Procesamiento de lenguaje natural

Procesamiento de lenguaje natural

Las tecnologías del IIC basadas en lingüística computacional y estadística nos permiten ofrecer servicios de procesamiento de lenguaje natural. Realizamos cálculos y análisis automático sobre cualquier tipo de texto con el fin de descubrir, clasificar o buscar contenido no explícito para facilitar la tarea a aquellos que la realizan generalmente de forma manual.

Los textos pueden tener diferentes formatos (plataformas, base de datos, TXT, Word, PDF, etc.) o proceder de distintos canales (documentos escritos, páginas web, comentarios en foros o redes sociales, tuits, transcripciones de llamadas telefónicas, correos electrónicos de clientes, etc.), presentar unas pocas palabras o ser muy extensos.

¿Qué hacemos?

Analizamos automáticamente textos en lenguaje natural, lo que nos permite:

  • Extraer significado:
    • Opinión. Por ejemplo, positiva o negativa.
    • Emoción. Por ejemplo, felicidad, desesperanza, deseo, sorpresa, etc.
    • Intención. Por ejemplo, pregunta, duda, queja, sugerencia, intención de compra…
    • Concienciación. Por ejemplo, nivel de implicación de los ciudadanos en los movimientos sociales.
  • Detectar temas o palabras representativas de la conversación.
  • Clasificar por categorías.
  • Deducir variables demográficas (por ejemplo, género y edad).

Dentro de nuestra labor de investigación en el terreno del procesamiento del lenguaje natural, hemos creado una herramienta simplificada de análisis compartiva de léxico.

Con esta herramienta  demostrativa, podrás realizar tres tipos de análisis para conocer la variedad léxica de un texto, en comparación con otro. ¡Pruebala!

Beneficios del procesamiento de lenguaje natural

La lingüística computacional puede resolver múltiples aspectos referidos al contenido de un mensaje. Así, por ejemplo, si lo aplicamos al análisis de las conversaciones de un call center podemos:

  • Categorizar las reclamaciones e incidencias: clasificar cada reclamación en la categoría correspondiente según la clasificación definida por el cliente.
  • Analizar el sentimiento y la emoción, plantearse…
    • ¿Cuáles son los temas que generan sentimientos más negativos, o más positivos?
    • ¿Qué emoción es la dominante entre los clientes: euforia, curiosidad o pena?
    • ¿Cómo se expresan los operadores?, ¿cuáles mantienen una comunicación más cercana y emocional?
    • ¿Cómo se expresan los clientes?, ¿cuáles son más agresivos?
  • Aprender de las mejores prácticas en el trato con el cliente analizando las conversaciones de los operadores con más éxito.
  • Enriquecer el perfil del cliente para poder redireccionarlo inteligentemente al operador más adecuado.
  • Identificar y relacionar los comportamientos del cliente con las puntuaciones de las encuestas de satisfacción.

¿Por qué invertir en el procesamiento de lenguaje natural?

Frente a una clasificación manual, especialmente de grandes volúmenes de texto, el análisis automático tiene indudables ventajas:

  • Reduce sustancialmente los costes en tiempo y personal dedicado a la tarea.
  • Mejora la planificación de los recursos.
  • Procesa la información en tiempo real al ser un sistema de alto rendimiento capaz de procesar grandes volúmenes de texto.
  • Agiliza la toma de decisiones.
  • Se ajusta y diseña a medida según las necesidades del cliente.

Podemos identificar y relacionar los comportamientos del cliente con las puntuaciones de encuestas de satisfacción.

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