Al estudio de las interacciones entre el lenguaje humano y las computadoras se le denomina Procesamiento del lenguaje natural, o PLN, por sus siglas. Este campo de estudio reúne la informática, la inteligencia artificial y la lingüística computacional. Y dicho de manera más práctica, el PLN es la forma en la que las computadoras analizan, comprenden y derivan el lenguaje humano.
Algunos expertos, como Anthony Pesce, definen el Procesamiento del lenguaje natural de la siguiente manera:
“El procesamiento del lenguaje natural es un campo que abarca la comprensión y la manipulación de la computadora respecto al lenguaje humano, y está repleto de posibilidades para la recopilación de noticias. “.
Ciertamente, el PLN se utiliza para tareas múltiples. El resumen automático, la traducción, la extracción de relaciones, el análisis de sentimientos, el reconocimiento de voz, la segmentación de temas, y mucho más, son sólo algunas de las tareas.
El PLN se utiliza para analizar textos, y solo así logra comprender cómo hablan los humanos. Y evidentemente, la interacción hombre máquina permite muchas aplicaciones en el mundo real. De hecho, cada vez el Procesamiento de Lenguaje Natural tiene más usos, sobre todo por sus grandes beneficios. Aquí te mostramos algunos.
Beneficios del Procesamiento de Lenguaje Natural
El principal beneficios del PLN es que hace más práctico y eficiente el reconocimiento y comprensión del lenguaje humano. Es decir, es una traducción automática de la información. Por ejemplo cuando haces una búsqueda en motores como Google o Bing y luego haces clic en alguno de los resultados, el sistema confirma que los resultados que se encuentran son correctos y utiliza esta información para mejorar las búsquedas en el futuro.
En definitiva, el PLN agiliza los procesos de interacción hombre máquina. Eso a nivel muy general, pero en los negocios, el procesamiento de lenguaje natural se está convirtiendo en una herramienta fundamental. Estos son solo algunos de sus beneficios.
Beneficios empresariales del procesamiento del lenguaje natural
Este sistema es muy útil para agilizar la obtención de información en los negocios. En primer lugar, funciona como un corrector ortográfico increíble en todos los documentos con resultados excepcionales. Pero además proporciona resultados excepcionales a los oficinistas y empleados, dándoles la información que realmente necesitan.
Por ejemplo, existen chatbots empresariales, que analizan toda la información de la empresa y pueden responder las inquietudes a los oficinistas y empleados en general.
Por ejemplo, a través del análisis de datos puede indicar cuántos días de vacaciones tiene un empleado y más. Otras herramientas como SecondMind entregan información empresarial de interés, como por ejemplo los números del último trimestre de manera automática.
De esa manera se agiliza la productividad, pues ya no se debe llamar para solicitar esta información y esperar una respuesta que puede o no ser correcta. Estos sistemas PLN agilizan el análisis y entregan justo la información que necesitas.
De hecho, el procesamiento del lenguaje natural también ayuda a recursos humanos en las tareas de ordenar los currículos, atraer candidatos diversos y contratar los trabajadores más calificados. Y sistemas tan cotidianos como la detección de spam que tenemos en Outlook y Gmail usan PLN para reconocer los correos que podrían ser malintencionados.
Por otra parte, están las herramientas de análisis de sentimientos, que obviamente se fundamentan en el PLN. Con estas herramientas, las empresas pueden discernir entre un mar de datos, si lo que se tuitea sobre ellos es positivo negativo, para así mejorar su calidad de servicio o productos. Lo más interesante es que el análisis de sentimientos no solo procesa palabras en las redes sociales, sino que también rompe el contexto en el que aparecen. Así, el PLN ayuda a las empresas a comprender mejor una publicación, es decir, a saber cuál es la emoción del consumidor detrás de las palabras que en la mayoría de ocasiones parecieran ser neutrales.
Por tanto, el procesamiento de lenguaje natural ha permitido tradicionalmente que las empresas puedan clasificar los comentarios como positivos o negativos. Pero actualmente, este sistema avanza a pasos agigantados y permite clasificar emociones precisas como tristeza, rabia, decepción y más.
PLN para el bienestar social
Más allá del uso empresarial, el PLN también está siendo utilizado para analizar sentimientos en la sociedad y eso ciertamente aporta muchos beneficios. Por ejemplo, Periscopic combina el PLN con el reconocimiento visual en Trump-Emoticoaster, un motor de datos que procesa el lenguaje y las expresiones faciales para monitorear el estado emocional del presidente Donald Trump. Así algunos medios comprenden realmente lo que el líder de una nación está expresando.
Este sistema también se está planteando para prevenir los tiroteos en las escuelas, y más adelante, impedir situaciones violentas en general. La Universidad de Columbia intenta descifrar cómo cambia el lenguaje a medida que un joven se vuelve violento, a través de sus publicaciones. El objetivo final, como dijimos al principio, es prevenir situaciones violentas.
Al igual que Periscopic, Columbia combina el análisis de sentimientos con el reconocimiento de imágenes para mejorar la precisión. El investigador a cargo, el Dr. Desmond Patton, afirma que el contenido problemático puede evolucionar con el tiempo y ser indicativo de que una emoción violenta se aproxima.
En síntesis, estos sistemas que utilizan PLN están siendo determinantes para salvaguardar el bienestar social.
Beneficios del PLN a nivel personal
El procesamiento de lenguaje natural puede ayudar incluso a una persona a reconocer y controlar sus emociones. En este nivel tenemos chatbot como Woebot, un terapeuta electrónico que se conecta con los usuarios a través de Facebook Messenger o mediante una aplicación independiente. Lo que hace este chatbot es rastrear palabras que sean indicativas de ansiedad o depresión y prestar la ayuda necesaria ante lo que considera una situación de emergencia.
Casos de Uso
Ya hemos mencionado algunos casos de uso como Chatbots, Woebot, Trump-Emoticoaster, las investigaciones de Columbia y más. Pero a nivel general, los algoritmos de PLN pueden ser extremadamente útiles para los desarrolladores web, porque tienen las herramientas necesarias para crear aplicaciones avanzadas y prototipos. Estos son solo algunos ejemplos de PLN sencillos que puedes usar en tareas diversas:
- Se puede resumir automáticamente bloques de texto, obteniendo oraciones temáticas más concisas.
- LDA (Asignación Latente de Dirichlet) es un algoritmo que determina las palabras más relevantes de un documento. Esto permite generar etiquetas que conecten con el tema. Este algoritmo está disponible dentro de los de los microservicios de URL automática y etiquetado automático.
- El análisis de sentimiento, suele usarse para identificar el sentimiento, la opinión o la creencia de una afirmación, negativa, neutral o positiva. Este es el sistema que anteriormente hemos dicho se emplea para analizar las publicaciones y comentarios en las redes sociales.
Usos
En general, el PLN utiliza el mecanismo de aprendizaje automático. Así, el PLN aprende automáticamente grandes conjuntos de reglas analizando un conjunto de ejemplos (el corpus), y hacer una inferencia estadística. Y por tanto, cuantos más datos se analicen, más precisos serán los resultados.
Uno de los usos de PLN más comunes en los últimos años es el análisis en redes sociales. Las marcas rastrean comentarios y publicaciones de usuarios en las redes, lo que les permite entender qué quieren sus clientes y qué deben mejorar.
Una de las maneras más convincentes en que PLN ofrece inteligencia valiosa es mediante el seguimiento del sentimiento (el tono de un mensaje escrito p ej: tweet, actualización de Facebook, etc.) y etiquetar ese texto como positivo, negativo o neutral.
Utilizar esta herramienta de monitoreo en redes sociales es muy sencillo. Por ejemplo en Twitter, existe un algoritmo para Recuperar Tweets con palabra clave que puede capturar todas las menciones de tu marca en esta red social. Estos resultados debes agregarlos luego al algoritmo de análisis de sentimiento. el algoritmo otorgará una calificación de sentimiento de 0 a 4 para cada tuit.
Sorprendentemente, en el caso de Facebook, los hashtags son muy prácticos pero no fundamentales como herramientas de análisis. Chris Struhar, ingeniero de software en News Feed, dice al respecto:
“Los hashtags y los temas son dos formas diferentes de agrupar y participar en las conversaciones. Así que no creas que Facebook no reconocerá una cadena como un tema sin un hashtag delante. Más bien, se trata del PLN: el procesamiento de lenguaje natural. El hashtag no tiene nada de natural, por lo que Facebook analiza las cadenas y determina qué cadenas se refieren a los nodos, objetos de la red. Miramos el texto y tratamos de entender de qué se trataba”.
Aplicaciones actuales
El procesamiento de lenguaje natural está en todas partes, de las formas más simples hasta las más sofisticadas. En el servicio al cliente, por ejemplo, tenemos los asistentes virtuales de ChatCompose, que utilizan la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para responder consultas básicas. Y cuando se trata de consultas más complejas, el chatbot redirige a los usuarios a la línea de ayuda o página correspondiente.
También se ofrecen asistentes virtuales para distintas industrias, como la del automotor, conectados a los principales fabricantes de automóviles como BMW, Audi y otros. Estas tecnologías intentan guiar al conductor o en su defecto incluso auto-manejar un auto con una comunicación permanente. Es decir, en la auto-conducción que se plantea para un futuro próximo, el lenguaje es fundamental.
Futuro
Lo que se espera es tener un sistema tan sofisticado que nos haga preguntarnos si estamos hablando con una persona real o con un sistema. Actualmente sistemas como Botometer o BotOrNot funcionan analizando el lenguaje para caracterizar la comunicación de un bot conversacional.
No es de extrañar que en un futuro no muy lejano el PLN analice al PLN, es decir, que la comunicación de una IA sea tan avanzada que sea necesario asegurar si se trata de una IA o una persona real. En cualquier caso, ahora el procesamiento de lenguaje natural está en todos lados, desde las entidades bancarias hasta las redes sociales, y ese es un indicativo de que el futuro es ahora.
No cabe duda que esta es una herramienta cada vez más útil en todos los campos, ahora que la tecnología está alineada con las interacciones humanas. En ese contexto, un informe de Tractica de 2017 sobre el mercado del procesamiento de lenguaje natural estima que la oportunidad total del mercado de software, hardware y servicios de PLN será de alrededor de $ 22.3 mil millones para 2025. Esto deja claro que lo que viene en los próximos años es expansión en estos sistemas.
