Nuevas técnicas de procesamiento de lenguaje natural
El procesamiento de lenguaje natural (NLP) es fundamental para analizar los datos de texto y voz de manera eficiente y en profundidad. 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, y clasificar y extraer texto.
También puede integrar el NLP en aplicaciones orientadas al cliente para comunicarse de manera más eficaz con ellos. Por ejemplo, un chatbot analiza y ordena las consultas de los clientes, responde automáticamente a las preguntas comunes y redirige las consultas complejas al servicio de atención al cliente.
Las empresas utilizan el software y las herramientas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para simplificar, automatizar y agilizar las operaciones de manera eficiente y precisa. A continuación, se indican algunos casos de uso de ejemplo.
La lingüística computacional es la ciencia de entender y crear modelos de lenguaje humano con computadoras y herramientas de software. Los investigadores utilizan métodos lingüísticos computacionales, como el análisis sintáctico y semántico, para crear marcos que ayuden a las máquinas a entender el lenguaje humano conversacional.
El machine learning es una tecnología que entrena a una computadora con datos de muestra para mejorar su eficiencia. El lenguaje humano tiene varias características, como el sarcasmo, las metáforas, las variaciones en la estructura de las oraciones, además de las excepciones gramaticales y de uso que los humanos tardan años en aprender.
El aprendizaje profundo es un campo específico del machine learning que enseña a las computadoras a aprender y pensar como humanos. Se trata de una red neuronal que consta de nodos de procesamiento de datos estructurados para que se asemejan al cerebro humano. Con el aprendizaje profundo, las computadoras reconocen, clasifican y correlacionan patrones complejos en los datos de entrada.
Fuentes:
Leave a Reply