En el mundo digital de hoy, las empresas tienen acceso a grandes volúmenes de datos, datos que deben ser comprendidos para ofrecer una mejor experiencia al cliente, para incrementar su capacidad competitiva, para agilizar procesos internos y más.
Para aprovechar los datos y extraer la información que contienen se necesita de los métodos de procesamiento de lenguaje natural (PLN), concretamente, se necesita de las técnicas de PLN más poderosas.
Básicamente, la programación neurolingüística analiza la forma en la que el pensamiento recibe e interpreta un estímulo y cómo incide esto en el comportamiento del individuo.
Una de las premisas del PLN consiste en que el individuo percibe el mensaje a través de sus sentidos, pero según su sistema representativo dominante (el visual, el kinestésico o el auditivo).
En la era digital se sigue repitiendo esta misma estructura. Los medios y sistemas digitales han sido diseñados, implementados y guiados por personas, por lo tanto, el PLN se aplica también a la comunicación a través de internet y a los datos que almacenan los sistemas de información. ¿Cómo?
Los mensajes emitidos y recibidos en correos, redes sociales, plataformas y en aplicaciones como WhatsApp, o los datos producidos por procesos internos o en la web son mensajes visuales (texto) o auditivos que transmiten emociones. En este sentido, las herramientas de PLN ayudan a comprender el procesamiento interno de las demás personas.
Todo esto representa una enorme cantidad de información para cada empresa que se debe analizar, clasificar y descifrar mediante las mejores técnicas de PLN basadas en la IA, de manera que las máquinas puedan analizar cada aspecto de los datos.
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Si su empresa genera gran cantidad de datos y capta datos de terceros (clientes, proveedores, competidores, socios…) es necesario que utilice las técnicas de PLN para gestionar la información de manera eficiente y automatizar las tareas de clasificación y análisis para, por ejemplo:
Identificar/inferir temas y agrupar textos o documentos.
Analizar páginas web, reseñas en línea, respuestas de encuestas, etc.
Ofrecer recomendaciones online sobre post o productos.
Segmentar audiencias.
Detectar tendencias.
Realizar predicciones.
Traducir documentos de lenguajes técnicos o complejos.
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Los métodos de PLN para el análisis de sentimientos se encargan de evaluar todo tipo de texto, con el objeto de detectar la intención, el tono y la emoción que esconde el mensaje transmitido.
Son métodos que se basan en el uso herramientas y softwares que combinan el PLN y el aprendizaje automático (áreas de la IA). El PLN ayuda a ejecutar técnicas lingüísticas para entender la estructura del texto y reconocer el significado.
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Estas técnicas de PLN se emplean con frecuencia para conocer el comportamiento del cliente y determinar sus necesidades o preferencias. Por tanto, se pueden aplicar en:
Las campañas de marketing.
La recopilación y clasificación de las opiniones (positivas/negativas).
El desarrollo de productos que satisfagan a la audiencia.
La toma de decisiones acertadas para mejorar la experiencia del cliente.
Detectar emociones específicas en el texto, entre otras aplicaciones.
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Las técnicas de PLN para la clasificación de textos se basan en métodos de aprendizaje profundo. Este último constituye un subcampo del aprendizaje automático que emplea modelos de redes neuronales entrenados para el reconocimiento del tipo de documento y las diferencias entre otros textos.
Estos algoritmos neuronales profundos clasifican automáticamente el texto de acuerdo con el contenido detectado, para después asignarlo dentro de una categoría.
Esta tecnología de lenguaje natural se emplea en diversos sectores, como el comercial, el legal, el financiero, el de investigación o en áreas empresariales como contabilidad o RR.HH. Aquí van algunos ejemplos de aplicación:
Categorizar y gestionar la documentación empresarial o financiera.
Preclasificar documentación de empresas aseguradoras.
Evaluar tendencias de negocios o tendencias tecnológicas.
Analizar las patentes.
Gestionar la información de los sistemas automatizados para la asistencia.
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La anonimización es el proceso en el que se eliminan los valores identificativos de un individuo dentro de un conjunto de datos. De este modo, las empresas garantizan el resguardo de la información sensible de una persona, según el RGPD, pudiendo almacenar y compartir información de forma segura.
Las técnicas de PLN que emplean modelos de aprendizaje profundo buscan simular la manera en la que el ser humano procesa la información y genera conocimiento.
Estos algoritmos, también llamados redes neuronales, se apilan en una compleja jerarquía en la que cada nivel de abstracción se crea a través del conocimiento (modelo estadístico) que arroja la capa anterior. El sistema realizará las iteraciones hasta que consiga una salida precisa aceptable.
Se trata de métodos que no requieren supervisión, por lo que son más rápidos y precisos que el aprendizaje automático tradicional.
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Entre los usos más comunes de las redes neuronales en PLN se encuentran:
La traducción automática de textos o lenguaje hablado.
El cálculo matemático empleando ordenadores.
El reconocimiento de voz y de imágenes.
La generación de texto nuevo, con gramática, ortografía y estilo correcto.
La detección de satélites o tropas en el sector militar.
La automatización de tareas y procesos tanto en la producción como en la seguridad de la industria.
Los chatbots, para mejorar la gestión del cliente.
Las técnicas de PLN para la sumarización automática se utilizan para buscar las frases más representativas de un documento y crear un resumen o reseña del mismo (sumarización extractiva). Para esto se emplea la minería de datos y el aprendizaje automático.
La sumarización automática también puede ser abstractiva, mediante sistemas que realizan el resumen del texto, pero utilizando la comprensión del contexto y las palabras no presentes en el texto de entrada. Además, la sumarización automática puede llevarse a cabo en imágenes.
Las técnicas de programación neurolingüística se están empleando cada vez más para otorgarle mayor naturalidad a las tecnologías, como la IA, el aprendizaje automático o el IoT. Es una manera de lograr que la interacción entre las máquinas y sistemas con los seres humanos se generalice y se borren los límites hasta hoy trazados.
Así, se seguirá utilizando el PLN para que las personas interactúen de forma cómoda y cálida con los sistemas inteligentes en cada aspecto de su vida como, por ejemplo, en los sistemas que ofrecen información al usuario o los sistemas de gestión de datos de clientes.
En Pangeanic, ofrecemos servicios lingüísticos de alta calidad, con soluciones de PLN desarrolladas con lenguaje basado en la IA, como la traducción automática de calidad prácticamente humana y la anonimización, destinada a la protección de la privacidad del cliente.
Además, nuestras soluciones cuentan con tecnología de PLN para categorizar cualquier tipo de documento, así como para conseguir la sumarización o el análisis de sentimientos en cualquier tipo de idioma.
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