El lenguaje con palabras es un medio de comunicación de naturaleza humana y su característica principal es la complejidad, ya que se trata de datos que no han sido estructurados, de tal manera que ha sido un desafío para las máquinas porque el proceso se dificulta a la hora de hacer análisis de información. Ahora, con la analítica de datos, el procesamiento del lenguaje natural (PNL) se ha vuelto imprescindible para potenciar la toma de decisiones en base a datos.
Cuando hablamos de qué es procesamiento del lenguaje natural nos referimos a cómo utilizar de forma automática el aprendizaje para poder identificar la estructura y descifrar el significado de los textos, así es PLN. Son aplicaciones que se basan en el análisis de textos con el fin de extraer información importante sobre datos que necesiten, como por ejemplo, personas, ubicaciones, eventos y demás, para poder identificar factores y comprender opiniones que se llevan acabo en las redes sociales o por medio de conversaciones entre los mismo clientes.
Se basa en extraer información y recaudar valiosos textos, de esta manera es como se logra saber qué significa realmente la estructura de un texto y permitir tomar decisiones dentro de la empresa. Un ejemplo es el análisis de datos de Starbucks. Básicamente se caracteriza por el análisis de entidades con el fin de etiquetar e identificar en documentos o canales, clasificando la opinión de los clientes explorando información que hace ver la realidad sobre los productos y cuál ha sido realmente la experiencia del cliente o del usuario navegando en tu marca.
Uso del procesamiento del lenguaje natural en empresas
Con ayuda del análisis se extraen diversas entidades que permiten identificar y reconocer las entradas que son más comunes en los recibos, con la ayuda de las fechas/precio, saca conclusiones en relación a la solicitud y el pago. Extrae también entidades que permite identificar los dominios en documentos específicos y así no tener que invertir tiempo o lo que más conlleva, dinero, para el análisis manuales.
Con ayuda de entidades más frecuentes, respondemos a la pregunta para qué sirve el procesamiento del lenguaje natural: el PNL permite clasificar los documentos dependiendo de su función, también ayuda analizar tendencias para extraer el contenido más relevante y mejora la documentación de datos, registros e informes que han sido automatizados para poder agilizar ensayos clínicos.
A raíz de la explosión y la nueva era de la era de las redes sociales, con ayuda del avance de la analítica de datos y la supercomputación, el procesamiento del lenguaje natural ayuda a desarrollar estrategias y algoritmos, siendo esto otra razón para generar y procesar un lenguaje natural. El gran dominio del análisis se gestiona en dos partes, en comprensión y generación.
La compresión de lenguaje natural se encuentra en el primer grupo, donde una máquina es la encargada de tomar, recibir y procesar información de ese mensaje para poder atender y resolver la petición que el humano solicita a través de una aplicación. Para así obtener una información o dónde se realiza la descripción de algo, como por ejemplo, al llamar a cualquier compañía donde tengan un contestadora, que responde de forma automática.
Eso es un dialogo asistido (otro ejemplo es el uso de chatbots en empresas), en el que su intención es guiarnos mediante la llamada brindando un experiencia del servicio al cliente , y así ubicarnos en el servicio o el departamento que necesitemos respuesta alguna.
Generación múltiple y algoritmos
La generación de lenguaje natural se da de manera variada y múltiples, ya que se genera por medio de texto o habla, procesando algoritmos que desarrollan mensajes, algoritmos que consumen datos estructurados, como por ejemplo cuando se habla de los informes meteorológicos que se producen a partir de datos cuantitativos de forma muy simplificada. Como «el tiempo está empeorando», que seria la descripción sencilla de la variable cuantitativa.
El procesamiento del lenguaje natural ayuda la analítica de datos gracias a que es un medio que simplifica la información y de manera más rápida y eficaz nos ayuda a identificar resultados y evaluar los datos para una empresa o compañía.
