¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural?
El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es una rama de la inteligencia artificial que se ocupa de cómo las computadoras entienden y procesan grandes volúmenes de datos en lenguaje natural. Estudia el lenguaje natural como entrada y lo descompone para facilitar su procesamiento.
Los desarrollos en PLN han llevado al desarrollo de dispositivos inteligentes interactivos y software de texto a voz. Este tipo de software, también conocido como síntesis de voz o generación de voz, puede añadir voces sintetizadas a sitios web o aplicaciones.
En la última década, un cambio dramático en la investigación de PLN ha llevado al uso extensivo de técnicas estadísticas como aprendizaje automático (ML) y minería de datos. El PLN combina la informática, la lingüística y el ML para estudiar el método de comunicación entre computadoras y humanos en lenguaje natural.
Beneficios del procesamiento del lenguaje natural
El PLN tiene varios beneficios para las empresas, incluyendo:
- Ayuda a analizar grandes conjuntos de datos. Las empresas se encuentran con vastos conjuntos de datos no estructurados todos los días. Tomaría días o semanas analizarlos manualmente. La tecnología de PLN ayuda a analizar y procesar dichos datos masivos de manera precisa y más rápida.
- Proporciona análisis imparciales. Los tomadores de decisiones pueden verse influenciados por factores externos que podrían afectar su análisis, o tener sesgos cognitivos, lo que puede llevar a errores en el análisis. El PLN proporciona un análisis imparcial y objetivo, reduciendo cualquier posibilidad de errores.
- Mejora las experiencias de los clientes. El PLN ayuda a entender las consultas de los clientes y responder a ellas para una resolución más rápida. Ejemplos incluyen chatbots y asistentes virtuales.
Técnicas de procesamiento del lenguaje natural
El PLN se ha vuelto cada vez más crucial para que las empresas obtengan una ventaja competitiva y brinden servicios personalizados a sus clientes. A continuación se presentan algunas técnicas que las empresas utilizan para aprovechar el PLN.
A continuación se presentan algunas técnicas notables de PLN que las empresas pueden utilizar.
- Análisis de sentimientos es la disección de datos, como texto o voz, para determinar si es positivo, neutral o negativo. Transforma grandes volúmenes de comentarios o reseñas de clientes en resultados cuantificados.
- Reconocimiento de entidades nombradas etiqueta nombres de organizaciones, personas o nombres propios en el texto y los extrae para un estudio posterior.
- Resumen de texto descompone la jerga en términos básicos.
- Modelado de temas utiliza programas de inteligencia artificial para etiquetar y agrupar conjuntos con temas comunes.
- Clasificación de texto organiza grandes volúmenes de datos no estructurados.
- Extracción de palabras clave simplifica la tarea de localizar los datos más relevantes dentro del texto.
- Lematización y stemming ilustran cómo los datos de texto se dividen, etiquetan y organizan según la raíz o definición.
Casos de uso del procesamiento del lenguaje natural
En muchas aplicaciones del mundo real, la inteligencia de las máquinas está impulsada por el procesamiento del lenguaje natural, algunos de los cuales se discuten a continuación.
- Detección de spam. El PLN es la principal herramienta de detección de spam. Examina los correos electrónicos en busca de lenguaje que frecuentemente denota spam o phishing. El uso excesivo de frases financieras, gramática pobre reconocible, lenguaje intimidante, urgencia inapropiada o nombres corporativos mal escritos son señales de alerta. Uno de los pocos problemas de PLN que los expertos creen que está "en gran medida resuelto" es la detección de spam.
- Traducción automática. Google Translate es una tecnología de PLN fácilmente accesible. En lugar de intercambiar palabras de un idioma a otro, la traducción automática debe capturar con precisión el significado y el tono del idioma fuente para producir material que tenga el mismo significado y el efecto deseado en el idioma de destino. Traducir texto a un idioma y luego de vuelta al original es un enfoque fantástico para probar cualquier software de traducción automática.
- Chatbots y asistentes virtuales. Los asistentes virtuales utilizan reconocimiento de voz para encontrar patrones en comandos de voz y generación de lenguaje natural para responder adecuadamente. Un ejemplo es Siri de Apple.
- Análisis de sentimientos en redes sociales. El PLN ha emergido como una herramienta comercial crucial para revelar conocimientos ocultos de datos de plataformas de redes sociales. El análisis de sentimientos puede examinar el lenguaje utilizado en redes sociales publicaciones, comentarios y reseñas para extraer actitudes y emociones en respuesta a productos, promociones y eventos. Las empresas pueden usar esta información para crear nuevos productos y lanzar nuevas iniciativas de marketing.
- Resumen de texto. Esto utiliza técnicas de procesamiento del lenguaje natural para procesar grandes cantidades de texto digital y proporcionar resúmenes para índices, bases de datos de investigación o usuarios ocupados que no tienen tiempo para leer el texto completo. El mejor software de resumen de texto utiliza generación de lenguaje natural (NLG) y razonamiento semántico para resumir el contexto relevante y las conclusiones.
Procesamiento del lenguaje natural vs. minería de texto
El procesamiento del lenguaje natural enseña a las máquinas a comprender el lenguaje natural. Aunque las computadoras entienden la información estructurada, se convierte en un desafío entender los lenguajes humanos, textos y voces que entran en datos no estructurados.
La minería de texto es una técnica que extrae índices numéricos críticos del texto. Como resultado, hace que varios algoritmos sean capaces de acceder a la información en el contenido textual. La información puede extraerse para crear resúmenes de un documento. La minería de texto es un sistema de inteligencia artificial que procesa datos de varias piezas de contenido basado en texto. Se aplican muchos algoritmos de aprendizaje profundo para evaluar con precisión el texto.
Aprende más sobre aprendizaje profundo y comprende cómo las máquinas inteligentes aprenden y progresan.
Sagar Joshi
Sagar Joshi is a former content marketing specialist at G2 in India. He is an engineer with a keen interest in data analytics and cybersecurity. He writes about topics related to them. You can find him reading books, learning a new language, or playing pool in his free time.
