Procesamiento del Lenguaje Natural

El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) se centra en el conjunto de herramientas a las que un modelo de inteligencia artificial tiene acceso con el objetivo principal de imitar el lenguaje natural de los seres humanos. Conseguir esto ha sido todo un reto para la industria, la cual ha encontrado formas para desarrollar soluciones para múltiples aplicaciones, que tienen su origen en dos modelos básicos de operación:

Modelo probabilístico: se recolecta la mayor cantidad de datos para después calcular cuál es la frecuencia en la que aparecen ciertas unidades lingüísticas en un contexto. De esta manera, la siguiente vez que se produzca ese contexto se podrá predecir qué unidad sería la adecuada.

Modelo lógico: a la inversa del modelo anterior, los que definen los patrones son los lingüistas. Posteriormente, al combinarlos con la información almacenada, se configuran los patrones de respuesta automática.

Procesar el lenguaje natural no es una tarea fácil, pues requiere de la aplicación de diferentes técnicas que siguen los modelos descritos anteriormente. Estas técnicas son aplicadas a través de diversos algoritmos que permiten que el PLN realice tareas específicas en un proceso.

Detección del lenguaje. Una de las tareas más básicas que tiene una inteligencia artificial al procesar lenguaje natural.

Identificación de relaciones. Para saber qué tiene que responder a continuación.

Categorización del contenido. Resume toda la información basada en el lenguaje natural facilitando su búsqueda e indexación.

Análisis sintáctico. Permite que pueda responder correctamente.

Lematización. Consiste en la eliminación automática de prefijos y sufijos para quedarse con la palabra raíz, lo cual facilita las búsquedas de palabras y ayuda a una respuesta más rápida.

Contextualización. Estructura la información con base en el contexto que ha sido previamente definido.

Análisis de sentimientos. Identifica el humor del interlocutor basándose en lenguajes que se han usado.

Resumen de documentación. Capaces de resumir automáticamente grandes cantidades de texto.

Traducción. Se aplica con varios idiomas.

De voz a texto y viceversa. Transformar el lenguaje hablado en texto escrito y al contrario casi inmediatamente.

En general, estas tareas fragmentan los mensajes en piezas elementales para explorar cómo estas piezas juntas tienen nuevos significados, usando tanto la lingüística como complicados algoritmos informáticos para enriquecer el lenguaje aprendido y añadirles valor a las comunicaciones.

Una de las caras más conocidas de esta área son los Chatbots. En este tema podemos identificar asistentes personales como Siri, Cortana o Alexa, que hoy día ya nos ayudan a realizar tareas cotidianas a través de múltiples dispositivos.

Desde hace algún tiempo se discute sobre si el desarrollo de la inteligencia artificial y las máquinas con capacidad de aprendizaje cambiarán los procesos de trabajo en las empresas y si estos nuevos modelos afectarán a los puestos de los empleados. En realidad, este tipo de aplicaciones no debería ser un tema que preocupe a las personas que actualmente ocupan puestos de gestión. El desarrollo de la inteligencia artificial aplicado en el proceso de negocios puede hacer que tareas administrativas y/o mecánicas asociadas a algunos puestos sean mucho más eficientes y bien aplicadas. Además, pueden generar en los clientes finales una sensación de satisfacción a necesidades específicas.

Si consideras que existe algún proceso en tu organización que pudiera beneficiarse de la implementación de este tipo de soluciones ponte en contacto con nosotros. En Business Value Consulting podemos asesorarte para que conozcas diferentes productos y aplicaciones para ayudarte a diseñar un nuevo modelo de atención adecuado para tu organización. 

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