Ingeniería lingüística
Donde el estudio del lenguaje humano se encuentra con la computación. El objetivo: enseñar a las máquinas a entender, procesar y generar lenguaje como lo hacemos nosotros.
Nota de navegación
Este contenido asume familiaridad con conceptos de programación y matemáticas básicas, y se complementa con la teoría lingüística para una comprensión completa.
El panorama: IA, machine learning y deep learning
Entender sus diferencias es clave para comprender cómo funcionan los sistemas de lenguaje modernos.
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Deep Learning
Subcampo del ML basado en redes neuronales con muchas capas (profundas). Estas redes aprenden automáticamente qué características son relevantes, sin necesidad de ingeniería manual de features.
GPT, BERT, Claude - modelos de lenguaje modernos
Impulsado por tres factores: más datos disponibles (Internet), más potencia de cómputo (GPUs), y mejores algoritmos (backpropagation, attention). Domina PLN desde ~2018.
Tipos de machine learning
Supervisado
Aprender de ejemplos etiquetados
Como enseñar a un niño con tarjetas: "esto es un perro", "esto es un gato"
No supervisado
Encontrar patrones ocultos sin guía
Como agrupar noticias por tema sin decirle cuáles son los temas
Por refuerzo
Aprender mediante prueba y error con recompensas
Como entrenar a una mascota: premios cuando hace algo bien
El pipeline de PLN
Casi cualquier sistema de lenguaje moderno pasa por estas etapas.
Input crudo
El texto tal cual llega: con errores, HTML, emojis, URLs y problemas de codificación.
<p>Hola!!! cmo estás?? 😊 visita http://ejemplo.com</p>Desafíos
- ▸HTML y markup
- ▸Emojis y caracteres especiales
- ▸URLs y menciones
- ▸Errores de codificación (UTF-8, Latin-1)
¿Por qué es importante?
Los datos del mundo real son sucios. Un sistema robusto debe manejar todo tipo de input sin romperse.
Paradigmas de resolución
Diferentes enfoques que hemos probado para enseñar a las máquinas a procesar lenguaje.
Paradigma distribucional
Deep Learning con Transformers
"Voy a aprender una representación matemática del significado con atención"
Arquitecturas Transformer con mecanismo de atención que procesan todo el contexto en paralelo. Embeddings contextuales que cambian según el uso. Modelos como BERT entienden profundamente el lenguaje mediante pre-entrenamiento masivo.
La revolución llegó con Transformers (2017) y su mecanismo de atención, que permite al modelo "enfocarse" en las partes relevantes del contexto. BERT (2018) mostró que el pre-entrenamiento en texto masivo seguido de fine-tuning revoluciona todas las tareas. Los embeddings ahora son contextuales: "banco" tiene representaciones diferentes en "banco de peces" vs "banco de dinero".
✓ Ventajas
- • Entiende significados profundos, sinónimos y analogías contextuales
- • Rendimiento superior en prácticamente todas las tareas
- • Captura contexto largo y dependencias complejas
- • Transfer learning: pre-entrenar una vez, adaptar a muchas tareas
✗ Desventajas
- • Requiere enormes cantidades de datos y cómputo para pre-entrenar
- • Es una "caja negra" difícil de interpretar
- • Puede aprender y amplificar sesgos del entrenamiento
- • Costoso de entrenar desde cero (democratizado con modelos pre-entrenados)
→ Dónde se usa hoy
- • Clasificación y análisis de sentimiento avanzado
- • Extracción de información y NER
- • Question Answering (BERT, RoBERTa)
- • Traducción automática de alta calidad
- • Representaciones de texto para búsqueda semántica
- • Fine-tuning para tareas específicas de dominio
⚙️ Cómo ejecuta el Pipeline de PLN
Texto sin etiquetar masivo (Wikipedia, libros, web)
Limpieza mínima, normalización Unicode, manejo de caracteres especiales
Subword tokenization (BPE, WordPiece): balance palabras comunes/raras
Embeddings contextuales densos (~768 dims) que cambian según contexto
Transformers con capas de atención multi-cabezal + feed-forward, aprenden automáticamente
Arquitectura dominante: Transformers (2017-presente)
Usan un mecanismo de Atención que permite prestar más atención a las palabras importantes del contexto. Es la base de BERT, RoBERTa y la fundación sobre la que se construyen los LLMs generativos.
🎬 Visualización: El mecanismo de Atención
El mecanismo de atención permite a los modelos enfocarse en las partes relevantes del texto al procesar cada palabra. Esta innovación revolucionó el PLN y es la base de prácticamente todos los modelos modernos.
El desafío: ¿por qué es tan difícil?
El lenguaje humano tiene características que lo hacen especialmente complicado para las máquinas.
La ambigüedad
El código de programación es inequívoco; el lenguaje humano raramente lo es.
Léxica
"banco" (asiento / dinero / peces)
Una palabra, varios significados
Sintáctica
"Vi al hombre con el telescopio"
¿Quién tiene el telescopio?
Semántica
"Era demasiado grande"
¿Qué era grande?
Pragmática
"¡Qué día tan hermoso!" (con ironía)
Significado literal ≠ intención
Solución moderna: Los embeddings contextuales (BERT, GPT) asignan representaciones diferentes a la misma palabra según su contexto, resolviendo gran parte de la ambigüedad léxica automáticamente.
Ley de Zipf
Pocas palabras aparecen muchísimo mientras la mayoría aparece muy poco. Esto dificulta que los modelos aprendan palabras raras.
Soluciones: Tokenización por sub-palabras y transfer learning (pre-entrenar con corpus masivos).
Dependencia del Contexto
El significado no es la suma de las partes. "Estirar la pata" no tiene nada que ver con extremidades.
Las negaciones, modificadores y referencias requieren procesamiento sofisticado.
Ética y responsabilidad
Los sistemas de lenguaje tienen impacto social directo.
Sesgos
Los modelos heredan prejuicios de los textos de entrenamiento.
Ejemplos de problemas
- •Sesgos de género: "doctor" → hombre, "enfermera" → mujer
- •Sesgos raciales en clasificación de discurso de odio
- •Asociaciones estereotípicas aprendidas de internet
Aproximaciones de solución
Auditorías de sesgo, datasets balanceados, técnicas de debiasing, diversidad en equipos de desarrollo.
Desinformación
Capacidad de generar texto falso convincente a gran escala.
Ejemplos de problemas
- •Fake news automatizadas
- •Deepfakes de texto
- •Manipulación de opinión pública
- •Suplantación de identidad
Aproximaciones de solución
Watermarking de texto generado, detectores de IA, educación mediática, regulación de uso.
Privacidad
Riesgo de memorizar y filtrar datos sensibles del entrenamiento.
Ejemplos de problemas
- •Extracción de información personal
- •Memorización de secretos industriales
- •Reproducción de datos protegidos por copyright
Aproximaciones de solución
Filtrado de datos sensibles, técnicas de privacidad diferencial, auditorías de memorización, consentimiento informado.
Accesibilidad
Muchos sistemas funcionan mal para lenguas minoritarias y variantes dialectales.
Ejemplos de problemas
- •Inglés: ~90% de rendimiento. Lenguas minoritarias: <40%
- •Acentos y dialectos ignorados
- •Exclusión de comunidades no anglófonas
Aproximaciones de solución
Inversión en datasets multilingües, modelos específicos para lenguas de bajos recursos, colaboración con comunidades locales.
Principios para desarrollo responsable
Transparencia
Documenta limitaciones, sesgos conocidos y fuentes de datos.
Inclusión
Equipos diversos y pruebas con comunidades afectadas.
Mitigación
Implementa filtros, monitoreo continuo y mecanismos de reporte.
¿Hacia dónde seguir?
Tienes tres caminos para continuar tu aprendizaje.
Fundamentos Técnicos
Si sientes que te falta base en Python o matemáticas, vuelve aquí.
Fundamentos Lingüísticos
Entiende la teoría del lenguaje que hay detrás de los modelos.
Tareas de NLP
Descubre qué problemas reales puedes resolver con esta tecnología.