El Natural language processing, el arte de dialogar con los robots
En julio de 2020, el lingüista Frédéric Landragin publicó una nueva obra titulada «Comment parle un robot», ilustrando una cierta fascinación del público en general por el lenguaje de las máquinas. Tanto si se llaman R2D2 o Terminator en el cine, o Alexa, Siri u Ok Google, los robots forman parte de nuestra vida diaria. Incluso se estudian en un campo específico de la lingüística: el procesamiento automático de lenguajes (TAL). Esta ciencia se centra en el estudio de los algoritmos que permiten procesar el lenguaje humano, entenderlo y reproducirlo.
¿Qué es el natural language processing?
El NLP (Natural Language Processing) es una rama de la inteligencia artificial que aborda el procesamiento del lenguaje escrito.
El NLP se centra principalmente en:
- la fonética: la forma de pronunciar las palabras verbalmente
- la prosodia: la entonación de las frases
- el léxico: el vocabulario que constituye el lenguaje
- la semántica y la pragmática: el sentido de la frase y su interpretación
- La sintaxis y la gramática
¿Cuándo apareció la noción de NLP?
Las primeras huellas del procesamiento del lenguaje aparecieron después de la Segunda Guerra Mundial, cuando a mediados de los años 50, los estadounidenses aplicaron análisis exhaustivos de las comunicaciones soviéticas. Era la primera vez que un país realizaba pruebas de industrialización del procesamiento del lenguaje.
El método se basaba en un análisis de los hechos, de las reglas y la aplicación de un algoritmo de simulación de razonamientos deductivos llamado motor de inferencia.
Los resultados fueron bastante satisfactorios para la época, ya que permitía transcribir con precisión mensajes cifrados. Sin embargo, en ese momento no permitía contextualizar ni gestionar el carácter
ambiguo de una conversación, lo que limitaba la sutileza del análisis. Por consiguiente, estábamos lejos de la época del machine learning y del deep learning que reforzarán el NLP
¿Cómo se nutre el natural language processing?
Hay muchas formas de captar el lenguaje necesario para el aprendizaje:
- A partir de un texto digitalizado
- A partir de un manuscrito
- Por reconocimiento de voz
- Por extracción de páginas web
Como se observa, todo lenguaje escrito es interesante para el NLP, los métodos para el procesamiento del lenguaje se basan en la sintaxis que permite identificar la organización de los elementos en la frase (sujeto + verbo + complemento) y el análisis semántico que identifica el sentido más común cuando hay combinación de términos. Para multiplicar las posibilidades de tener una comprensión eficaz de los distintos documentos, es necesario tener acceso a una cantidad considerable de documentos asociados a herramientas de cálculo potentes (los famosos algoritmos). Esta asociación información x procesamiento de la información permite entrenar de forma eficaz la inteligencia artificial. Por ello, los datos proporcionados por los motores de búsqueda como Google son muy interesantes.
NLP: caso de uso del procesamiento automático de lenguajes
Ayudar a las empresas a interactuar con sus clientes
¡Chatbot, callbot y otros messaging bots están en auge! Recurrir a los bots para precalificar una solicitud entrante cada vez tiene mayor demanda. Estos agentes conversacionales virtuales están programados para responder a las distintas solicitudes de los usuarios que introducen las peticiones en su smartphone, su ordenador o incluso directamente por teléfono y, después, interactuarán con el bot de forma natural tanto por escrito como oralmente. El NLP aporta a los bots la comprensión necesaria para esta misión. De este modo, pueden responder adecuadamente a las solicitudes de los clientes.
Este tipo de uso es especialmente útil en sectores como la banca o los seguros. De hecho, las empresas reciben muchas llamadas al día y usan el NLP para automatizar las solicitudes de primer nivel.
¿La ganancia para la empresa?
- No dejar a los clientes en espera y sin respuesta, lo que es importante cuando sabemos que cuesta reconquistar a un cliente insatisfecho
- Un mejor procesamiento del flujo de llamadas entrantes y, por lo tanto, clientes atendidos más rápidamente
- La reducción de costes por llamada
- Un uso óptimo de los recursos humanos: los asesores pueden concentrarse en las tareas y respuestas de mayor valor añadido y apreciar más su trabajo.
Ayudar a las empresas financieras
Otro sector de actividad utiliza con asiduidad las capacidades del natural language processing: el mundo de las finanzas. De hecho, constituye una potente herramienta de inteligencia económica. El NLP, por su facultad de procesar y organizar grandes cantidades de datos, es una herramienta especialmente eficaz para prever la evolución de los mercados. Se desarrollaron algoritmos para predecir las políticas monetarias de los bancos centrales europeos. Para ello, los algoritmos analizaron los discursos de los directivos de dichos bancos.
La traducción
Los sistemas de traducción de textos son cada vez mejores, ¿no le parece? También como consecuencia de recurrir al NLP, ya que permite automatizar la traducción basándose en contenidos suministrados por el ser humano. Los programas analizan textos disponibles en dos lenguas y entienden cómo se traducen los elementos de una lengua a la otra, el campo léxico, la sintaxis, la semántica, el contexto, todo se tiene en cuenta.
La moderación de contenido
La información está en todas partes y desde hace unos años, las redes sociales como Facebook, Instagram y Twitter se han comprometido a luchar contra las fake news.
La primera fase de verificación se basa en un análisis del dato (número de relevos, frecuencia de publicación) y de sus fuentes (naturaleza del sitio del editor, el autor, el país), y una clasificación de la información por grado de credibilidad.
Como puede ver, para este tipo de tarea, el NLP es muy pertinente. Sin embargo, necesita una intervención humana para poder finalizar la moderación, por lo que representa un ejemplo de complementariedad Humano x Máquina.
El análisis de la reputación
Hay muchos buques insignia de la industria del análisis de reputación. Estas empresas son capaces de seguir en tiempo real todo lo interesante que se dice sobre una marca o una empresa. También en este caso la información que hay que procesar es enorme y puede resultar muy interesante si añadimos los sentimientos humanos. El análisis del comportamiento de los humanos por escrito se basa en la técnica del text mining o minería de textos o incluso la extracción de conocimiento. Extraeremos y ordenaremos la información según un criterio de novedad o de similitud en los textos escritos por humanos. En la práctica, se trata de poner un modelo lingüístico en un algoritmo que confrontaremos con el real gracias a sistemas informáticos de aprendizaje y estadísticas, y tecnologías de comprensión del lenguaje natural. Con la ayuda de este aprendizaje, el algoritmo podrá determinar la relación sintáctica entre las frases y definir la tipología del mensaje: positivo, neutro, negativo.
Esta técnica es muy útil para las empresas que quieren entender rápidamente una tendencia: las finanzas, el sector agroalimentario, la moda, etc.
El NLP y el mundo de la empresa
¿Te ha ha interesado este artículo y te planteas utilizar los beneficios del natural language processing para tu empresa?
Si deseas :
- Mejorar tu servicio de atención al cliente utilizando chatbots o callbots inteligentes
- Optimizar tu página de servicio posventa o de contacto en el sitio web de su empresa
- Crear servicios de atención al cliente inclusivos: personas con discapacidad visual, sordas o con problemas de audición
- Proporcionar herramientas capaces de analizar las emociones de los clientes: ira, alegría, angustia, etc.
- Ayudar a los recursos humanos de grandes grupos.
Recurre a los especialistas de Zaion Lab: nuestros investigadores y médicos de todo el mundo trabajan cada día para acelerar el desarrollo de estas tecnologías revolucionarias.
