Categoría: PNL

Actualmente, el Natural Language Processing (NLP) ha sido un gran aporte para las empresas que han decidido jugársela por esta tecnología.

El presente artículo tiene como objetivo, enseñarte los casos de uso del NLP más relevantes para las diversas industrias.

¡Empecemos!

Según el artículo de AIMultiple, estas son los principales usos de Natural Language Processing:

1. Traducción

La primera máquina de traducción basada en NLP fue presentada en la década de 1950 por Georgetown e IBM. Esta era capaz de traducir automáticamente 60 oraciones del ruso al inglés.

Actualmente las aplicaciones de traducción aprovechan el NLP y el aprendizaje automático para comprender y producir una traducción precisa de idiomas globales en formatos de texto y voz.

2. Autocorrección

Se emplea para identificar una palabra mal escrita comparándola con un conjunto de palabras relevantes en el diccionario del idioma utilizado como conjunto de entrenamiento. 

Seguidamente la palabra mal escrita se envía a un algoritmo de aprendizaje automático que calcula la distancia de la palabra a las palabras correctas en el conjunto de entrenamiento, agrega, elimina o reemplaza letras de la palabra.

3. Autocompletar

Combina NLP con ciertos algoritmos de aprendizaje automático (por ejemplo, aprendizaje supervisado, redes neuronales recurrentes (RNN) o análisis semántico latente (LSA)). Esto con la finalidad de predecir la probabilidad de que una palabra u oración siguiente complete el significado.

4. IA conversacional

La IA conversacional es la tecnología que permite la conversación automática entre computadoras y humanos. En palabras simples, es el corazón de los chatbots y asistentes virtuales como Siri o Alexa. 

Las aplicaciones de IA conversacional se basan en la NLP y el  reconocimiento de intenciones  para comprender las consultas de los usuarios, profundizar en sus datos de entrenamiento y generar una respuesta relevante.

5. Reconocimiento de voz/habla automatizado

El reconocimiento de voz , también conocido como reconocimiento automático de voz (ASR) y voz a texto (STT), es un tipo de software que convierte el habla humana de su forma analógica (ondas sonoras acústicas) a una forma digital que puede ser reconocida por máquinas. 

Hoy en día, los teléfonos inteligentes integran el reconocimiento de voz con sus sistemas para realizar búsquedas por voz (por ejemplo, Siri) o proporcionar más accesibilidad a los mensajes de texto. 

Finalmente, como has podido leer en nuestro artículo, el Natural Language Processing es una técnica con un gran abanico de usos. Esto ha favorecido a una gran cantidad de empresas y las ha hecho más eficaces y competitivas.

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Actualmente todos queremos que las máquinas hablen, y la única forma en que una computadora puede hablar es a través del Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL). 

Un claro ejemplo de esto es Alexa, un producto de Amazon. Se le pasa una consulta por medio de la voz, y puede responder por el mismo medio, es decir, la voz. Además se puede usar para preguntar cualquier cosa, buscar cualquier cosa, reproducir canciones o incluso reservar un taxi.

Sin embargo, Alexa no es un solo ejemplo, y estas máquinas parlantes que se conocen popularmente como chatbot pueden incluso administrar interacciones complicadas y los procesos relacionados con el negocio optimizado utilizando solo PNL. En el pasado, los chatbots se utilizaban solo para la interacción con el cliente con capacidades limitadas de conversación porque generalmente se basaban en reglas, pero después de la aparición del Procesamiento del lenguaje natural y su integración con el aprendizaje automático y Aprendizaje profundo, ahora el chatbot puede manejar muchas áreas diferentes, como Recursos Humanos, salud entre otras.

Ahora démosle un breve vistazo a otros casos de usos del PLN. Estos son algunos que nos comparte xenonstack en su artículo :

• PNL en el cuidado de la salud: en este caso podremos hacer una predicción de diferentes enfermedades al usar métodos de reconocimiento de patrones y el habla del paciente y su registro de salud electrónico. Un ejemplo de esto es Amazon Comprehend Medical.
• Análisis de Sentimiento usando PNL:  El análisis de los sentimientos es muy relevante, puesto a que tiene la capacidad de ofrecer una gran cantidad de conocimiento sobre el comportamiento del cliente y sus elecciones, lo que puede considerarse como un importante factor de decisión.
• Analítica Cognitiva y PNL: Usando PNL, los marcos conversacionales tienen la posibilidad de tomar comandos por medio de voz o por medio de texto. Al usar análisis cognitivo, es posible automatizar diferentes procesos técnicos, como la generación de un ticket técnico relacionado con un problema técnico y también su manejo de forma automatizada o semiautomatizada.

La colaboración de estas técnicas da como resultado un proceso automatizado de manejo de problemas técnicos dentro de una empresa. Asimismo puede  proporcionar la solución de algunos problemas técnicos al cliente también de manera automatizada.

• Detección de correo no deseado: Se conoce que Google y Yahoo emplean PNL para clasificar y filtrar los correos electrónicos sospechosos de ser spam. Este proceso se conoce como Detección y filtrado de spam. Esto da como resultado un proceso automatizado que puede clasificar el correo electrónico como correo no deseado y detenerlo por ingresar a la Bandeja de entrada.
• PNL en reclutamiento: El PNL también se emplea tanto en las fases de búsqueda como de selección de la contratación laboral, incluso, el chatbot también se puede utilizar para manejar la consulta relacionada con el trabajo en el nivel inicial. Esto también incluye la identificación de las habilidades requeridas para un trabajo específico y el manejo de las pruebas de nivel inicial y exámenes.
• Marco conversacional: El PNL y los dispositivos relacionados con este, están ganando una gran popularidad en estos días. Alexa, es uno de ellos, también Siri de Apple y Ok Google de Google, que son ejemplos del mismo tipo de casos de uso de tecnología.