Procesamiento de lenguaje natural

Realizamos cálculos y análisis automático sobre cualquier tipo de texto en diferentes idiomas con el fin de descubrir, clasificar, organizar o buscar contenido no explícito para facilitar la tarea a aquellos que la realizan generalmente de forma manual.

Procesamiento de lenguaje natural

Las tecnologías de Procesamiento Lenguaje Natural (PLN) del Instituto de Ingeniería del Conocimiento se componen de un conjunto de herramientas lingüísticas, que cubren las capas de procesamiento léxico, morfosintáctico y semántico, modelos de machine learning y deep learning, así como arquitecturas software que permiten combinar en tiempo real los componentes anteriores.

Todo esto unido a la labor de los lingüistas computacionales y científicos de datos, nos permiten ofrecer servicios de procesamiento de lenguaje natural que aseguran la fiabilidad de los resultados.

Aplicaciones de PLN

Analizamos automáticamente textos de diferentes idiomas en lenguaje natural con el objetivo de enriquecer la información, clasificarla o extraer ciertas características.

Detector automático de análisis del sentimiento

El detector automático de análisis del sentimiento aporta un análisis preciso para la extracción de significado:

  • Opinión: positiva o negativa.
  • Emoción: análisis de 20 emociones como felicidad, desesperanza, deseo, sorpresa, etc.
  • Intención del usuario: pregunta, duda, queja, sugerencia, intención de compra…
  • Concienciación: nivel de implicación de las personas en eventos o movimientos sociales.
  • Clasificación por categorías temáticas: personalizadas por sector industrial, por ejemplo: consumo, automoción, banca, telecomunicaciones, salud, etc. Entre 10 y 20 categorías dependiendo del sector.

Detector de topics

El detector de topics extrae los temas más representativos de un conjunto de textos para detectar automáticamente las ideas más relevantes de cada documento en comparación con los otros.

Es un servicio muy práctico para aquellas tareas de clasificación y descubrimiento de ideas nuevas que haya en los textos, sin necesidad de procesarlos manualmente ni realizar una taxonomía previa.

Está indicado para aquellas empresas que tengan un porcentaje muy alto de categorías cambiantes en periodos cortos de tiempo.

Detector de Named-entity recognition (NER)

El detector de reconocimiento de nombres de entidades (NER) identifica entidades completas como personas, organizaciones, localizaciones o marcas. Este detector de entidades utiliza la tecnología de machine learning, reglas y corpus lingüísticos.

El NER es muy útil para enriquecer los textos, realizar tareas de indexación o recuperación de información.

Clasificador automático de documentos

El clasificador automático de documentos consta de un módulo que predice y otro módulo que entrena los modelos de machine learning o deep learning.

Este servicio enriquece el modelo de entrenamiento utilizando la información procedente de topics, ngrams, lematización, vectorización de palabras, etc. Además, se basa en un corpus anotado para realizar el entrenamiento de los modelos.

El clasificador automático de documentos está abierto a la personalización, gracias al procesamiento de documentos y a la adaptación automática de la taxonomía. Este servicio es de alta utilidad para tareas de procesado y clasificación de grandes cantidades de documentos.

Detector de similitudes en documentos

El detector de similitudes muestra el nivel de semejanza entre dos documentos, permitiendo comparar cantidades masivas de textos.

La comparación se establece utilizando criterios semánticos y procesamiento de lenguaje natural (PLN), por lo que permite detectar también similitudes temáticas. Resulta muy útil para profesionales que trabajen en sectores institucionales, de educación o investigación, por ejemplo, para la detección de plagio.

Este servicio está disponible en varios idiomas.

Detector de género y edad en redes sociales

El detector de género y edad en redes sociales ayuda a identificar estos dos rasgos de los usuarios en Twitter partiendo de la conversación en redes sociales sobre una marca.

El detector está basado en modelos de machine learning y procesamiento de lenguaje natural (PLN). Este detector facilita el perfilado del público objetivo para planificar o reorientar campañas de marketing.

Buscador de información

El buscador de información es una plataforma de recuperación de información a partir de texto libre. Procesa información procedente de audios, vídeos y texto en diversos formatos, y permite realizar búsquedas una vez indexados.

La herramienta ofrece además la transcripción automática de audios y vídeos en español. Permite personalizar la herramienta adaptándose a las necesidades del cliente, para optimizar los resultados de las transcripciones.

Beneficios del procesamiento de lenguaje natural

La lingüística computacional aporta múltiples ventajas en las tareas que se derivan de trabajar con el contenido de un texto:

Automatización de tareas

La automatización de tareas desarrollada con tecnologías lingüísticas realiza una clasificación, búsqueda o análisis mucho más exhaustivo, alcanzando resultados más efectivos a través de aspectos que en la elaboración manual se nos habrían escapado, por ejemplo, categorizar las reclamaciones e incidencias.

Además, de este modo, el profesional puede focalizar su esfuerzo en tareas menos monótonas y más enriquecedoras.

Procesamiento del lenguaje

Realización de tareas inabarcables por su volumen

Gracias a las tecnologías de procesamiento de lenguaje natural (PLN) se pueden realizar estas tareas que, de otro modo, serían impensables, como leer uno a uno todos los tuits en relación a una marca o un tema determinado.

Con ayuda de tecnologías lingüísticas se realizaría una lectura automática, aprovechando todo el potencial de los datos.

Descubrimiento de insights

La clasificación, búsqueda y análisis automático de grandes volúmenes de datos permite revelar información nueva que de manera manual habría sido complicado detectar, pudiendo pasar fácilmente desapercibida.

Aplicando estas técnicas lingüísticas se pueden descubrir, patrones, relaciones ocultas que aportan un valor añadido a la tarea, por ejemplo, para enriquecer el perfil del cliente de un producto o servicio.

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

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

¿Por qué invertir en el procesamiento de lenguaje natural?

Frente a una clasificación manual, especialmente de grandes volúmenes de texto, el procesamiento automático de textos 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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