Foto por ODINTSOV ROMANO
 

Imagina un mundo donde las máquinas sean capaces de entender lo que dices y cómo te sientes; donde puedes hablar con una computadora y ella responderá; y donde la tecnología puede examinar el texto y resumirlo. Espera un minuto. No es necesario imaginar nada; hoy es una realidad, con la adopción de la PNL.

Como subcampo de la IA, el procesamiento del lenguaje natural (PNL) se ha convertido en un gran avance tecnológico que permite a las computadoras comunicarse utilizando el lenguaje humano. Es tamaño de mercado estaba valorado en 18.9 millones de dólares en 2023 y se espera que crezca hasta 68 millones de dólares en 2028. No hay nada sorprendente en esto, teniendo en cuenta las diversas aplicaciones de la PNL en el mundo moderno, desde chatbots hasta traducción automática y análisis de documentos.

En esta publicación, analizamos el impacto transformador de la PNL en las empresas, sus casos de uso y ejemplos del mundo real por industria. También abordamos brevemente los beneficios del procesamiento del lenguaje natural, sus desafíos y las oportunidades futuras que nos brinda.

La PNL es una combinación de técnicas lingüísticas, estadísticas y de aprendizaje automático (ML) que permiten el procesamiento de cantidades masivas de datos. Esto permite a las computadoras captar los matices del lenguaje humano, comprender el contexto y responder a él de manera significativa. En otras palabras, los algoritmos de PNL tienen como objetivo unir la comunicación humana con la IA.

Pero este no fue siempre el caso. La siguiente infografía cubre la evolución de la PNL a lo largo del tiempo hasta alcanzar el potencial actual. Los factores clave que impulsaron la adopción de la PNL fueron las mejoras en la potencia computacional, los avances en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, y la disponibilidad de datos. Esto último se debió en gran medida a la nube, que proporcionó una mejor escalabilidad y menores costos de almacenamiento y procesamiento de datos.

La evolución de la PNL
 

La evolución de la PNL también tuvo que ver con una transición de sistemas basados ​​en reglas a algoritmos de aprendizaje automático, que pueden aprender a "comprender" el lenguaje. En un enfoque basado en reglas, un experto codifica manualmente cada regla en PNL. Es por eso que estos sistemas son más estáticos y no adaptables en comparación con el aprendizaje automático.

Explorando más a fondo la naturaleza de la PNL, debemos mencionar sus objetivos fundamentales para comprender e interactuar con el lenguaje humano. En consecuencia distinguimos entre:

• Comprensión del lenguaje natural (NLU), que se ocupa de la extracción de significado. Ayuda a comprender las complejidades y matices del lenguaje hablado y escrito, lidiando con ambigüedades y variaciones contextuales. Por ejemplo, NLU resulta útil para diferenciar acentos o comprender la jerga.
• Generación de lenguaje natural (NLG), que se ocupa de producir respuestas similares a las humanas a partir de datos. Utilizando métodos estadísticos y modelos de lenguaje para analizar grandes volúmenes de datos, NLG ayuda a "responder" a las consultas de los usuarios de forma conversacional. También maneja el resumen de texto, la traducción automática y la creación de contenido.

Comprensión del lenguaje natural versus generación del lenguaje natural
 

Ahora podemos describir cómo funciona la PNL. Básicamente, hay 2 pasos:

1. Transformar el texto en algo que una máquina pueda entender.
2. Analizar el texto para comprender realmente el contexto y el lenguaje y extraer el significado.

Al mismo tiempo, están sucediendo muchas cosas bajo el capó de un sistema de procesamiento de lenguaje natural para permitir que la máquina realice estas dos acciones. Echemos un vistazo rápido a los componentes clave de la PNL para comprender cómo funciona mejor:

• Tokenización: dividir un texto en unidades más pequeñas, como palabras o frases (tokens), para procesarlas en fragmentos más pequeños y manejables.
• Análisis de sintaxis: analizar estructuras gramaticales para comprender adecuadamente las relaciones sintácticas en oraciones.
• Etiquetado de parte del discurso: para asignar etiquetas gramaticales (por ejemplo, sustantivo, verbo, etc.) a palabras en una oración para agregarlas al análisis sintáctico.
• Análisis semántico: para captar el significado y el contexto detrás de palabras, frases y oraciones.
• Análisis de sentimiento: para determinar el sentimiento o emoción expresada en el texto como positivo, negativo o neutral.
• Reconocimiento de entidades nombradas (NER): para identificar y categorizar entidades, es decir, nombres, organizaciones, ubicaciones, etc.
• Modelos estadísticos y ML: Para procesar y analizar volúmenes de datos. Los algoritmos de aprendizaje automático supervisados ​​funcionan mejor para tareas como la clasificación de texto y el análisis de opiniones, mientras que los algoritmos no supervisados ​​para la agrupación en clústeres y el modelado de temas.
• Modelos de lenguaje: Para predecir la probabilidad de secuencias de palabras en un contexto. Esta técnica se utiliza ampliamente en tareas de autocompletado y generación de lenguaje.
• Modelos de traducción de idiomas: Para convertir texto de un idioma a otro. Los modelos avanzados, como la traducción automática neuronal, pueden aumentar significativamente la precisión de la traducción.
• Técnicas de generación de lenguaje: Generar respuestas similares a las humanas basadas en datos o contexto dado. Este enfoque se utiliza para chatbots, resúmenes de texto, etc.

La combinación e integración de estos componentes permite a los científicos de datos construir potentes sistemas de PNL y contribuir a mejores resultados de comunicación de IA.

El procesamiento del lenguaje natural está ganando impulso en todas las industrias y cada año aparecen nuevas aplicaciones. A continuación, revisamos los casos de uso más comunes de la PNL para descubrir más sobre el potencial de su negocio para transformar la comunicación con la PNL.

Principales aplicaciones de la PNL

IA conversacional y chatbots

Los asistentes virtuales inteligentes y los chatbots son lo primero que te viene a la mente cuando piensas en PNL. Los sistemas de IA conversacionales de PNL actuales son lo suficientemente sofisticados como para entablar diálogos auténticos y contextualmente apropiados con los usuarios.

Los asistentes virtuales como Siri o Alexa se encuentran en nuestro uso diario y se encargan de tareas menores como configurar recordatorios, hacer y recibir llamadas telefónicas y encontrar dónde estacionar. Los chatbots basados ​​en PNL contribuyen a las empresas al ampliar los servicios de soporte y mejorar la personalización.

Mire el chatbot Lyro a continuación desarrollado por Tidio. A diferencia de los chatbots habituales, Lyro no requiere ninguna formación por parte de los agentes de soporte: la empresa lo activa y comienza a responder a las consultas de los usuarios de inmediato.

Imagen de Tidio

Máquina traductora

La traducción automática es el segundo caso de uso más destacado de la PNL. Los estudiantes, traductores de idiomas, turistas y muchos otros no pueden imaginar sus vidas sin Google Translate hoy en día. Y aunque la traducción automática existía mucho antes que la PNL, la ha llevado a un nuevo nivel al:

• Agregar más precisión y fluidez con el uso de transformadores
• Promover y facilitar la traducción de idiomas en tiempo real
• Hacer posible la traducción consciente del contexto, lo que dejó en el pasado los métodos tradicionales de traducción palabra por palabra.
• Ayudar con la localización de contenidos para considerar las preferencias culturales y los dialectos locales.

Para hacerlo más ilustrativo, aquí está deepl, un competidor menos conocido de Google Translate. La herramienta admite la traducción a 26 idiomas para ayudar a los usuarios a romper las barreras del idioma. También tiene integración de aplicaciones y un widget de traducción de sitios web.

Imagen de Profundo

Gestión de documentos

La PNL también tiene capacidades únicas de conversión de voz a texto que ayudan a mejorar la precisión y eficiencia de la documentación. Dejando de lado casos de uso simplistas como dictar texto en lugar de escribirlo, también podemos hablar de lo siguiente:

• Resumen de texto: los resúmenes automáticos entregados por IA son útiles cuando se necesita digerir grandes cantidades de información rápidamente. La PNL no se limita a resumir textos extensos: la extracción de palabras clave y la clasificación de oraciones permiten a la PNL resumir un texto de manera coherente al capturar los puntos clave.
• Extracción de información: entre otros enfoques de PNL, NER es especialmente eficiente para la recuperación automatizada de información y el descubrimiento de conocimientos. Esto ahorra significativamente tiempo y esfuerzo al investigador al no tener que hojear una gran cantidad de información.
• Clasificación de texto: cuando se trata de grandes volúmenes de datos textuales, la PNL puede ayudar a categorizarlos. Al tiempo que organiza mejor los datos, la empresa también se beneficia de una mejor accesibilidad a la información.

Generación de contenido

Debido a su capacidad para captar la esencia de eventos y datos, la PNL puede generar contenido basado en la información proporcionada. Probablemente todo el mundo ya haya oído hablar de ChatGPT y cómo crea contenido único y significativo con las indicaciones adecuadas. Modelos como este pueden facilitar la vida de los creadores de contenido ayudándolos a escribir instrucciones de productos, publicaciones en redes sociales, artículos, correos electrónicos y otros.

Considere un ejemplo menos convencional de herramienta de creación de contenido de IA que GPT. OwlyWriter IA puede ahorrarle horas de trabajo al especialista en marketing cuando se trata de SMM. Desde la creación de subtítulos para publicaciones hasta la generación de ideas de contenido y la redacción de publicaciones, la herramienta ayuda a los profesionales de las redes sociales a superar el bloqueo del escritor y trabajar de manera más eficiente.

Imagen de Hootsuite

Reconocimiento de voz

Otra gran aplicación de la PNL es el reconocimiento de voz, que permite a las máquinas traducir el lenguaje hablado a texto escrito. Una vez más, los asistentes de voz como Siri o Google Assistant son los ejemplos más esclarecedores en este caso.

Todavía existen muchos otros casos de uso para el reconocimiento de voz, como servicios de transcripción o dispositivos controlados por voz. Recuerde la función que permite a los conductores controlar los coches de forma segura con las manos libres. Además, todos los dispositivos domésticos inteligentes se desarrollan basándose en PNL.

Análisis de los sentimientos

El análisis de sentimientos, como una de las técnicas de PNL, funciona mejor para analizar las opiniones de los clientes y los sentimientos de las redes sociales para obtener opiniones públicas sobre el producto o servicio o seguir tendencias.

Por ejemplo, la PNL puede ayudar a las empresas a analizar los comentarios de los clientes sobre el reciente lanzamiento del producto para tomar decisiones más informadas para la satisfacción del cliente. También activa aplicaciones para monitorear redes sociales, como Brandwatch. Estos monitorean el contenido de las redes sociales para que las empresas conozcan las opiniones y sentimientos del público hacia las marcas, realicen un seguimiento de las tendencias y gestionen la reputación en línea.

Imagen de Brandwatch

SEO

Los motores de búsqueda como Google utilizan PNL para mejorar la precisión de sus resultados de búsqueda. Este enfoque ayuda a comprender mejor la intención del usuario detrás de la consulta y a relacionarla con los resultados de búsqueda más relevantes.

Filtrado de correo basura

Un área más que la PNL ha revolucionado incluye el filtrado de spam. Y aquí no hablamos sólo del correo electrónico sino también de otras aplicaciones. Por ejemplo, Usos de YouTube PNL para filtrar datos de spam en la sección de comentarios de sus vídeos. Utiliza una herramienta llamada TubeSpam, que fue entrenada utilizando el clasificador Naïve Bayes para filtrar el spam.

La lista de aplicaciones de PNL es mucho más larga. Discutimos los casos de uso más importantes, pero omitimos los más pequeños, como las funciones de autocorrección y autocompletar, la detección de fraude, etc. Para completar nuestra investigación, hablemos de ejemplos de la vida real de cómo la PNL transforma las industrias.

Aunque la PNL se implementa con éxito en varias industrias, su mayor participación de mercado se encuentra en la tecnología, la atención médica, el comercio minorista, los servicios financieros, los seguros y el marketing. Vea cada uno de estos en detalle.

Cuota de mercado global de PNL por industria

Servicio al Cliente

Los chatbots y asistentes virtuales basados ​​en PNL han alterado el servicio al cliente de una vez por todas. Ahora, los clientes pueden obtener soporte las 24 horas del día, los 7 días de la semana, mientras que los agentes se benefician de una carga de trabajo reducida. Erica, el chatbot creado por Bank of America, brinda apoyo y orientación financiera a los clientes y les ayuda a navegar en la banca en línea. La PNL permite a Erica conocer las preferencias y necesidades de los usuarios y brindar recomendaciones personalizadas.

Veamos ejemplos específicos del uso de PNL en servicio al cliente:

• Asistentes de voz basados ​​en PNL para comprender la solicitud del usuario y dirigirla al agente humano adecuado
• Chatbots automatizados para tareas sencillas como responder preguntas, consultar información, programar citas, etc.
• Uso de asistentes virtuales para interacciones manos libres con dispositivos y servicios
• Análisis de comentarios de clientes y análisis de sentimientos; por ejemplo, un chatbot puede comenzar con una disculpa cuando trata con un cliente frustrado.

Comercio electrónico y minorista

Los sitios web de comercio electrónico más reputados de la actualidad, como Amazon, eBay o Walmart, utilizan la búsqueda semántica basada en PNL, que mejora la visibilidad del producto y la experiencia de búsqueda. A diferencia de la concordancia de palabras clave, la búsqueda semántica es más intuitiva y tiene como objetivo comprender la intención del usuario detrás de la consulta.

Además de la búsqueda semántica, la PNL tiene otras aplicaciones en el comercio minorista:

• Análisis del sentimiento del cliente para comprender más sobre la lealtad a la marca y, en última instancia, fortalecer la marca.
• Comercio conversacional con asistentes de voz
• Custom product recommendations

Educación

En el campo de la educación, la PNL tiene los casos de uso más creativos. Un gran ejemplo incluye el sistema de recomendación de cursos de Coursera, que ayuda a los usuarios a encontrar los mejores cursos según sus intereses. Piense también en Grammarly, una solución basada en PNL que hace que su escritura sea clara y sin errores.

Otros ejemplos de PNL en educación incluyen, entre otros:

• Sistemas de tutoría inteligente
• Generación de preguntas de examen basadas en libros de texto u otros materiales de capacitación.
• Análisis automatizado de calificaciones y comentarios
• Software de detección de plagio
• Aprendizaje adaptativo e instrucción personalizada y retroalimentación a los estudiantes.

Finanzas y Banca

¿Alguna vez recibió una llamada del banco preguntando sobre actividad sospechosa en su cuenta? Estas llamadas suelen ser provocadas por la PNL. La detección de fraudes es una de las mayores aplicaciones de la PNL en las finanzas. Hubo un tiempo en que Mastercard Decision Intelligence, que fue desarrollado específicamente para indicar actividad fraudulenta, ayudó a la empresa a reducir el fraude en un 50%. Compruebe usted mismo el potencial de la solución:

https://mastercard-a.akamaihd.net/global-risk/videos/DecisionIntelligenceExternalVideoGLOBALJul19.mp4

Etiqueta alternativa: Inteligencia de decisiones de Mastercard

Otras dos formas de emplear la PNL en el sector financiero incluyen:

• Análisis de sentimiento sobre diversos datos de texto, como informes financieros, publicaciones en redes sociales y artículos de noticias para predecir los precios de las acciones y las fluctuaciones del mercado y, así, ayudar a los comerciantes e inversores a tomar decisiones más informadas.
• Extracción de datos de informes y documentos financieros, así como resumen de noticias financieras para actualizaciones rápidas.

Healthcare

La tecnología PNL es útil para que los proveedores médicos resuman y categoricen notas clínicas e información del paciente. De esta manera, pueden acceder a los datos más rápido y mantener la documentación organizada. Los registros médicos electrónicos se hicieron posibles principalmente gracias al procesamiento del lenguaje natural.

Además, la PNL puede ayudar en la transcripción, permitiendo a los médicos dictar notas y minimizar la entrada manual de datos. Los sistemas clínicos de PNL pueden ayudar con diagnósticos, composición de planes de tratamiento y recomendaciones de terapias personalizadas. Por ejemplo, Merative LP utiliza algoritmos de PNL para desarrollar planes de tratamiento del cáncer para sus pacientes.

Seguros

Al igual que en las finanzas, la PNL en los seguros se emplea para identificar reclamaciones fraudulentas. Al analizar diferentes tipos de datos, como perfiles de clientes, comunicaciones y redes sociales, la PNL detecta indicadores de fraude y envía estas afirmaciones para una mayor inspección. El compañía de seguros turca mejoraron el retorno de la inversión en un 210 % después de cambiar al sistema de detección de fraude basado en ML.

Cómo funciona un sistema de detección de fraude de ML
 

Las empresas de seguros también pueden beneficiarse de la PNL al monitorear las tendencias de la industria con la ayuda de la minería de textos y la inteligencia de mercado. De esta manera, las empresas obtienen información sobre cómo les está yendo a los competidores y toman decisiones más basadas en datos.

de derecho criminal

En el sector jurídico, la PNL es la más útil a la hora de trabajar con documentos. Los profesionales jurídicos pueden utilizar esta tecnología en la revisión y análisis de contratos, resúmenes de textos, análisis de resultados de casos, etc. Los algoritmos de PNL ayudan a los abogados y abogados a escanear muchos textos legales para encontrar fechas, términos o cláusulas específicas.

Luminance utiliza PNL para aumentar la eficiencia de la diligencia debida y la revisión de contratos. A diferencia del GPT más generalista, el modelo se entrenó en más de 150 millones de documentos legales y fue verificado por expertos de la industria. La empresa promete a los usuarios. hasta un 90% de ahorro de tiempo mediante el procesamiento automatizado de contratos.

Aparte de esto, los profesionales del derecho aplican la PNL en el seguimiento del cumplimiento normativo, el análisis de transcripciones de vigilancia y la investigación jurídica.

Manufactura y Cadena de Suministro

Como en todas partes, la PNL en la cadena de fabricación y suministro funciona mejor para mantener los datos organizados y agilizar la comunicación. Por ejemplo, puede ayudar a analizar y examinar volúmenes de documentos de envío y resolver desafíos logísticos.

Los chatbots pueden resultar útiles para responder más rápidamente a las consultas de clientes o proveedores. Tesla incorporó chatbots para brindar experiencias excepcionales a los clientes hace mucho tiempo. Estos programan pruebas de manejo y responden preguntas simples sobre los autos Tesla.

Al integrar los chatbots con el ERP del fabricante u otros sistemas heredados, los chatbots también pueden ayudar a mantener la información en un solo lugar y mejorar la colaboración entre departamentos.

Marketing

Como se mencionó, el análisis de sentimientos se usa ampliamente en marketing para comprender las opiniones de los clientes sobre las marcas. Esto ayuda a sugerir productos o servicios personalizados a los clientes y potenciar la toma de decisiones. Por ejemplo, McDonald's utiliza PNL para monitorear las quejas de los clientes en las redes sociales y capacitar a los empleados para responder a estas quejas correctamente.

Con la ayuda de NER, la PNL también se aprovecha para identificar temas de tendencia y conocimientos de los clientes para utilizarlos más en materiales de ventas o mejoras en el diseño de productos.

Reclutamiento

En la contratación, la PNL se utiliza para seleccionar candidatos a puestos de trabajo para mejorar la precisión y la velocidad. Por ejemplo, una plataforma de búsqueda de empleo B2B desarrollada por Intelliarts puede hacer coincidir los perfiles de los candidatos en sitios de búsqueda de empleo y sitios de redes sociales como LinkedIn con descripciones de puestos. Es más, la solución se apega a los principios de Diversidad, Equidad e Inclusión (DEI). Al final, el cliente obtiene una búsqueda de candidatos simplificada, pero con los requisitos de DEI según lo previsto.

Plataforma de búsqueda de empleo B2B

A pesar de la creciente popularidad de la PNL en las industrias y su avance, todavía existen algunos desafíos en su camino hacia la integración en los sistemas existentes. Estos son los desafíos y las posibles soluciones para ellos:

Desafíos versus soluciones para la PNL

La PNL continúa desarrollándose y surgen nuevas soluciones para abordar los desafíos mencionados anteriormente. Al mismo tiempo, aparecen nuevas aplicaciones y tendencias en la investigación de la PNL. Veamos los últimos desarrollos de PNL y cómo podrían revolucionar aún más las interacciones entre humanos y IA:

• Aprendizaje previo y transferencia: los modelos previamente entrenados como GPT-3 o T5 son uno de los avances más importantes en PNL en la actualidad. Y esta tendencia se mantiene con seguridad debido a sus resultados eficientes, así como a la oportunidad de transferir el aprendizaje para adaptar el conocimiento aprendido de una tarea a otras tareas y dominios.
• PNL multimodal: la PNL finalmente va más allá del texto y los investigadores prueban sus capacidades en voz, videos e imágenes. La multimodalidad encuentra sus aplicaciones en diferentes áreas, desde subtítulos de vídeo hasta vehículos autónomos y análisis de sentimientos más precisos.
• IA conversacional: la multimodalidad de la PNL también se muestra en los avances de la IA conversacional, cuyo objetivo es hacer que la interacción entre humanos y IA sea más natural e intuitiva. Los asistentes de voz para hogares inteligentes son probablemente los que más interesan a los investigadores en la actualidad.
• PNL multilingüe: la PNL multilingüe y translingüe interesa a los investigadores debido a sus oportunidades para mejorar la comunicación global, aumentar el acceso a la información y la diversidad cultural.
• IA explicable y confiable: la demanda de una IA explicable y confiable se refiere a potenciar la confianza, la responsabilidad y la responsabilidad del usuario en la PNL. Esto es especialmente relevante para ámbitos sensibles como la atención sanitaria, la educación y el derecho.
• IA ética y responsable: los investigadores también pretenden abordar los sesgos, la equidad y las preocupaciones éticas en la PNL para crear aplicaciones de IA más responsables. Un gran ejemplo aquí es la detección de deepfake para identificar y marcar información de audio y video manipulada por IA.

Áreas de investigación en curso en PNL

El concepto de PNL ha revolucionado las interacciones entre humanos y máquinas, remodelando la forma en que se accede a la información y se produce la comunicación. A través de la integración de la IA con el aprendizaje profundo, las computadoras obtuvieron la capacidad de leer textos, interpretar discursos, analizar conversaciones, determinar sentimientos y mucho más, lo que demuestra el poder de la PNL para extraer información valiosa de los datos.

Hoy en día vemos infinitas posibilidades de la PNL, que van desde chatbots y asistentes virtuales hasta análisis de sentimientos y traducción de idiomas. Estos ya han transformado muchas industrias y mejorado las experiencias de los usuarios. Pero la investigación y el desarrollo en curso en PNL prometen un futuro aún más brillante, marcado por más avances y tendencias. Esto tiene el potencial de hacer que la comunicación sea más fluida e inclusiva que nunca.

Olena Zherebetska es escritor de contenido en Intelliarts, escribiendo sobre las últimas noticias e innovaciones en ciencia de datos y ML. Tiene 7 años de experiencia en escritura y le encanta profundizar en la investigación de temas tecnológicos.

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• Fuente: https://www.kdnuggets.com/natural-language-processing-bridging-human-communication-with-ai?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=natural-language-processing-bridging-human-communication-with-ai