Las máquinas analizan nuestro lenguaje en texto
Ante la gran cantidad de información en texto que generamos actualmente, surge la posibilidad de analizarla y aprovecharla. Las técnicas de PLN permiten extraer insights automáticamente de la información disponible en cualquier sector.
¿Qué es el Procesamiento del Lenguaje Natural?
El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) o Natural Language Processing (NLP) se centra en el análisis de las comunicaciones humanas y, en concreto, de su lenguaje.
Dentro de la Inteligencia Artificial, el PLN es la principal tarea de la lingüística computacional. Un análisis automático sobre cualquier tipo de texto permite clasificar, organizar, buscar o descubrir información no explícita, agilizando tareas que se realizan manualmente e identificando los elementos más relevantes de un escrito.
Manejamos datos no estructurados en todos los sectores: artículos, informes, comentarios, mensajes o contratos. Y todos estos textos “esconden” información que puede ser útil para el negocio.
¿Cómo funciona el Procesamiento del Lenguaje Natural?
El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) consiste en transformar el lenguaje natural en un lenguaje formal, como el de la programación, que los ordenadores puedan procesar.
Normalmente, parte de dividirlo en elementos (frases, palabras, etc.) e intentar entender las relaciones entre ellos.
Manejamos datos no estructurados en todos los sectores: artículos, informes, comentarios, mensajes o contratos. Y todos estos textos “esconden” información que puede ser útil para el negocio.
Técnicas de lingüística computacional
REGLAS LINGÜÍSTICAS Y ANÁLISIS MORFOSINTÁCTICOS
El análisis se basa en exponer la estructura de relaciones entre las palabras del texto, y en diseñar reglas que permitan relacionar estas estructuras con rasgos como la temática o el tono del documento.
MODELOS DE LENGUAJE PRE-ENTRENADOS
Analizando repositorios de textos masivos de fuentes abiertas, se consiguen modelos del funcionamiento del lenguaje. Estos representan cada palabra mediante embeddings o vectores numéricos, que codifican su significado y función en las oraciones. En el caso de los modelos de lenguaje más modernos, estos embeddings son sensibles al contexto en el que se utiliza cada palabra, y se entrenan empleando corpus de miles de millones de palabras.
MODELOS DE MACHINE LEARNING
Aprenden a automatizar una tarea de análisis del texto a partir de corpus representativos de la misma. Estos pueden estar anotados, de forma que el sistema aprenda a reproducir el proceso de anotación, o no anotados, buscando entonces patrones y relaciones en el texto.
Investigamos y desarrollamos sistemas de PLN adaptados a cada negocio, para extraer insights de documentos, mensajes o informes.
Aplicaciones del Procesamiento del Lenguaje Natural
El PLN tiene aplicación en cualquier sector que disponga de grandes cantidades de información no estructurada:
Búsqueda avanzada de información
El análisis de texto permite detectar y recuperar automáticamente información específica en documentos de texto libre de cualquier sector.
Named-entity recognition (NER).
La detección de entidades (personas, lugares, marcas u otros términos) con aprendizaje automático es útil para detectar en qué contextos se mencionan determinadas palabras, por ejemplo, en documentos clínicos o legales.
Anonimización de documentos
Partiendo de la detección de entidades, se puede hacer un primer filtro sobre los datos personales, para asegurar la privacidad. Puede aplicarse los ámbitos de salud, justicia o seguridad.
Detección de topics, similitudes o anomalías en los textos
Con el análisis lingüístico, se detectan temas o patrones en la información, que nos indican ideas relevantes, relaciones, coincidencias o errores. Algo útil, por ejemplo, para la detección de plagio o el control de calidad de documentos.
Chatbots
El PLN es el primer paso en el desarrollo de los asistentes de voz o sistemas conversacionales, siendo esencial en la parte de comprensión del lenguaje.
Clasificación automática de documentos y mensajes
Se pueden etiquetar automáticamente textos según su temática u otras características. Es especialmente útil en ámbitos donde se maneja mucha información o se necesita hacerlo con rapidez, como el sector legal o el de la atención al cliente.
Análisis de sentimiento y de la opinión
Por las palabras que utilizamos, se pueden detectar opiniones acerca de un tema, una persona o un producto en publicaciones de redes sociales, comentarios de clientes o encuestas de clima.
Científicos de datos y lingüísitcas computacionales
En el IIC contamos con lingüistas computacionales y científicos de datos que te ayudarán a explotar la información de la que dispones.
Beneficios del Procesamiento del Lenguaje Natural
La lingüística computacional aporta múltiples ventajas en las tareas relacionadas con el análisis de textos:
Agilizar y optimizar tareas
La automatización del análisis de texto permite ahorrar tiempo en tareas que solían realizarse manualmente, como la clasificación o búsqueda de información, que se ejecutan además de forma más exhaustiva.
Acceso a la información
Las técnicas de PLN permiten abarcar más información, permitiendo la lectura automática de grandes volúmenes de texto.
Insights y relaciones entre los datos
El análisis lingüístico revela información y conclusiones que podrían haber pasado desapercibidas y que proporcionan un valor añadido al negocio.
Facilitar la toma de decisiones
Contar con tanta información permite detectar problemas rápidamente y planear soluciones a medida.
