¿Qué son el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y la minería de textos

El papel de la inteligencia artificial es crucial en el mundo actual. Casi todos los dispositivos inteligentes que vemos tienen un componente de inteligencia artificial profundamente incorporado. 

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La inteligencia artificial no es un tema fácil de entender y aún más complejo de implementar. La inteligencia artificial tiene varios componentes. El aprendizaje automático también forma parte del dominio de la inteligencia artificial. 

El procesamiento del lenguaje natural (PLN) y la minería de texto son dos elementos que, cuando se combinan para desarrollar una aplicación impulsada por IA, pueden hacer maravillas para el negocio. Este artículo proporciona un vistazo para crear una mejor comprensión de la minería de textos frente a la PLN. 

Introducción a la PLN (procesamiento del lenguaje natural)

El procesamiento del lenguaje natural existe desde hace más de 50 años. El proceso implica la manipulación automatizada de voz o texto, conocido colectivamente como lenguaje natural, mediante el uso del software. La creciente adopción de computadoras es uno de los principales factores detrás del creciente interés en el procesamiento del lenguaje natural. 

El procesamiento del lenguaje natural es básicamente un componente del estudio de la lingüística. Es una mezcla de inteligencia artificial, informática y lingüística. Todo el concepto gira en torno al estudio de las interacciones entre humanos y computadoras.

Procesamiento del lenguaje natural: PLN

Sin embargo, existen varios desafíos asociados con él. La generación y comprensión del lenguaje natural, junto con el reconocimiento de voz, son algunos de ellos. 

Un vistazo a la historia

El procesamiento del lenguaje natural se escuchó por primera vez en 1950. Un experimento realizado en 1954 que implicó la traducción de textos escritos en ruso. El progreso fue lento; sin embargo, ha florecido profusamente en el año 1960. SHRDLU se convirtió en un sistema de procesamiento de lenguaje natural de calidad que se introdujo en 1960. 

El valor de mercado del procesamiento del lenguaje natural se registró en USD 10,2 mil millones en 2019; sin embargo, los expertos predicen que tocará la cifra de 26,4 mil millones de dólares para fines del año 2024, lo que la convierte en una empresa comercial rentable. 

Para tener un mejor conocimiento del sector, primero veamos su aplicación.  

Aplicaciones del procesamiento del lenguaje natural (NLP)

Conocer las aplicaciones de la tecnología ayudará a conocerla más de cerca. 

  • Traductor de lenguaje

Hay momentos en que las personas se encuentran atrapadas en una situación debido a la falta de capacidad para interpretar el idioma que cambia a través de las fronteras. Este es el momento en que entra en juego el papel de la solución de aprendizaje automático . La traducción automática es el proceso que implica la recuperación y traducción del texto a otros idiomas. 

Anteriormente, el proceso giraba en torno a un diccionario o un sistema basado en reglas. Sin embargo, con el tiempo, el proceso ha ido evolucionando, proporcionando información precisa. 

  • Monitoreo de redes sociales

Las plataformas de redes sociales están aumentando en demanda para adaptarse al creciente número de personas dispuestas a compartir sus pensamientos sobre algo personal o comercial. El procesamiento del lenguaje natural tiene un papel vital en el monitoreo de las redes sociales . 

Es útil para analizar y observar la opinión pública sobre un producto o servicio. Las empresas están utilizando activamente estos servicios en sus sistemas para vigilar la respuesta del público sobre sus productos y servicios, lo que eventualmente ayuda a diseñar estrategias e improvisarlas. 

  • Chatbots 

La experiencia del cliente enriquecida es la clave del éxito de todas las empresas. No solo ayuda a mantener la calidad bajo control, sino que también ayuda a abordar las quejas de los clientes. La interacción manual puede llevar mucho tiempo. Aquí es cuando los chatbots vienen al rescate. 

El uso de chatbots puede mejorar la experiencia del usuario al resolver consultas de usuario básicas y repetitivas. Los chatbots se han improvisado mucho a sí mismos y al negocio durante estos años. Junto con la reparación de agravios, también ayudan a probar sugerencias de productos y servicios. 

  • Extracción de textos

La minería de texto, también conocida como análisis de texto, es una tecnología de inteligencia artificial que se compone de procesamiento de lenguaje natural para procesar los textos desorganizados de bases de datos o documentos en un formato normalizado y organizado. 

extracción de textos

El texto no organizado o estructurado es complejo de procesar, lo que lo hace adecuado para análisis. La minería de textos tiene como objetivo ayudar a las instituciones basadas en el conocimiento proporcionando información clara sobre los datos y la información generada a partir de numerosas fuentes.

Aplicaciones de la minería de textos

Conocer las aplicaciones de la tecnología ayudará a conocerla más de cerca.  

  • Gestión de riesgos

Un mecanismo de análisis de riesgo limitante puede tener un impacto negativo en cualquier sector. Los sistemas avanzados de gestión de riesgos basados ​​en la minería de texto pueden ser inmensamente útiles para mitigar el riesgo al procesar petabytes de documentos y análisis, interrelacionarlos y, finalmente, mostrar la salida recopilada.  

  • Prevención del ciberdelito

La creciente digitalización deja muchas puertas de enlace para que los atacantes ingresen a cualquier sistema estable. Muchas industrias manejan información crítica que debe protegerse a cualquier costo. 

Con la ayuda de inteligencia de minería de texto, las empresas públicas o privadas, las agencias de aplicación de la ley, las instituciones financieras y muchos otros lo están utilizando para mantener su seguridad bajo control. 

  •  Atención al cliente

Junto con la PNL, la minería de textos se utiliza ampliamente para establecer una red confiable de atención al cliente. El software de análisis de texto ayuda a escalar la información recibida por múltiples fuentes, lo que brinda la oportunidad de mejorar el desempeño comercial. 

Conclusión

Las soluciones de aprendizaje automático son el software ideal que automatiza una gran parte de su negocio que es responsable de determinar el éxito del mismo. 

La incorporación de estas tecnologías avanzadas en sus operaciones comerciales puede ser útil para obtener una ventaja sobre la competencia, lo que la convierte en una inversión lucrativa. 

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