Guía del lenguaje de procesamiento natural

El procesamiento natural del lenguaje puede ayudar a agilizar las funciones de comunicación diarias. Independientemente de sus conocimientos técnicos, puede utilizar esta función en su beneficio. El uso eficaz de este proceso puede ayudar a aumentar la eficiencia y a disminuir el tiempo dedicado a tareas específicas.

En este artículo, definimos lo que es el lenguaje de procesamiento natural, describimos sus tareas comunes, explicamos sus usos y discutimos enfoques y ejemplos para utilizar este proceso en su beneficio.

¿Qué es el procesamiento natural del lenguaje?

El procesamiento natural del lenguaje, o procesamiento del lenguaje natural (PNL), es la manipulación del habla o del texto—un lenguaje natural—por un programa o aplicación de software. Normalmente, esta función utiliza la inteligencia artificial (IA) para ayudarle a traducir o entender las comunicaciones. Algunos ejemplos de esta función son:

  • Cómo usar la conversión de voz en texto en tu smartphone para enviar un mensaje
  • Cómo ordenar a un sistema operativo de voz que encienda o apague las luces
  • Pedir al asistente de voz de tu smartphone que llame a alguien por ti
  • Buscar información en los motores de búsqueda

En estos casos, un programa o aplicación informática traduce el mensaje y lo convierte en código para proporcionar asistencia técnica.

¿Qué son las tareas de procesamiento del lenguaje natural?

Dependiendo de para qué uses o hagas referencia a la PNL, las tareas que utilices pueden variar. A continuación se presentan algunas tareas comunes de PNL que puede encontrar:

Categorización de contenidos

La categorización de contenidos se centra en el análisis lingüístico de los documentos para encontrar coincidencias o materiales relevantes. Por ejemplo, si le hicieras una pregunta a tu asistente de smartphone, éste utilizaría las capacidades de la IA para procesar tu lenguaje en su código y encontrar coincidencias de búsqueda o respuestas específicas. En concreto, esto puede incluir el análisis de los resultados de la búsqueda, la indexación de la información, el resaltado de contenidos similares o la eliminación de duplicaciones de información.

Descubrimiento y modelización

El descubrimiento y el modelado se centran en la comprensión del significado de un texto o comunicación verbal y de los temas presentes. Una vez que los sistemas de PNL los reconocen, pueden utilizar la analítica con el texto para ayudar a optimizar los resultados. Por ejemplo, si usted le pide a su dispositivo inteligente que encuentre la respuesta a una pregunta, pueden utilizar la analítica con su texto verbal para encontrar la respuesta.

Extracción contextual

La extracción contextual se centra en recopilar información relevante de las fuentes. Por ejemplo, si el asistente de tu smartphone no encuentra una respuesta, puede ofrecerte artículos relacionados que ha encontrado durante la búsqueda. Normalmente, el proceso que utiliza para encontrar los otros artículos implica la extracción contextual, ya que busca artículos con contextos similares.

Análisis del sentimiento

El análisis de sentimientos se centra en identificar el tono o las opiniones sesgadas dentro de la información textual. Esencialmente, examina la mensajería de información para identificar cualquier información subjetiva. Esto puede incluir el escaneo del texto y su comparación con otros resultados. El proceso es similar a si usted determinara qué fuente utilizar en su investigación. La PNL podría utilizar el análisis de sentimientos para determinar qué resultados son los mejores.

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Transformaciones de la conversación

Las transformaciones de la conversación se centran en transformar las comunicaciones de un formato a otro. Un ejemplo de esto podría ser el uso de las capacidades de voz a texto para enviar un mensaje en su teléfono, ya que la comunicación verbal se está transformando en comunicación escrita. Estas transformaciones también pueden incluir la comunicación escrita a la comunicación verbal.

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Resumir los documentos

El resumen de documentos se centra en la generación de comprensiones globales para grandes cantidades de información. Esto puede permitir condensar textos más extensos para un consumo más rápido, pero manteniendo su significado original. Esta función puede ayudar a los usuarios a aprender y ahorrar tiempo, ya que consumen sólo la información más importante.

Traducción automática

La traducción automática se centra en la conversión de lenguas naturales de una forma a otra, manteniendo el significado del texto. Esto puede incluir una variedad de tipos de traducción, incluyendo:

  • La traducción automática estadística: Este tipo de traducción automática se centra en la relación entre las palabras utilizadas en las fuentes originales y las palabras similares en otros idiomas. Normalmente, esto puede ayudar con las traducciones básicas de texto entre diferentes idiomas.

  • Traducción automática basada en reglas: Este tipo de traducción automática se centra en la gramática del idioma de origen para ayudar con las traducciones. Normalmente utilizan diccionarios como referencia hasta que consiguen una mayor eficacia.

  • Traducción automática híbrida: Este tipo de traducción automática se centra en la memoria de traducción, que puede ayudar a mejorar la calidad de la misma. Aunque, en ocasiones, este proceso puede requerir la asistencia humana.

  • Traducción automática neural: Este tipo de traducción automática se centra en el uso de modelos neuronales para ayudar a construir modelos estadísticos complejos para la traducción. Normalmente, su función principal es analizar las fuentes y el texto en niveles más profundos.

¿Cuándo se utiliza el procesamiento del lenguaje natural?

Puede utilizar la PNL para diferentes propósitos, entre ellos:

Trabajar con grandes cantidades de datos basados en texto

La PNL puede ayudar a los sistemas tecnológicos a comunicarse con los seres humanos en su lengua materna para completar tareas. Por ejemplo, este proceso permite a los dispositivos tecnológicos leer textos, escuchar y comprender el discurso verbal, medir sus sentimientos e identificar qué información es más importante. Esto puede ser especialmente útil cuando las personas piden a los dispositivos que busquen información de entre todo lo indexado en Internet.

En función de sus actividades cotidianas, es posible que utilice la PNL sin darse cuenta porque su automatización es fácilmente accesible. Por ejemplo, la mayoría de los dispositivos inteligentes tienen funciones de conversión de voz a texto o de asistencia virtual. La automatización de este proceso es beneficiosa para potenciar la eficacia de la PNL a la hora de completar las solicitudes.

Estructuración de las fuentes de datos

Cuando la PNL examina las fuentes, puede necesitar una comprensión de muchos idiomas y estilos gramaticales para comprender la información que está analizando. Por ejemplo, a veces la gente incluye abreviaturas o términos de jerga en la escritura y acentos en el discurso verbal. La tecnología PNL trabaja para reconocer estos elementos o buscar información que le ayude a estructurar las fuentes de datos que encuentra de forma fácil de entender. Aquí es donde el aprendizaje automático también puede aportar beneficios, ya que estos sistemas pueden aprender a entender estos elementos, lo que puede permitir niveles de eficiencia más avanzados.

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Enfoques y ejemplos de uso del procesamiento del lenguaje natural

La PNL puede utilizar diferentes enfoques y métodos para alcanzar objetivos. He aquí algunos ejemplos:

Análisis de textos

La PNL puede proporcionar muchos usos y beneficios para el análisis de la información textual, ya que puede escudriñar el texto para entender su relevancia o valor, que luego puede comparar con otros hallazgos. Algunos ejemplos de cómo este proceso puede ayudar con el análisis de textos son:

  • 1. Investigación: Este uso ayuda a reconocer patrones o pistas en comunicaciones digitales, como correos electrónicos o textos, o comunicaciones escritas documentadas para ayudar a resolver delitos.
  • Experiencia: Este uso ayuda a organizar el contenido en grupos intencionados, como por ejemplo por temas, para ayudarle a identificar tendencias importantes o a obtener la información más útil mientras ahorra tiempo.
  • de las redes sociales: Este uso ayuda a rastrear el conocimiento del sentimiento para temas específicos y a identificar sus influencias digitales.

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Funciones cotidianas

La PNL puede proporcionar usos en funciones cotidianas además de los asistentes digitales, aunque nadie se dé cuenta de que analiza la información. Algunos ejemplos de cómo este proceso puede ayudar en funciones cotidianas fuera de los asistentes digitales son:

  • Filtrado de spam: Este uso ayuda a identificar patrones entre los correos electrónicos reales y los de spam para separar el correo basura de tu bandeja de entrada.
  • Transcripciones de mensajes de voz: Este uso ayuda a documentar el discurso verbal a través de mensajes de voz para proporcionar transcripciones de su mensaje recibido.
  • Búsqueda en línea: Este uso ayuda a poblar las búsquedas sugeridas que recibes cuando escribes en los motores de búsqueda en línea o en los cuadros de búsqueda de navegación de los sitios web para ayudarte a encontrar información específica.