCC de una señal de audio implica varios pasos:
- Pre-Énfasis: El primer paso es aplicar un filtro de pre-énfasis a la señal de audio. Este filtro amplifica los componentes de alta frecuencia de la señal, lo que facilita la extracción de características significativas.
- Bloqueo de cuadros: La señal de audio se divide en cuadros cortos de típicamente 20 a 30 milisegundos. Los marcos se superponen para garantizar que haya continuidad entre los marcos.
- ventanas: Se aplica una función de ventana, como una ventana de Hamming o Hanning, a cada cuadro para reducir la fuga espectral causada por las discontinuidades en los bordes del cuadro.
- Transformada de Fourier: Se aplica una transformada de Fourier a cada fotograma para convertir la señal en el dominio del tiempo en el dominio de la frecuencia.
- Filtrado a escala Mel: El espectro resultante pasa a través de un conjunto de filtros triangulares que están espaciados uniformemente en una escala de Mel, que es una escala basada en la percepción que refleja la forma en que los humanos escuchan el sonido. Los filtros se utilizan para enfatizar las frecuencias que son más importantes para el reconocimiento de voz.
- Transformación logarítmica: La salida de cada filtro se transforma mediante una función logarítmica, que comprime el rango dinámico del espectro y facilita la representación de la señal con un pequeño número de coeficientes.
- Transformada de coseno discreta: Finalmente, se aplica una transformada de coseno discreta (DCT) a las salidas del filtro logarítmico, lo que da como resultado un conjunto de coeficientes cepstrales de frecuencia Mel (MFCC) que representan la señal de voz.
El conjunto resultante de características de MFCC para cada cuadro se utiliza luego como entrada para el modelo acústico del sistema ASR, que asigna las características a fonemas o palabras.
En resumen, la extracción de características en ASR es un proceso complejo que implica varios pasos para convertir señales de audio sin procesar en un conjunto de características numéricas que se pueden usar para reconocer el habla. La elección de la técnica de extracción de características y los parámetros específicos utilizados pueden tener un impacto significativo en la precisión y solidez del sistema ASR.
2. Modelo acústico:
El modelo acústico es un componente fundamental de los sistemas de reconocimiento automático de voz (ASR). Su función principal es transformar la señal acústica de las palabras habladas en una secuencia de unidades fonéticas, que luego pueden ser procesadas por modelos lingüísticos y léxicos. La precisión del modelo acústico afecta directamente el rendimiento general de un sistema ASR. En pocas palabras, un modelo acústico se puede definir en términos de una función que asigna características acústicas a unidades fonéticas.
El modelo acústico se basa en el principio de los modelos ocultos de Markov (HMM), que son modelos matemáticos que representan la distribución de probabilidad de una secuencia de observaciones. En el contexto de ASR, las observaciones son las características acústicas extraídas de la señal de voz, como los coeficientes cepstrales de frecuencia Mel (MFCC), que representan las características espectrales de la señal de voz. El HMM es un modelo probabilístico que estima la probabilidad de cada observación dado un estado oculto o fonema.
El modelo acústico se entrena utilizando un gran corpus de datos de voz, que normalmente se transcribe en unidades fonéticas. Los datos de entrenamiento se utilizan para estimar los parámetros del HMM, que incluyen la media y la varianza de las características acústicas de cada fonema. Durante el entrenamiento, el HMM aprende a asociar cada fonema con un conjunto único de características acústicas y a modelar las transiciones entre fonemas.
La precisión del modelo acústico es fundamental para el rendimiento de un sistema ASR. Las imprecisiones en el modelo pueden provocar errores en el reconocimiento de fonemas, lo que puede degradar significativamente el rendimiento general del sistema. Como resultado, la investigación en curso en ASR se centra en mejorar la precisión del modelo acústico a través de técnicas como redes neuronales profundas (DNN) y redes neuronales convolucionales (CNN), que han mostrado resultados prometedores en los últimos años.
3. Modelo de Pronunciación (Léxicos):
Un modelo de pronunciación es un conjunto de reglas y patrones utilizados por los sistemas de reconocimiento automático de voz (ASR) para transcribir unidades fonéticas en palabras. Ayuda al sistema a reconocer los sonidos correctos de las palabras proporcionando información sobre cómo se pronuncia cada fonema (unidad de sonido) en un idioma en particular. Sin un modelo de pronunciación, los sistemas ASR tendrían muchas más dificultades para transcribir con precisión las palabras habladas, ya que a menudo hay varias formas de pronunciar la misma palabra o sonido en diferentes dialectos y acentos. En resumen, un modelo de pronunciación puede considerarse como una función que ayuda a asignar unidades fonéticas a palabras.
4. Modelo de lenguaje:
Si está familiarizado con el campo de la PNL, probablemente ya sepa qué es un modelo de lenguaje. Un modelo de lenguaje es un modelo estadístico (normalmente basado en n-gramas) que se utiliza para predecir la probabilidad de una palabra o una secuencia de palabras en un contexto determinado.
Por ejemplo, considere la siguiente oración: “Fui a la tienda y compré algunas manzanas”.
Un modelo de lenguaje analizaría la oración y asignaría probabilidades a cada palabra según el contexto en el que aparece. Por ejemplo, la palabra “tienda” tendría una mayor probabilidad que “manzanas”, ya que es más probable que ocurra después de “fue a la”. De manera similar, la frase “algunas manzanas” tendría una mayor probabilidad que “algunas bananas” ya que es una colocación más común en inglés.
El sistema ASR usaría el modelo de lenguaje para predecir la transcripción más probable de una entrada de audio determinada en función de las probabilidades asignadas a cada palabra generada por el modelo de pronunciación. Esto ayudaría a minimizar los errores y mejorar la precisión de la salida ASR.
5. Decodificador
El decodificador tiene en cuenta las salidas de todos los modelos y produce la transcripción más óptima del audio. Por lo general, se realiza en función de una búsqueda basada en gráficos.
Conversión de texto a voz (TTS)
En la canalización de IA conversacional, el componente TTS entra en juego después de que el componente Procesamiento del lenguaje natural (NLP) haya analizado la entrada de texto del usuario y haya generado una respuesta. El componente TTS luego convierte la respuesta en audio, que se puede reproducir para el usuario. Hay una serie de técnicas y algoritmos diferentes que se utilizan en la conversión de TTS, incluidos los sistemas basados en reglas y los sistemas basados en redes neuronales.
Una canalización típica de conversión de texto a voz incluiría lo siguiente:
– : Implica la normalización del texto (conversión a minúsculas, omisión de caracteres especiales, etc.)
– : Una red de síntesis genera un espectrograma a partir del texto.
– : una red de codificador de voz genera una forma de onda a partir del espectrograma
Procesamiento del lenguaje natural (PNL)
PNL significa Procesamiento del Lenguaje Natural, que es una rama de la Inteligencia Artificial que se ocupa de la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano en forma de texto. NLP se enfoca en permitir que las máquinas comprendan, interpreten y generen lenguaje humano y se utiliza en una amplia gama de aplicaciones, como chatbots, asistentes virtuales, análisis de sentimientos y traducción automática.
La PNL se puede dividir en dos subcampos:
- Comprensión del lenguaje natural (NLU)
- Generación de lenguaje natural (NLG)
se enfoca en permitir que las máquinas entiendan e interpreten el lenguaje humano. NLU se utiliza para analizar la entrada de texto y extraer su significado, lo que permite que las máquinas reconozcan entidades, comprendan la relación entre las palabras y clasifiquen el texto en función de su contenido.
se enfoca en permitir que las máquinas generen un lenguaje similar al humano. NLG se utiliza para convertir datos e información en texto en lenguaje natural, lo que permite que las máquinas generen automáticamente informes, resúmenes y otros tipos de contenido escrito.
Aplicaciones de la PNL
Las aplicaciones de la PNL son amplias y están en constante expansión. Algunos de ellos se enumeran a continuación:
- Análisis de los sentimientos: La PNL se puede utilizar para analizar texto y determinar el sentimiento o la emoción expresada en el texto. El análisis de sentimientos se utiliza en una amplia gama de aplicaciones, como el monitoreo de redes sociales, el análisis de comentarios de los clientes y la investigación de mercado.
- Máquina traductora: NLP se utiliza para permitir que las máquinas traduzcan texto de un idioma a otro automáticamente. La traducción automática se utiliza en una variedad de aplicaciones, como la comunicación comercial internacional y la localización de contenido en línea.
- Extracción de información: Los algoritmos NLP se utilizan para extraer datos estructurados de texto no estructurado, como identificar entidades nombradas (personas, organizaciones, etc.), relaciones entre entidades y otra información clave. La extracción de información se utiliza en una amplia gama de aplicaciones, como la extracción de datos, la gestión de relaciones con los clientes y la detección de fraudes.
- Resumen de texto: NLP se puede utilizar para generar automáticamente resúmenes de textos extensos, como artículos, informes y noticias. El resumen de texto se utiliza en una variedad de aplicaciones, como la curación de contenido, la agregación de noticias y la recuperación de información.
En el proceso de IA conversacional, la PNL entra en acción después de la fase ASR. El texto convertido se procesa para realizar la tarea deseada y la salida pasa a la fase de conversión de texto a voz, que lo envía al usuario final.
Desafíos en lingüística informática e inteligencia artificial conversacional
La IA conversacional es un campo en rápida evolución que ha experimentado avances significativos en los últimos años, pero aún existen varios desafíos que deben abordarse para crear sistemas conversacionales más efectivos y confiables. Algunos de los desafíos clave en la IA conversacional incluyen los siguientes:
- Comprensión del lenguaje natural: Uno de los mayores desafíos en la IA conversacional es comprender con precisión el significado y el contexto de la entrada del usuario. Los algoritmos de NLU deben poder interpretar lenguaje ambiguo, reconocer el sarcasmo y comprender la relación entre palabras y frases.
- Conocimiento del contexto: Los sistemas de IA conversacional deben poder reconocer y recordar el contexto de la conversación, incluidos los intercambios anteriores y el historial y las preferencias del usuario. Esto requiere algoritmos sofisticados que puedan identificar y rastrear el contexto en tiempo real.
- Personalización: Los sistemas conversacionales deben poder personalizar la conversación para el usuario individual, incluidas sus preferencias, historial y estilo de comunicación único. Esto requiere técnicas avanzadas de aprendizaje automático que puedan adaptarse a cada usuario con el tiempo.
- Integración con otros sistemas: Los sistemas conversacionales deben poder integrarse con otros sistemas y plataformas, como herramientas de gestión de relaciones con los clientes (CRM), plataformas de comercio electrónico y redes sociales. Esto requiere una sólida integración de API y una comprensión de las estructuras de datos subyacentes y los flujos de trabajo de cada sistema.
- Ética y Privacidad: Los sistemas de IA conversacional deben diseñarse teniendo en cuenta la ética y la privacidad, garantizando que los datos del usuario estén seguros y que el sistema funcione de manera ética y responsable. Esto requiere una comprensión profunda de las leyes de privacidad de datos, los marcos éticos y las mejores prácticas para la gestión y la seguridad de los datos.
Conclusión
Este artículo se esforzó por profundizar en la lingüística informática y la inteligencia artificial conversacional desde un nivel fundamental. Echemos un vistazo a los puntos clave de lo que hemos aprendido.
Conclusiones clave:
- La lingüística informática es un campo amplio que abarca el procesamiento computacional del habla humana, mientras que la IA conversacional es su subcampo que tiene como objetivo construir sistemas que puedan realizar interacciones similares a las humanas basadas en comandos de voz.
- Es imperativo comprender la estructura lingüística del habla para comprender mejor la lingüística informática. El habla humana es una organización de unidades fundamentales llamadas fonos que se combinan para formar sílabas, que a su vez forman expresiones.
- Una tubería de IA conversacional típica es la siguiente:
- A pesar de todos los avances, la lingüística informática y la IA conversacional continúan enfrentando desafíos en términos de descifrar entradas debido a la falta de conciencia del contexto, personalización, etc.
Eso es todo por este artículo; siéntase libre de dejar un comentario con cualquier comentario o pregunta.
Publicado a través de Hacia la IA
