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Hablar con un robot mediante el Procesamiento de Lenguaje Natural

Equipo GUS · 14 enero, 2022 · 3 minutos de lectura
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CONTENIDO

    Es posible que te hayas preguntado en alguna ocasión cómo puede ser que cuando hables con un robot este te entienda perfectamente. Pues bien, este proceso que puede parecer futurista, es posible realizarlo mediante el Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN o NLP).

    Nueva llamada a la acción

    Qué es el NLP o PLN (Procesamiento de Lenguaje Natural)

    Para conseguir que las máquinas o robots logren entender el contenido y sentido de un texto escrito por un humano es necesario unir tres campos: el big data, la inteligencia artificial y la lingüística computacional. A este proceso de unificación se le conoce como Procesamiento de Lenguaje Natural (Natural Language Processing o NLP en inglés).

    Esta tarea posee una gran complejidad, ya que no es suficiente con enseñar al sistema a entender palabras sueltas.

    Para realizar esta tarea el NLP divide el lenguaje en piezas elementales más cortas, intentan entender las relaciones entre las piezas y exploran cómo funcionan las piezas juntas para crear significado.

    Para crear significado el NLP incluye diferentes técnicas para interpretar el lenguaje humano, que van desde los métodos estadísticos y del aprendizaje basado en máquina hasta los enfoques basados en reglas y algorítmicos.

    Usos y aplicaciones del Procesamiento de Lenguaje Natural

    Ahora que ya hemos explicado qué es el Procesamiento de Lenguaje Natural, vamos a ver qué usos se le pueden aplicar:

    • Chatbots: el uso más conocido para el NLP. Gracias al procesamiento del lenguaje que realizan estos chatbots, es posible mantener una conversación fluida con un robot, de forma automatizada y sin tener que depender de una persona o técnico.
    • Traducción de textos:  Como bien se indica, gracias a estos procesos de procesamiento de lenguaje, es posible traducir textos de un idioma a otro. Esto supone un gran ahorro en tiempo para cualquier empresa.
    • Clasificación y tratamiento de textos: En los procesos que exista un tratamiento de datos, el NLP puede ser de gran utilidad a la hora de analizar y clasificar adecuadamente. Un ejemplo de funcionamiento sería el marcado de correos (prioritarios, spam, social, promociones). Se analiza el contenido del correo y se clasifica.
    • Resumen de textos: Gracias a este sistema, se puede realizar un resumen de un texto amplio, desechando así todo aquello que no es relevante para su comprensión. 
    • Análisis de redes sociales: Gracias a la integración del NLP con las redes sociales, es posible que el sistema aprenda a detectar qué contenido es de calidad y genera engagement, y cuál no, gracias al análisis de comentarios, menciones, reacciones, etc…

    Como ves, mediante el Procesamiento de Lenguaje Natural, es posible capacitar a las máquinas para que ellas mismas sean autosuficientes a la hora de comunicarse con su entorno. Ahorrar tiempo, automatizar procesos y mejorar la toma de decisiones son algunos de los beneficios inmediatos.

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    Equipo GUS

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