Procesamiento del lenguaje natural
¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural?
El procesamiento del lenguaje natural es una rama de la inteligencia artificial que permite a los sistemas informáticos comprender, interpretar, controlar y entender el lenguaje humano. Utiliza la lingüística computacional junto con modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para procesar el lenguaje humano. El lenguaje humano se procesa en datos de texto o voz para comprender la intención o el sentimiento de los usuarios.
Los programas informáticos facilitan la traducción de texto de un lenguaje a otro, responden a comandos y resumen grandes volúmenes de datos en tiempo real. Por ejemplo, las empresas utilizan formatos de texto y voz para comunicarse mediante correo electrónico, redes sociales, audio/vídeo, etc.
Importancia del procesamiento del lenguaje natural
- Procesar, evaluar y archivar información
- Implementar chatbots para el servicio de atención al cliente
- Clasificación y extracción de texto
El procesamiento del lenguaje natural aprovecha las siguientes técnicas para analizar los lenguajes humanos.
- Análisis del sentimiento: analiza texto para reconocer sentimientos y comprender la opinión del cliente.
- Resumen: condensa grandes extensiones de texto manteniendo los puntos y la información clave.
- Extracción de palabras clave: identifica y extrae las palabras clave esenciales para la optimización de motores de búsqueda (SEO), la visualización de datos y los análisis.
- Tokenización: divide las palabras y los caracteres en unidades más pequeñas, llamadas «tokens», para el preprocesamiento, la segmentación y el procesamiento del lenguaje.
¿Cómo funciona el procesamiento del lenguaje natural?
El procesamiento del lenguaje natural (NLP) utiliza algoritmos informáticos para procesar y analizar el lenguaje humano, de modo que los ordenadores puedan entender y responder mediante la comprensión y la creación de textos, mensajes y conversaciones significativos.
Los algoritmos de procesamiento del lenguaje natural implementan herramientas y técnicas diversas para comprender y entender el lenguaje humano. Todas estas técnicas extraen información concreta del texto especificado. Estas técnicas incluyen la tokenización, el etiquetado gramatical, la depuración sintáctica, el reconocimiento de entidades nombradas, el análisis semántico y la generación de lenguaje.
La tokenización es el paso inicial del procesamiento del lenguaje natural. Aquí, el texto se divide en palabras o frases individuales, llamadas «tokens». Al dividir el texto en «tokens», los algoritmos obtienen una comprensión básica de la estructura y el contexto del texto, para facilitar su procesamiento y análisis. Los «tokens» de palabras se separan con espacios en blanco y los de frases, con puntos. La tokenización de alto nivel se emplea para coubicaciones (palabras que van juntas), como por ejemplo, comida rápida.
El etiquetado gramatical asigna etiquetas adecuadas a cada «token» para indicar su categoría gramatical (por ejemplo, sujeto, verbo, adjetivo, pronombre, preposición, conjunción). Esto facilita la comprensión de la estructura gramatical de una frase para su análisis. La depuración sintáctica analiza la estructura de la frase para comprender la relación entre las palabras y los sintagmas. Identifica el sujeto, el predicado y el objeto de la frase, para que el algoritmo pueda comprender su significado.
Asimismo, el reconocimiento de entidad nombrada (NER) identifica y categoriza las entidades nombradas como nombres, ubicaciones u organizaciones. Extrae información crucial del texto y facilita la extracción de información y el análisis de sentimiento. Por ejemplo, en la frase «George enseña inglés», una persona (George) está relacionada con el complemento (inglés) por la categoría semántica «enseña».
El análisis semántico va más allá de la sintaxis para comprender el significado del texto y extraer la información relevante. Analiza el texto e interpreta la intención de su finalidad. Por último, la generación de lenguaje implica la creación de respuestas similares a las humanas o la generación de texto coherente utilizando los datos extraídos de pasos anteriores.
¿Para qué puede utilizarse el procesamiento del lenguaje natural?
El procesamiento del lenguaje natural puede utilizarse a través de diversos sectores, como los siguientes:
Sanidad: el procesamiento del lenguaje natural puede extraer y analizar información médica de notas clínicas, informes de investigación y registros de pacientes, para mejorar la eficacia y precisión de los documentos. Analiza los síntomas y el historial médico del paciente para apoyar los diagnósticos y los tratamientos recomendados. Automatiza tareas como la codificación y facturación médicas, mejora la toma de decisiones clínicas, analizando los síntomas del paciente y sus registros de tratamientos, e incluso ayuda a extraer información valiosa de datos médicos a gran escala para investigaciones clínicas.
Sector financiero: el procesamiento del lenguaje natural desempeña un papel decisivo en el análisis de noticias financieras, el resumen de informes de analistas y la extracción de información de documentos financieros, como informes anuales y documentos presentados ante entidades reguladoras. El análisis de datos de texto con patrones sospechosos ayuda a evitar brechas de seguridad y actividades fraudulentas.
El procesamiento del lenguaje natural también puede ayudar en la gestión de riesgos, al extraer y analizar información de contratos legales y acuerdos financieros. Los chatbots basados en el procesamiento del lenguaje natural ayudan a prestar servicios de asesoramiento financiero personalizados y automatizan procesos de soporte para clientes en el sector financiero y bancario.
Comercio electrónico y minorista: el procesamiento del lenguaje natural analiza los comentarios y análisis de los clientes para comprender los sentimientos hacia los productos o servicios y encontrar la forma de mejorarlos. Asimismo, puedes enviar recomendaciones de productos personalizadas sobre la base de las preferencias y el historial de navegación del cliente. Con la ayuda del procesamiento del lenguaje natural, las empresas pueden supervisar los procesos de los competidores y las tendencias del mercado.
Servicio de atención al cliente: el procesamiento del lenguaje natural puede mejorar las experiencias del cliente y optimizar las operaciones. Los chatbots y asistentes virtuales basados en el procesamiento del lenguaje natural pueden comprender las consultas de los clientes, proporcionar respuestas relevantes y gestionar transacciones básicas. El procesamiento del lenguaje natural también puede analizar los comentarios de los clientes, las publicaciones en redes sociales o las interacciones con el soporte al cliente para obtener información sobre el sentimiento del cliente y mejorar la calidad del servicio.
Marketing y publicidad: el procesamiento del lenguaje natural puede ayudar a automatizar la creación de contenido para las campañas de marketing, el marketing por correo electrónico y las descripciones de productos. También ayuda a realizar el seguimiento de la presencia de marca en canales de redes sociales, para gestionar la reputación y construir una sólida base de clientes.
Educación: las instituciones educativas pueden utilizar el procesamiento del lenguaje natural para puntuar trabajos y ensayos, además de para proporcionar comentarios a los alumnos con rapidez. Además, puede ayudarles a comprender cuestiones de gramática, pronunciación y vocabulario.
Recursos humanos: las organizaciones pueden utilizar el procesamiento del lenguaje natural para escanear currículums y solicitudes de trabajo a fin de elegir a los candidatos ideales, al identificar las habilidades y cualificaciones adecuadas. También pueden evaluar los estudios de comentarios de los empleados para comprender sus sentimientos y compromiso.
Gobierno y servicios públicos: el procesamiento del lenguaje natural analiza documentos gubernamentales y textos legislativos para extraer información, evaluar el impacto de las políticas y mejorar la toma de decisiones.
¿Cómo podemos utilizar el procesamiento del lenguaje natural?
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