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Conceptos básicos de PNL

• El procesamiento de lenguaje natural (NLP) es una tecnología de machine learning que brinda a las computadoras la capacidad de interpretar, manipular y comprender el lenguaje humano.

¿Por qué es importante la PNL?
El procesamiento de lenguaje natural es fundamental para analizar en profundidad los datos de texto y voz de manera eficiente. Puede resolver las diferencias en dialectos, jerga e irregularidades gramaticales típicas en las conversaciones cotidianas. Las empresas lo utilizan para varias tareas automatizadas, como:
• Procesar, analizar y archivar documentos grandes
• Analizar los comentarios de los clientes o las grabaciones de centros de atención telefónica.
• Ejecutar chatbots para ofrecer un servicio al cliente automatizado
• Responder preguntas de quién, qué, cuándo y dónde
• Clasificar y extraer texto

¿Cuáles son los enfoques para el procesamiento de lenguaje natural?
A continuación, ofrecemos algunos enfoques comunes para el procesamiento de lenguaje natural.
-PNL supervisado
Los métodos de PNL supervisados ​​entrenan el software con un conjunto de entradas y salidas etiquetadas o conocidas. Primero, el programa procesa grandes volúmenes de datos conocidos y aprende a producir el resultado correcto a partir de cualquier entrada desconocida. Por ejemplo, las empresas entrenan a las herramientas de PNL para categorizar los documentos según etiquetas específicas.

-PNL sin supervisión
El PNL no supervisado utiliza un modelo de lenguaje estadístico para predecir el patrón que se produce cuando se alimenta mediante entradas no etiquetadas. Por ejemplo, la función de autocompleción en los mensajes de texto sugiere palabras relevantes que tienen sentido para la oración al monitorear la respuesta del usuario.
-Comprensión de lenguaje natural.
La comprensión de lenguaje natural (NLU) es un subconjunto del NLP que se centra en analizar el significado detrás de las oraciones. La NLU permite al software encontrar significados similares en oraciones diferentes o procesar palabras que tienen significados diferentes.
-generacion de lenguaje natural
La generación de lenguaje natural (NLG) se centra en producir texto conversacional como lo hacen los humanos en función de palabras clave o temas específicos. Por ejemplo, un chatbot inteligente con capacidades de NLG puede conversar con los clientes de manera similar a como lo hace el personal de atención al cliente.

Ejemplos de aplicaciones de NLP

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• 1. Reconocimiento de patrones de lenguaje Al procesar grandes cantidades de documentos, el reconocimiento de patrones permite filtrar datos importantes en cadenas de texto con un tiempo récord. Es el primer paso para que la recuperación de información y la clasificación de textos sea posible.
• 2. Recuperación de información Gracias a que reconoce patrones de lenguaje, hace sencilla la tarea de encontrar un fragmento en particular dentro de una gran cantidad de texto. No inventa palabras o frases nuevas, sino que identifica la información valiosa.
• 3. Traducciones automáticas de idiomas Ya sea con voz o texto, esta función utiliza datos que se procesan por la lingüística computacional y está en un proceso constante de mejora y aprendizaje.
• 4. Clasificación de información Gracias a la aplicación de palabras clave, la información puede categorizarse para que su consulta sea más eficiente.
• 5. Resumen de textos Al igual que con la clasificación, resumir un documento de gran extensión se apoya en ciertas palabras o frases clave.

bibliografia

• https://aws.amazon.com/es/what-is/nlp/
• https://blog.hubspot.es/marketing/procesamiento-de-lenguaje-natural