PNLtraitement du language naturel)

El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es el término que se aplica a la capacidad de la inteligencia artificial (IA) para comprender el lenguaje hablado o escrito. El procesamiento del lenguaje natural es un componente de software fundamental que permite a las personas interactuar con los ordenadores mediante diálogos de voz o escritos.

¿Por qué es importante traitement du language naturel ?

Las empresas disponen de grandes cantidades de texto e información sonora que pueden poner a disposición de la PNL para su análisis. La PNL puede extraer los datos no estructurados para darles un significado y una perspectiva que contribuyan a una toma de decisiones mejor informada. Por ejemplo, se pueden examinar los contenidos de las redes sociales para entender el sentido de una declaración y así tomar medidas proactivas para proteger la reputación de la empresa.

En los primeros tiempos de la informática, los humanos tenían que adaptarse a los lenguajes informáticos utilizando instrucciones codificadas en binario o utilizando compiladores para traducir instrucciones en ensamblador y lenguajes de nivel superior. Esto limitaba la utilidad de los ordenadores a un pequeño porcentaje de personas. Con el paso de las décadas, los ordenadores se han puesto al alcance de personas con menos conocimientos técnicos gracias a los ordenadores personales y los teléfonos inteligentes. Hoy en día, la PNL dirige las interacciones con los clientes a través del chat web y el teléfono, reduciendo el tiempo de espera de las personas que llaman y liberando a los asesores para mantener conversaciones más implicadas.

En un escenario de análisis de comercio minorista, imagine a un gerente de tienda haciendo preguntas sobre la marcha como "¿Quiénes han sido mis 10 clientes más importantes este mes?" o "¿Cuáles han sido nuestros artículos más vendidos esta semana?" sin tener que depender de informes personalizados.

Las cinco etapas traitement du language naturel

El procesamiento de texto por parte de aplicaciones como los compiladores requiere evaluar los datos de entrada mediante varias pasadas, cada una con su propia función específica. A continuación se enumeran estas fases por orden:

Análisis léxico o morfológico

Se crea un léxico con todas las palabras agrupadas. El análisis morfológico asigna los significados básicos a las palabras.

Análisis sintáctico (Parsing)

El análisis sintáctico de las palabras comprueba la estructura y la gramática de las frases. Se construye un árbol sintáctico para garantizar que la frase tiene sentido.

Análisis semántico

En esta fase se examina el texto para comprender su significado. Para asegurarse de que los tipos de datos se utilizan de forma coherente con su definición. Se identifican sinónimos, antónimos y homónimos.

Integración del discurso

En esta fase se examina el texto para determinar el contexto y asegurarse de que todas las piezas del texto son coherentes con ese contexto. Se considera que cada frase contribuye al contexto general contenido en el texto. Se tienen en cuenta las relaciones entre entidades y temas, así como la comprensión temática y el contexto histórico y social.

Análisis pragmático

En esta fase, los aprendizajes de las fases anteriores se utilizan para extraer la comprensión suficiente para responder a preguntas sobre el tema dentro del mismo contexto. Esto es fundamental para herramientas conversacionales como los chatbots.

Casos prácticos del procesamiento del lenguaje natural

A continuación se exponen algunos casos de uso de la PNL:

• Análisis de la satisfacción del cliente. Los formularios de opinión suelen contener consejos críticos en los campos de texto libre de una encuesta.
• Las opiniones sobre los productos pueden obtenerse mediante encuestas o simplemente analizando los feeds de las redes sociales, que pueden evaluarse utilizando traitement du language naturel.
• Los chatbots interactivos pueden mantener diálogos constructivos con los clientes como primera línea de contacto cuando algunos problemas o preguntas pueden responderse fácilmente. En una situación de ventas, un cliente puede querer saber más sobre un producto que un chatbot puede compartir. El chatbot puede conectar con un representante de ventas en directo para cualificar aún más la oportunidad potencial.
• La traduction linguistique local puede realizarse de forma más eficaz utilizando la PNL para crear el borrador de la primera pasada, lo que ahorra la fase más lenta de la tarea. El menor coste de la traducción y la reducción del plazo de publicación se traducen en una llegada más rápida de los productos a más mercados.

IA générative es el siguiente paso en la madurez de la PNL

Hoy en día asistimos a una explosión del uso de interacciones asistidas por GPT. Los programas de chat basados en el teléfono están evolucionando rápidamente hacia interacciones basadas en avatares para hacer las interfaces de usuario aún más cercanas y accesibles a más personas con conocimientos limitados de informática. Las empresas de servicios públicos están creando vídeos guiados que explican las facturas con claridad y pueden responder a preguntas de forma interactiva.

La importancia de la PNLtraitement du language naturel) se está convirtiendo en una herramienta tan valiosa como lo fueron los motores de búsqueda hace una década, porque es la base de la comprensión automática.

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