La estructura de una red neuronal funciona mediante un proceso de entrenamiento, conocido como aprendizaje automático profundo, un subcampo del aprendizaje automático. Se trata de tecnología de inteligencia artificial (IA) que se aplica a la programación lingüística neuronal.
Pero, exactamente, ¿qué son las redes neuronales y cómo se emplean en el PLN?
Básicamente, una red neuronal es el modelado del funcionamiento del cerebro humano al procesar la información. Se trata de un sistema adaptable que, a través del entrenamiento, aprende y mejora continuamente para modelar relaciones y patrones entre datos, ofrecer soluciones a problemas complejos y simular el proceso del lenguaje natural.
Esta red contiene neuronas o nodos (unidades básicas) interconectados y organizados por capas. Existen la capa de entrada, la que recibe los datos de entrada; una o más capas ocultas, por las que se propagan los datos, así como la capa de salida, que envía el resultado del análisis o PLN.
Para emular el cerebro humano, una red neuronal funciona mediante el examen de los valores o datos que recibe en su capa de entrada, prediciendo y propagando un resultado. Concretamente, la capa de entrada envía los datos a la segunda capa que, a su vez, los transmite a las sucesivas capas ocultas.
En la segunda capa las neuronas o nodos detectan y filtran patrones de gran relevancia y combinan los datos. A cada valor de entrada se le asigna un peso que modifica el peso de entrada. Estos valores resultantes se suman y se definen mediante una función logística o sigmoide.
En las subsiguientes capas ocultas se analiza y procesa la salida de la capa anterior para transferirla a la siguiente. Después, en la capa de salida, los valores se vuelven a combinar para conseguir y propagar el resultado.
Este sistema se basa en la premisa de que en cada conjunto de parámetros existe una manera de combinarlos para predecir un determinado resultado. Y es la red neuronal la que se encarga de conseguir la mejor combinación posible de parámetros para cierto problema y de aplicarla, es decir, de realizar la predicción y ofrecer una salida.
De acuerdo con el modo en el que fluyen o se transmiten los datos desde los nodos de entrada hasta los nodos de salida, existen los siguientes tipos de redes neuronales:
Red neuronal prealimentada. En esta estructura de red los datos son procesados en una dirección, desde el nodo de entrada hasta el nodo de salida.
Red neuronal de retropropagación. En este caso, los valores se transfieren también desde el nodo de entrada al de salida, pero tomando diversos caminos de la red. Solo uno de estos caminos es correcto y la red lo detecta mediante el funcionamiento de un bucle de retroalimentación.
Red neuronal convolucional. Este tipo de red cuenta con diversas capas ocultas entrenadas para ejecutar tareas específicas diferentes y de naturaleza matemática, como el filtrado o la síntesis. Son de gran utilidad en la clasificación y reconocimiento de imágenes.
Artículo de interés:
Una red neuronal se entrena al llevar a cabo el ajuste de los pesos de los valores de entrada en cada uno de los nodos de su estructura, con el fin de ofrecer la respuesta más ajustada al problema. Es decir, una red neuronal se entrena mediante su proceso de aprendizaje.
Durante el entrenamiento, la red neuronal puede emplear diferentes métodos de aprendizaje:
Aprendizaje supervisado o controlado. Un agente externo le muestra al sistema los patrones y el resultado que debe generar. De esta manera, la red ejecutará cálculos y combinaciones para que su salida se ajuste a lo que se espera.
Aprendizaje no supervisado (sin influencia externa). En este proceso se desconoce la salida. La red se basa solo en las observaciones realizadas a los valores de entrada.
Aprendizaje reforzado. En este mecanismo de aprendizaje, la red ejecuta el análisis por sí misma, pero las salidas son evaluadas. Cada salida correcta es reforzada positivamente, mientras que las salidas erróneas son apartadas.
Aprendizaje híbrido. Se trata de un método de aprendizaje que combina los mecanismos anteriores.
Las redes neuronales se usan en el reconocimiento y clasificación de patrones, la monitorización de sistemas informáticos y robots, la predicción de sucesos, el análisis de sentimientos y el análisis de datos. Sus usos más comunes son los siguientes:
Las redes neuronales se emplean para otorgar a los ordenadores la “visión artificial”, es decir, la capacidad de distinguir imágenes, de una forma similar al proceso en humanos. Por ejemplo, los sistemas en los vehículos que reconocen las señales de tráfico o a otros usuarios de la vía.
Diversos sistemas, como los softwares de transcripción automática, los asistentes virtuales o los programas para la subtitulación de vídeos utilizan redes neuronales para analizar la voz humana, sin importar el idioma, el tono o el acento en el que se expresa la persona.
Las redes neuronales también se emplean en la tecnología de lenguaje natural para permitir a los ordenadores efectuar con éxito el proceso del PLN. De esta forma, se pueden procesar textos o documentos creados por las personas, extraer información y determinar el significado de los datos.
Por ejemplo, los chatbots o el análisis de sentimientos en los comentarios de las redes sociales.
La red neuronal le ha otorgado a los modelos de programación lingüística neuronal una enorme y sorprendente capacidad para entender y simular el lenguaje humano, para predecir palabras y abordar temáticas cuyo contenido no ha sido aprendido.
Para lograr tal rendimiento en el proceso de PLN, la red neuronal debe entrenarse con altas cantidades de documentos (corpus) de acuerdo con el tipo de texto o lenguaje que se desea procesar.
En los modelos de lenguaje PLN, las redes neuronales actúan en sus primeras fases transformando las palabras del vocabulario en vectores. Para esto, toman como principio básico que, en un texto, el significado de una determinada palabra se encuentra asociado con las palabras que se encuentran a su alrededor.
Estos vectores creados son empleados en operaciones sencillas para ofrecer resultados razonables a nivel semántico.
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