¿Qué es la PNL?
El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es un subcampo de la inteligencia artificial (IA). Permite que los robots analicen y comprendan el lenguaje humano, lo que les permite realizar actividades repetitivas sin intervención humana. Los ejemplos incluyen traducción automática, resumen, clasificación de tickets y revisión ortográfica.
El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es la capacidad de una computadora para analizar y comprender el lenguaje humano. La PNL es un subconjunto de la inteligencia artificial centrado en el lenguaje humano y está estrechamente relacionado con la lingüística computacional, que se centra más en enfoques estadísticos y formales para comprender el lenguaje.
La PNL se usa típicamente para resumir documentos, clasificar textos, detectar y rastrear temas, traducción automática, reconocimiento de voz y mucho más.
¿Cómo funciona la PNL?
Los sistemas NLP utilizan algoritmos de aprendizaje automático para analizar grandes cantidades de datos no estructurados y extraer información relevante. Los algoritmos están entrenados para reconocer patrones y hacer inferencias basadas en esos patrones. Así es como funciona:
- El usuario debe ingresar una oración en el sistema de procesamiento de lenguaje natural (NLP).
- Luego, el sistema NLP divide la oración en partes más pequeñas de palabras, llamadas tokens, y convierte el audio en texto.
- Luego, la máquina procesa los datos de texto y crea un archivo de audio basado en los datos procesados.
- La máquina responde con un archivo de audio basado en datos de texto procesados.
Tamaño y crecimiento del mercado de la PNL
La inteligencia artificial se perfila como la próxima gran novedad en el mundo de la tecnología. Con su capacidad para comprender el comportamiento humano y actuar en consecuencia, la IA ya se ha convertido en una parte integral de nuestra vida diaria. El uso de la IA ha evolucionado, y la última ola es el procesamiento del lenguaje natural (NLP).
El tamaño del mercado global de PNL está valorado en USD 15.7 mil millones en 2022 y se espera que crezca a una CAGR de más del 25 % durante el período de pronóstico 2022-2027. Se proyecta que el mercado alcance los 49.4 millones de dólares para 2027 con una CAGR del 25.7 %.
Beneficios de la PNL
Mayor eficiencia y precisión de la documentación
Un documento generado por NLP resume con precisión cualquier texto original que los humanos no puedan generar automáticamente. Además, puede realizar tareas repetitivas, como analizar grandes cantidades de datos para mejorar la eficiencia humana.
Capacidad para crear automáticamente un resumen de contenido textual grande y complejo
El lenguaje de procesamiento natural se puede usar para tareas simples de minería de texto, como extraer hechos de documentos, analizar opiniones o identificar entidades nombradas. El procesamiento natural también se puede utilizar para tareas más complejas, como comprender los comportamientos y las emociones humanas.
Permite a asistentes personales como Alexa interpretar palabras habladas
NLP es útil para asistentes personales como Alexa, ya que permite que el asistente virtual comprenda los comandos de palabras habladas. También ayuda a encontrar rápidamente información relevante de bases de datos que contienen millones de documentos en segundos.
Habilita el uso de chatbots para asistencia al cliente
La PNL se puede utilizar en chatbots y programas informáticos que utilizan inteligencia artificial para comunicarse con personas a través de texto o voz. El chatbot usa NLP para comprender lo que la persona está escribiendo y responder adecuadamente. También permiten que una organización brinde atención al cliente las 24 horas, los 7 días de la semana a través de múltiples canales.
Realizar análisis de sentimiento es más simple
El análisis de sentimientos es un proceso que consiste en analizar un conjunto de documentos (como reseñas o tuits) sobre su actitud o estado emocional (p. ej., alegría, enfado). El análisis de sentimientos se puede utilizar para categorizar y clasificar publicaciones en redes sociales u otro texto en varias categorías: positivo, negativo o neutral.
Información analítica avanzada que antes estaba fuera de su alcance
La reciente proliferación de sensores y dispositivos conectados a Internet ha provocado una explosión en el volumen y la variedad de datos generados. Como resultado, muchas organizaciones aprovechan la PNL para dar sentido a sus datos para impulsar mejores decisiones comerciales.
Desafíos con la PNL
Faltas de ortografía
Los lenguajes naturales están llenos de faltas de ortografía, errores tipográficos e inconsistencias en el estilo. Por ejemplo, la palabra "proceso" se puede escribir como "proceso" o "procesamiento". El problema se agrava cuando agrega acentos u otros caracteres que no están en su diccionario.
Diferencias de idioma
Un hablante de inglés podría decir: "Voy a trabajar mañana por la mañana", mientras que un hablante de italiano diría: "Domani Mattina vado al lavoro". Aunque estas dos oraciones significan lo mismo, la PNL no entenderá la última a menos que la traduzcas al inglés primero.
Sesgos innatos
Los lenguajes de procesamiento natural se basan en la lógica humana y los conjuntos de datos. En algunas situaciones, los sistemas NLP pueden llevar a cabo los sesgos de sus programadores o los conjuntos de datos que utilizan. A veces, también puede interpretar el contexto de manera diferente debido a sesgos innatos, lo que lleva a resultados inexactos.
Palabras con múltiples significados
La PNL se basa en la suposición de que el lenguaje es preciso e inequívoco. En realidad, el lenguaje no es ni preciso ni unívoco. Muchas palabras tienen múltiples significados y se pueden usar de diferentes maneras. Por ejemplo, cuando decimos "ladrar", puede ser ladrido de perro o ladrido de árbol.
Incertidumbre y falsos positivos
Los falsos positivos ocurren cuando el NLP detecta un término que debería ser comprensible pero que no se puede responder correctamente. El objetivo es crear un sistema de PNL que pueda identificar sus limitaciones y aclarar confusiones mediante el uso de preguntas o sugerencias.
Datos de muestra
Uno de los mayores desafíos con el lenguaje de procesamiento natural son los datos de entrenamiento inexactos. Cuantos más datos de entrenamiento tengas, mejores serán tus resultados. Si le proporciona al sistema datos incorrectos o sesgados, aprenderá las cosas equivocadas o aprenderá de manera ineficiente.
Ejemplo de PNL
Traducción de lenguaje natural, es decir, Google Translate
Google Translate es un servicio de traducción gratuito basado en la web que admite más de 100 idiomas y puede traducir su contenido automáticamente a estos idiomas. El servicio tiene dos modalidades: traducción y sugerencias de traducción.
Los procesadores de texto, es decir, MS Word y Grammarly usan NLP para verificar errores gramaticales
Los procesadores de texto como MS Word y Grammarly usan NLP para verificar el texto en busca de errores gramaticales. Lo hacen mirando el contexto de su oración en lugar de solo las palabras en sí.
Sistemas de reconocimiento de voz/IVR utilizados en centros de llamadas
El reconocimiento de voz es un excelente ejemplo de cómo se puede utilizar la PNL para mejorar la experiencia del cliente. Es un requisito muy común que las empresas cuenten con sistemas IVR para que los clientes puedan interactuar con sus productos y servicios sin tener que hablar con una persona en vivo. Esto les permite manejar más llamadas pero también ayuda a reducir costos.
Asistentes digitales personales, es decir, Google Home, Siri, Cortana y Alexa
El uso de la PNL se ha vuelto más frecuente en los últimos años a medida que avanza la tecnología. Las aplicaciones de asistente digital personal como Google Home, Siri, Cortana y Alexa se han actualizado con capacidades NLP. Estos dispositivos usan NLP para comprender el habla humana y responder adecuadamente.
Casos de uso
Procesamiento inteligente de documentos
Este caso de uso implica extraer información de datos no estructurados, como texto e imágenes. La PNL se puede utilizar para identificar las partes más relevantes de esos documentos y presentarlas de manera organizada.
Análisis de los sentimientos
El análisis de sentimientos es otra forma en que las empresas pueden utilizar la PNL en sus operaciones. El software analizaría las publicaciones en las redes sociales sobre un negocio o producto para determinar si las personas piensan positiva o negativamente al respecto.
Detección de fraude
La PNL también se puede utilizar para la detección de fraudes mediante el análisis de datos no estructurados como correos electrónicos, llamadas telefónicas, etc., y bases de datos de seguros para identificar patrones o actividades fraudulentas en función de palabras clave.
Detección de idioma
NLP se utiliza para detectar el idioma de los documentos de texto o tweets. Esto podría ser útil para las empresas de traducción y moderación de contenido.
IA conversacional / Chatbot
Una IA conversacional (a menudo llamada chatbot) es una aplicación que comprende la entrada de lenguaje natural, ya sea hablado o escrito, y realiza una acción específica. Una interfaz conversacional se puede utilizar con fines de atención al cliente, ventas o entretenimiento.
Resumen de texto
Se puede entrenar un sistema de PNL para resumir el texto de manera más legible que el texto original. Esto es útil para artículos y otros textos extensos en los que es posible que los usuarios no deseen dedicar tiempo a leer el artículo o documento completo.
Traducción de textos
NLP se utiliza para traducir automáticamente texto de un idioma a otro utilizando métodos de aprendizaje profundo como redes neuronales recurrentes o redes neuronales convolucionales.
Pregunta-respuesta
La respuesta a preguntas (QA) es una tarea en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) que recibe una pregunta como entrada y devuelve su respuesta. La forma más simple de responder preguntas es encontrar una entrada coincidente en la base de conocimientos y devolver su contenido, lo que se conoce como "recuperación de documentos" o "recuperación de información".
Reconocimiento de entidad nombrada
El reconocimiento de entidades nombradas es una capacidad central en el procesamiento del lenguaje natural (NLP). Es un proceso de extracción de entidades con nombre de texto no estructurado en categorías predefinidas. Los ejemplos de entidades nombradas incluyen personas, organizaciones y ubicaciones.
Monitoreo de redes sociales
Las herramientas de monitoreo de redes sociales pueden usar técnicas de NLP para extraer menciones de una marca, producto o servicio de publicaciones en redes sociales. Una vez detectadas, estas menciones se pueden analizar en busca de sentimiento, compromiso y otras métricas. Esta información puede informar las estrategias de marketing o evaluar su eficacia.
Texto predictivo
El texto predictivo utiliza NLP para predecir qué palabra escribirán los usuarios a continuación en función de lo que hayan escrito en su mensaje. Esto reduce la cantidad de pulsaciones de teclas necesarias para que los usuarios completen sus mensajes y mejora su experiencia de usuario al aumentar la velocidad a la que pueden escribir y enviar mensajes.
