El procesamiento del lenguaje natural se convirtió en otra palabra de moda en estos años. Pero no todo el mundo realmente entiende lo que es PNL o NLP y cómo se puede utilizar para mejorar la eficiencia del proceso e impactar positivamente en su negocio.

 

¿Qué es procesamiento del lenguaje natural ? 

 

Comencemos por lo básico, el procesamiento del lenguaje natural (NLP) es la capacidad de un programa de un ordenador para comprender el habla humana a medida que se reproduce. Es un componente de la inteligencia artificial (AI), en realidad otra tendencia en estos años.

En otras palabras, el procesamiento del lenguaje natural natural es un campo de la ciencia de la computación, la inteligencia artificial y la lingüística de ordenadores que se ocupa de las interacciones entre los ordenadores y los lenguajes humanos. Es una actividad informática en la cual las computadoras analizan, entienden y generan lenguaje natural. Esto incluye la automatización de cualquiera o todas las formas lingüísticas, actividades o métodos de comunicación, como conversación, correspondencia, lectura, composición escrita, publicación, traducción, lectura de labios, etc.
De hecho, el procesamiento del lenguaje natural natural es uno de los aspectos del aprendizaje automático, big data e inteligencia artificial que tiene el potencial de verdaderamente cambiarlo todo.

 

¿Cómo se usa el procesamiento del lenguaje natural en la actualidad? 

 

¿Alguna vez has hablado con tu ordenador o teléfono? Hace solo unos años, esa pregunta vendría de una película de ciencia ficción. Pero con los avances en el procesamiento del lenguaje natural, ahora se puede pedir a tu teléfono que envíe un mensaje de texto a una persona específica y hacerlo por tí. Siri es el ejemplo más obvio: “Siri, llama a Evgeny Predein” y lo llama. ¡Pero echemos un vistazo a otros ejemplos que pueden ayudar a que tu negocio crezca!

 

  • Extracción de información

Muchas decisiones importantes en los mercados financieros se están alejando cada vez más de la supervisión y el control de las personas. La negociación algorítmica es cada vez más popular, una forma de inversión financiera que está completamente controlada por la tecnología. Pero muchas de estas decisiones financieras se ven afectadas por las noticias, por el periodismo que todavía se presenta predominantemente en inglés. Una tarea importante, entonces, NLP se ha convertido en tomar estos anuncios de texto, y extraer la información en un formato que se puede depositar en decisiones de negociación algorítmicas. Por ejemplo, las noticias de una fusión entre empresas pueden tener un gran impacto en las decisiones comerciales, y la velocidad a la que la fusión, los jugadores, los precios, quién adquiere quién, pueden incorporarse en un algoritmo de negociación puede tener implicaciones de ganancia en los millones de dólares.

 

  • Machine Translation

También puede que hayas utilizado el procesamiento del lenguaje natural para ti mismo si alguna vez has usado el enlace “traducir” dentro de Facebook para traducir de un idioma extranjero al tuyo.
Google es una compañía a la vanguardia de la traducción automática, que utiliza un motor estadístico patentado para su servicio de traducción de Google. El desafío con las tecnologías de traducción automática no está en traducir palabras, sino en preservar el significado de las oraciones, un complejo problema tecnológico que está en el corazón del procesamiento del lenguaje natural.

 

  • Lucha contra el spam

Otro uso de NLP es la clasificación de texto. Google y otros proveedores de correo electrónico lo usan para determinar si un correo electrónico es spam o no. Los filtros de spam se han vuelto importantes como la primera línea de defensa contra el correo electrónico no deseado.

 

  • Resumen

Se están desarrollando y utilizando otros programas de PNL que pueden resumir automáticamente documentos largos o extraer palabras clave relevantes para la búsqueda. El sistema legal está utilizando este tipo de aplicaciones, por ejemplo, para ayudar a los abogados a clasificar miles de páginas de documentos en cualquier caso legal para encontrar información relevante.

La sobrecarga de información es un fenómeno real en nuestra era digital, y nuestro acceso al conocimiento y la información excede por mucho nuestra capacidad de comprenderlo. Esta es una tendencia que no muestra signos de desaceleración, por lo que la capacidad de resumir el significado de los documentos y la información es cada vez más importante. Realmente ayuda a absorber la información pertinente de grandes cantidades de datos.

 

  • Significado emocional

Los profesionales del marketing están utilizando NLP para el análisis de sentimientos, combinando los millones de tweets y otros mensajes de las redes sociales para determinar cómo se sienten los usuarios sobre un producto o servicio en particular. Tiene el potencial de convertir a todo Twitter o Facebook en un grupo gigante en el que mirarse.

 

  • Q&A

Los motores de búsqueda ponen mucha información al alcance de la mano, pero aún son bastante primitivos cuando se trata de responder preguntas específicas formuladas por humanos. Está mejorando año tras año. Y las empresas predicen que los chatbots; otra tendencia creciente podrá hacerse cargo de algunas funciones de servicio al cliente en tan solo cinco años, proporcionando respuestas automáticas y en tiempo real a problemas y preguntas simples del servicio al cliente.

 

Beneficios del procesamiento del lenguaje natural para la búsqueda en el sitio web

 

Hoy en día, uno de los usos más populares del procesamiento del lenguaje natural es la opción: búsqueda en la pagina web. Los compradores en línea han notado cuánto ha evolucionado el comercio electrónico a lo largo de los años y cómo las compras en línea son una experiencia mucho menos frustrante que hace unos años, pero para la mayoría de los compradores, los cambios tecnológicos que ocurren detrás de las escenas son invisibles . La adopción del procesamiento del lenguaje natural es uno de los principales impulsores del cambio en el comercio electrónico en la actualidad, y el impacto que estas tecnologías están teniendo en la experiencia del cliente es a la vez impactante y de gran alcance.

Por lo tanto, aquí encontrarás los beneficios clave de la PNL y las respuestas sobre por qué es mejor que el algoritmo de búsqueda de valores u otras búsquedas tradicionales basadas en palabras clave y textos.
Mejores resultados. La búsqueda semántica proporciona resultados que son exactamente lo que sus clientes están buscando.

  • El proceso de búsqueda descifra lo que sus clientes realmente quieren decir. Los clientes son humanos, cometen errores ortográficos, confunden marcas con productos y olvidan detalles. NLP cierra la brecha cuando ocurren estos errores. NLP conecta los puntos para mantener la búsqueda sin interrupciones.
  • Más datos minados significa más datos para el crecimiento. Medir lo que buscan los clientes es clave para mejorar tu negocio. A través de la tremenda profundidad de los datos presentados por NLP, puedes analizar los datos en gran medida, aprendiendo sobre los hábitos y las tendencias de los clientes en toda su base de consumidores. Esta información se puede aplicar desde la comercialización hasta SEO, campañas de marketing, ventas, etc.
  • Las capacidades de búsqueda complejas eliminan los resultados ineficaces. El procesamiento del lenguaje natural considera la imagen completa, no solo las palabras clave individuales en una búsqueda, proporcionando resultados que son la suma de sus partes. Resultados que podrían identificarse erróneamente mediante búsquedas basadas en texto y omitirse accidentalmente de las consultas de palabras clave.
  • Personalización. Empresas como Peerius, NOSTO y RichRelevance utilizan el aprendizaje automático junto con NLP para mejorar el proceso de compra. Estos proveedores usan los datos para continuar proporcionando recomendaciones basadas en el comportamiento en el sitio y los hábitos de búsqueda anteriores.

 

Veamos un par de ejemplos. Fijémonos en Zimmermann, un minorista de moda en línea con sede en Australia que utiliza la búsqueda de Klevu. La adopción de Zimmermann de una solución basada en PNL dentro de su tienda de comercio electrónico se puede demostrar buscando, por ejemplo, “zapatos de tobillo”. Como se muestra en la imagen a continuación, los resultados de búsqueda son altamente precisos.

 

natural language porcessing

 

Obviamente, si un cliente utiliza la búsqueda en la web y se le presenta una variedad aleatoria de productos irrelevantes o, lo que es peor, la página “No se encontraron resultados”, es probable que el cliente abandone el sitio y se pierda una posible venta. Sin embargo, el daño hecho va mucho más allá, ya que es poco probable que el cliente regrese para futuras compras. Si el cliente deja una web después de una mala experiencia y luego visita la de un competidor donde la búsqueda ofrece resultados rápidos y precisos, no es difícil adivinar dónde se encontrará la lealtad del cliente cuando se trate de futuras compras. Es vital comprender el ‘valor de por vida’ de los clientes, al sopesar los beneficios de invertir en la búsqueda en el sitio basada en PNL.

Además, Gartner predice que para 2020, el 85 por ciento de las interacciones con los clientes se gestionan sin intervención humana.

natural language processing statistics

Centric digital 

 

Por ejemplo, Amazon’s Echo se encuentra actualmente al frente del paquete NLP con reconocimiento de voz, que es el siguiente paso para reproducir la experiencia de interactuar con un representante humano. Los compradores de Echo aumentaron sus gastos en un 10 por ciento en general, y la mitad de este aumento va directamente a productos de Amazon.

La escucha en las redes sociales se ha convertido en una herramienta importante para los minoristas electrónicos que desean comprender los hábitos de compra de los consumidores, predecir la demanda de productos o monitorear las tendencias para crear mensajes de mercadotecnia adhesivos. Considera el análisis del viernes negro, la gente habla mucho sobre la resaca del viernes negro. Por lo tanto, las marcas farmacéuticas como Advil o Tylenol, etc. podrían aprovechar esta tendencia mencionando “remedios para la resaca” en sus campañas de marketing en tiempo real ese día e incrementar las ventas.

NLP ofrece enormes oportunidades para unir mundos fuera de línea y en línea. Echemos un vistazo a las personas influyentes en el procesamiento del lenguaje natural, que puede interesarle seguir.

 

Startups con procesamientos del lenguaje natural 

 

Klevu es una solución instantánea de búsqueda de sitios para tiendas de comercio electrónico. En realidad, la tecnología más avanzada de búsqueda de sitios de autoaprendizaje para tiendas en línea. Es una start up tecnológica finlandesa que ayuda a los minoristas en línea a convertir a los visitantes en clientes. La búsqueda de Klevu se enfoca en búsquedas relevantes y rápidas con información accionable sobre la búsqueda de compradores y la fácil integración de autoservicio. La edición empresarial de Klevu proporciona una búsqueda en el lenguaje natural con facilidad de mantenimiento del catálogo y un conocimiento profundo de la experiencia de compra.

 

EnglishCentral hace que la mejora de las habilidades del idioma inglés sea divertida y efectiva convirtiendo los populares videos web en poderosas experiencias de aprendizaje de idiomas. Los estudiantes de EnglishCentral pueden elegir entre miles de videos atractivos, aprender palabras a través de su sistema de aprendizaje basado en intervalos, y luego hablar y obtener comentarios instantáneos usando su tecnología de evaluación de voz propia.

 

Yummly está construyendo la plataforma inteligente, personal e ininterrumpida para satisfacer la pregunta de qué vamos a comer esta noche. Ellos entienden, analizan, extraen y conectan los alimentos a los datos para entregar productos inteligentes, personales y útiles que hacen las delicias de los usuarios.

 

MindMeld es una plataforma tecnológica que permite a las empresas construir interfaces conversacionales inteligentes para cualquier aplicación o dispositivo. Las empresas más innovadoras del mundo usan su plataforma para alimentar asistentes de voz y chat de próxima generación que permiten a los usuarios encontrar y navegar rápidamente la información en una variedad de aplicaciones. MindMeld ha sido ampliamente reconocido como un líder en el campo de la informática del lenguaje natural.

 

Desti es una forma radicalmente nueva de buscar y planificar viajes en un dispositivo móvil. Están trabajando con tecnología de cambio de juego que aprovecha la tecnología de búsqueda del lenguaje natural y la inteligencia artificial para que los usuarios encuentren exactamente lo que buscan en base a múltiples criterios, no solo precios o fechas de viaje. Su misión es hacer que la planificación de viajes sea lo más divertida e indolora posible.

 

MarketMuse es una plataforma asistida por la inteligencia artificial que ayuda a los especialistas en marketing digital a crear mejores planes de contenido y estrategias de contenido más efectivas. Mediante el aprendizaje semántico de máquinas en contenido web a gran escala, evalúan la relevancia del tema e identifican contenido de baja calidad en su sitio, identificando vacíos de temas y mejorando el rendimiento del contenido.

 

Idibon ayuda a las empresas a comprender sus datos de idioma. Mediante el uso del procesamiento de lenguaje natural y la ciencia de datos, Idibon toma datos no estructurados como correos electrónicos, mensajes instantáneos y redes sociales, y brinda respuestas estructuradas a preguntas clave de inteligencia empresarial.

 

Kngine es un motor de conocimiento diseñado para darle una respuesta directa a sus preguntas.
Kngine se basó en la creencia de que hay personas con preguntas y que hay suficiente información en la web para responderlas. Especialmente los usuarios de Mobile que necesitan respuesta, no muchas páginas que pueden o no dar lugar a respuestas. Crearon el motor de respuesta a preguntas más avanzado del mundo, que responde incluso a más preguntas que Wolfram | Alpha, Siri, Evi, Google, Bing y otros. Su motor es el primer motor mundial de respuesta a preguntas en varios idiomas, con soporte en inglés, alemán, español y árabe.

 

Agolo resume la información más rápido y con una cobertura más amplia que cualquier humano. Agolo ayuda a los analistas a actuar estratégicamente en lugar de procesar información.

 

Addstructure ofrece una plataforma de comprensión del lenguaje natural con etiqueta blanca para minoristas y marcas. Ayuda a los minoristas a implementar la búsqueda del lenguaje natural en tu propia plataforma, y ​​es compatible con múltiples canales minoristas, incluidos el orgánico, en la web, móvil, voz y chatbot.

 

NetBase analiza las publicaciones en las redes sociales en tiempo real usando NLP para obtener ideas para marcas y minoristas para tomar decisiones comerciales. La compañía extrae información de las publicaciones en las redes sociales para comprender las percepciones o necesidades de los clientes, y para ayudar a las empresas a monitorear la reputación de sus marcas.

 

Inbenta ofrece una solución integral de servicio al cliente automatizada con tecnología AI, NLP y Machine Learning. Ayuda a las empresas a mejorar las relaciones en línea con sus clientes a través de búsquedas inteligentes, chatbots y un dispositivo de búsqueda de comercio electrónico.

 

Influencers de NLP

 

  • Daniel Bobrow es Investigador en el Laboratorio de Sistemas Inteligentes del Centro de Investigación de Palo Alto, y conocido por crear un programa de inteligencia artificial ESTUDIANTE. Bobrow fue el presidente de la Asociación Estadounidense de Inteligencia Artificial (AAAI), presidente de Cognitive Science Society y editor en jefe de la revista Artificial Intelligence.
  • Rollo Carpenter es una creación de Jabberwacky y Cleverbot. Sus artículos de IA George y Joan fueron # 1 para el Premio Loebner en 2005 y en 2006. En 2010, Carpenter ganó la Competencia de Inteligencia Artificial de la Sociedad Británica de Informática.
  • Noam Chomsky es un lingüista, filósofo, científico cognitivo, historiador, crítico social y activista político estadounidense. A veces descrito como “el padre de la lingüística moderna”, Chomsky es también una figura importante en la filosofía analítica, y uno de los fundadores del campo de la ciencia cognitiva. Además, es autor del trabajo fundamental Syntactic Structures, que revolucionó la Lingüística con la “gramática universal“. iKenneth Colby – era un psiquiatra estadounidense dedicado a la teoría y la aplicación de la informática y la inteligencia artificial a la psiquiatría. Colby fue pionera en el desarrollo de la tecnología informática como una herramienta para tratar de comprender las funciones cognitivas y ayudar tanto a los pacientes como a los médicos en el proceso de tratamiento.
  • David Ferrucci es un investigador principal del equipo que creó Watson. Dirigió un equipo de IBM e investigadores e ingenieros académicos para el desarrollo del sistema informático Watson que ganó un concurso televisivo. También es el fundador, director general y científico jefe de Elemental Cognition, una iniciativa basada en el aprendizaje natural: la inteligencia artificial que entiende el mundo como lo hace la gente.
  • Roger Schank es un teórico de inteligencia artificial estadounidense, psicólogo cognitivo, científico de aprendizaje, reformador educativo y emprendedor. Introdujo la teoría de la dependencia conceptual para la comprensión del lenguaje natural.
  • Alan Turing es un creador de la prueba de Turing. Era un informático inglés, matemático, lógico, criptoanalista y biólogo teórico. Fue muy influyente en el desarrollo de la informática teórica, proporcionando una formalización de los conceptos de algoritmo y computación con la máquina de Turing, que puede considerarse un modelo de computadora de propósito general. Turing es ampliamente considerado como el padre de la informática teórica y la inteligencia artificial.
  • Joseph Weizenbaum es autor del ELIZA chatterbot. Era un informático alemán-estadounidense y profesor emérito del MIT. El Premio Weizenbaum lleva su nombre. Ahora es considerado uno de los padres de la inteligencia artificial moderna.
  • Terry Winograd es profesor de ciencias de la computación en la Universidad de Stanford y codirector del Stanford Human-Computer Interaction Group. Es conocido dentro de los campos de la filosofía de la mente y la inteligencia artificial por su trabajo en el lenguaje natural utilizando el programa SHRDLU.
  • William Aaron Woods es un investigador en el procesamiento del lenguaje natural, la comprensión continua del habla, la representación del conocimiento y la tecnología de búsqueda basada en el conocimiento. Actualmente está interesado en utilizar la tecnología para ayudar a las personas a organizar y usar información en las organizaciones.
  • Stephen Wolfram es CEO y fundador de Wolfram Research, creador del lenguaje de programación de la comprensión del lenguaje natural, Wolfram Language, y del procesador de lenguaje natural Wolfram Alpha.
  • Victor Yngve fue profesor de lingüística en la Universidad de Chicago. Fue uno de los primeros investigadores en lingüística computacional y procesamiento del lenguaje natural, el uso de computadoras para analizar y procesar idiomas. Creó el primer programa para producir oraciones de salida aleatorias pero bien formadas, dado un texto.

 

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