En tecnología del lenguaje, siguiendo el uso inglés, se llama heterónimo a una palabra que se escribe igual que otra pero se pronuncia distinto y significa otra cosa, como «lead» (guiar) y «lead» (plomo) en inglés. En español apenas existen, porque la tilde suele marcar la diferencia. Suponen un reto para la síntesis de voz. En la gramática española, «heterónimos» designa sobre todo pares de palabras de distinta raíz como caballo y yegua.
Agentes, flujos y plantillas en un solo espacio de trabajo – demo gratuita de 24 horas.
Iniciar demoLa conversión de texto a voz (text-to-speech) transforma un texto escrito en habla y es, por tanto, lo contrario del reconocimiento de voz (voz a texto). Los sistemas actuales usan redes neuronales para generar voces naturales con una entonación adecuada. Se utiliza, por ejemplo, en locuciones telefónicas, navegadores GPS, funciones de lectura en voz alta para webs accesibles y asistentes de voz.
El etiquetado gramatical (part-of-speech tagging) asigna automáticamente a cada palabra de una frase su categoría gramatical, como sustantivo, verbo, adjetivo o preposición. Como muchas palabras son ambiguas («vino» como sustantivo o como verbo, «bajo» como adjetivo, preposición o verbo), los métodos tienen en cuenta el contexto. Es un paso clásico de preprocesamiento para análisis sintáctico, extracción de información o corrección ortográfica, y lo ofrecen bibliotecas como spaCy o NLTK.
El procesamiento del lenguaje natural (Natural Language Processing, NLP) es la rama de la IA que permite a los ordenadores analizar, comprender y generar lenguaje humano escrito u oral. Abarca tareas como traducción, clasificación, resumen, análisis de sentimiento y sistemas de pregunta-respuesta. Antes predominaban las reglas y los métodos estadísticos; hoy el campo lo marcan los grandes modelos de lenguaje.
La resolución de correferencias es una tarea del procesamiento del lenguaje natural que identifica qué expresiones de un texto se refieren a la misma persona, cosa o situación. En «La señora Weber llamó. Ella pide que la llamen», el sistema debe entender que «ella» es la señora Weber. Es importante para resúmenes, extracción de información y chatbots que deben mantener las referencias a lo largo de varias frases o turnos de conversación.
