El trabajo con procesamiento del lenguaje natural (PLN) aumenta increíblemente cada día. Cada vez más sistemas trabajan de forma automatizada y las inteligencias artificiales entienden cada vez mejor el lenguaje humano.
Descubre a continuación qué es el PLN y qué tipo de utilidades que lo aplican pueden servirte para atraer más visitantes a tu blog y generar una exitosa experiencia del cliente.
¿Cómo definimos el procesamiento del lenguaje natural?
El procesamiento del lenguaje natural, es un campo dentro de la inteligencia artificial (IA) y la lingüística que estudia las interacciones mediante el uso natural del lenguaje entre las personas y las máquinas.
Es una tecnología diseñada para que las computadoras puedan entender el lenguaje humano. Se centra en las comunicaciones humanas identificando y clasificando los diversos elementos del mensaje para su interpretación.
Hoy en día una gran cantidad de aplicaciones dependen del PLN: Google Translate, asistentes personales como Siri de Apple o Alexa de Amazon entre otros. Los chatbots son otro ejemplo de cómo se utiliza el PLN en la actualidad.
El PLN se utiliza en diversas áreas y para distintas funciones:
Comprensión del lenguaje natural
La comprensión del lenguaje natural (CLN) es la parte del procesamiento del lenguaje natural que interpreta el mensaje y comprende el significado como si fuese una persona. Este sistema funciona a base de reglas de gramática de cada idioma específico y teoría semántica y pragmática para interpretar el contexto y las intenciones.
Generación del lenguaje natural
La generación del lenguaje natural (GLN) le brinda al sistema, la capacidad de crear un nuevo mensaje en lenguaje humano de forma autónoma. Escoge información que va a reproducir (según el mensaje que tiene que contestar), la organiza y la reproduce basándose en el léxico, recursos gramaticales y estructuras sintácticas del idioma
Recuperación de información
La recuperación de información (RI) es un campo dentro de la informática que se enfoca en procesar textos de documentos para encontrar partes relacionadas a palabras claves.
Un ejemplo del uso de esta técnica son los sistemas de respuestas a preguntas de usuarios. Estos brindan respuestas ya diseñadas asociadas a palabras clave de la consulta.
No se necesitan reglas gramaticales ya que su objetivo no es generar nuevas frases.
Reconocimiento y síntesis del habla
Existen sistemas de reconocimiento de voz que pueden procesar mensajes de la voz humana y transcribirlos en texto. Pueden comprender la intencionalidad de los mismos y ofrecer respuestas en voz humana a través de la síntesis de habla. La síntesis de habla permite que las máquinas puedan generar y reproducir voces humanas.
Traducción automática
Otro campo de investigación dentro de la lingüística informática es la traducción automática.
Los sistemas de traducción automática permiten traducir mensajes entre diferentes lenguas e idiomas. Los sistemas de autocompletado de texto y de autocorrección también utilizan PLN.
Resumen y clasificación de textos
Otra función que puede cumplir el PLN es crear resúmenes de texto de forma automática. Estos sistemas suelen utilizarse en dependencias del estado o en el sector legal en donde se encuentra archivada una gran cantidad de documentación.
Otro uso de la función de clasificación de textos es en la detección del SPAM. Esta tecnología se utiliza por las grandes empresas como Google para detectar correos no deseados o contenido que no cumple con las normativas del buscador.
Detección de sentimientos o emociones
La detección de emociones es un uso novedoso de procesamiento del lenguaje natural. Cada vez más marcas utilizan esta tecnología para comprender lo que sienten sus usuarios al utilizar un determinado producto, servicio o en relación a la experiencia de compra.
¿Cómo funciona el PLN?
Casi todas las técnicas de procesamiento del lenguaje natural se basan en el aprendizaje constante. Los algoritmos de inteligencia artificial utilizan datos para analizar el lenguaje humano para aprender patrones y correlaciones.
Los algoritmos identifican y extraen las reglas del lenguaje natural y los convierte en datos para que las computadoras y los servidores puedan comprender.
El procesamiento del lenguaje natural fue evolucionando con los años. Los primeros algoritmos como los de Machine Learning recibían instrucciones para buscar palabras y oraciones. La investigación en la materia permitió lograr un enfoque más flexible y cercano al lenguaje natural.
¿Cómo se aplica el procesamiento del lenguaje natural
Existen dos técnicas principales que se aplican en el PLN: el análisis sintáctico y el análisis semántico.
Análisis sintáctico
Cuando hablamos de sintaxis nos referimos a las reglas y principios relativos a la estructura de una oración y el orden de los términos en un idioma específico.
El PLN analiza sintácticamente las frases para identificar su estructura y la relación que tienen las palabras entre sí. El análisis sintáctico se lleva a cabo con las siguientes tarea:
- Segmentación: se refiere a la separación del texto en fragmentos individuales. Pueden ser palabras o frases.
- Lematización y truncación: estos procesos reducen las palabras a una forma base a través de un diccionario o conjunción de reglas.
- Etiquetado: se denomina etiquetado a la identificación de las partes de la frase (sustantivo, verbo, adverbio, adjetivo, objeto, etc)
- Eliminación de palabras: las denominadas palabras vacías que no añaden valor semántico como “tuyo” o “yo” son eliminadas del análisis.
Análisis semántico
El análisis semántico es el que relaciona las estructuras sintácticas con su significado. Se determina según la relación entre las palabras individuales y la combinación de palabras comunes, frases, figuras retóricas y significado en el contexto.
Este análisis es la parte del PLN más difícil de dominar para la Inteligencia Artificial. Los principales métodos son:
- Análisis léxico: consiste en buscar el significado de las palabras individuales dentro de su contexto.
- Desambiguación del sentido de la palabra: por lo general las palabras tienen más de un significado. A través de la desambiguación se elige la que más sentido tiene en el contexto dado.
- Relaciones: a través de la extracción, el PLN busca entender el significado de texto a través de las relaciones que se dan entre lugares y personas.
Procesamiento del lenguaje natural en el blog
Las aplicaciones del procesamiento del lenguaje natural en tu negocio son muy diversas:
- Opinión de los clientes: puedes utilizar el análisis de entidades para identificar y etiquetar campos en documentos y canales. Con este método aprenderás sobre las opiniones de tus clientes y obtendrás información valiosa sobre sus experiencias como usuarios.
- Chatbots para atención al cliente: un chatbot es un software basado en Inteligencia Artificial que fue desarrollado para interactuar con los usuarios automáticamente y de forma coherente. El chatbot emplea un lenguaje natural y proporciona respuestas según la necesidad o duda planteada por el usuario.
- Traducción automática: la posibilidad de que tu contenido se traduzca en cientos de idiomas de forma automática permite alcanzar una gran cantidad de públicos diferentes.
Según un estudio de Global Solutions, la Inteligencia artificial potenciará el 95% de todas las interacciones con los clientes para 2025, incluidas las conversaciones telefónicas y en línea
Los nuevos usos del PLN permiten que las interacciones con el cliente evolucionen a un nivel de excelencia a lo largo del customer journey. Esto sin lugar a dudas se traduce en una mejor experiencia del cliente.
Ejemplos de PLN
Conoce a continuación 8 ejemplos concretos de la aplicación de PLN para diversas funciones y actividades:
- Filtros de correo electrónico: los filtros de correo no deseado fueron pioneros en el procesamiento del lenguaje natural. Hoy en día estos filtros han evolucionado y pueden clasificar correos electrónicos en tres categorías: primaria, social y promociones)
Esto permite que los usuarios gestionen el tamaño de la bandeja de entrada y perciban rápidamente mensajes importantes. - Asistentes inteligentes: como mencionamos anteriormente, Siri de Aple y Alexa de Amazon, tienen la capacidad de reconocer patrones de diálogo gracias a la síntesis de voz.
- Resultados de búsqueda: los motores de búsqueda también utilizan PLN para obtener resultados relevantes según las intenciones de búsqueda de los usuarios.
Google no solamente predice qué búsquedas populares pueden coincidir con una consulta sino que analiza todo el panorama para entender más allá del significado literal.
- Texto predictivo: aquí encontramos herramientas como la corrección automática, la función de autocompletar y el texto predictivo. Estas funciones son similares a los motores de búsqueda ya que predicen lo que la persona va a decir según lo que escribió y completan o sugieren cómo seguir.
Estas herramientas también se enriquecen mediante más se usan. El texto predictivo se adapta a las singularidades lingüísticas del usuario que lo utiliza.
- Llamadas telefónicas digitales: existen sistemas automatizados que dirigen llamadas de los clientes a un representante de servicio o un chatbot en línea que responde las solicitudes del cliente. También pueden automatizarse llamadas par programar turnos o citas
Beneficios del procesamiento del lenguaje natural
La aplicación de tecnologías como el PLN generan grandes beneficios que no necesariamente se traducen siempre en ventas sino en la mejora de una experiencia del cliente completa.
El 79% de los ejecutivos de todo el mundo dice que la inteligencia artificial hará que su trabajo sea más fácil y eficiente (Fuente).
Estos son algunos de los beneficios principales de la aplicación de procesamiento del lenguaje natural:
- Ahorra tiempo al automatizar procesos: dentro del marketing existen muchos procesos repetitivos en donde el PLN puede ayudar a optimizar: correos electrónicos, síntesis de mensajes de voz, asistentes virtuales, etc.
- Optimiza el trabajo de valor: existen actividades dentro de una empresa que deben ser ejecutadas por personas y pueden suponer una limitación en la velocidad de ejecución. Existen modelos de PLN que pueden aportar ayudas para agilizar el
trabajo.
- Ayuda en la toma de decisiones: el PLN te permite evaluar grandes cantidades de texto y extraer un resumen de datos (engagement con la marca por ejemplo) para tomar decisiones estratégicas.
Conclusiones
El procesamiento del lenguaje natural es un campo de estudio en constante avance. Cada vez son más las organizaciones y empresas que aprovechan de formas innovadoras el PLN para mejorar y transformar la experiencia del cliente.
En el entorno digital las aplicaciones de PLN son inmensas y la lista seguirá creciendo a través de la innovación tecnológica. Aprovecha todos los beneficios que ofrece el PLN en tu negocio y lograrás mejoras significativas en la experiencia de tus clientes.
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