Procesamiento de lenguaje natural (PNL): Principales características

Cuando hablamos de procesamiento de lenguaje natural, o PNL por sus siglas, estamos hablando de una de las ramas que se desprende de la inteligencia artificial (IA), la cual se encarga de indagar y estudiar acerca de la capacidad que pueden tener las computadoras para comunicarse de una manera muy similar a la que lo hacemos los humanos.

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La constante evolución del PNL, genera que la interacción que podemos tener los humanos con las máquinas sea cada vez mayor y de mejor calidad. Con el simple uso de nuestro lenguaje propio, podemos obtener respuestas o resultados deseados, provistos de manera adecuada.

El PNL, a su vez, utiliza las propiedades del aprendizaje automático, o machine learning, para procesar e interpretar los datos, que son su fuente de información para poder interactuar de manera pertinente con los humanos. 

Gracias al PNL las máquinas pueden interpretar y comprender lenguaje oral y escrito, traducir textos de un idioma a otro, escuchar y ejecutar directivas, entre otras tantas cualidades. Lo más atractivo de esta herramienta, es que la respuesta de las computadoras, es prácticamente inmediata, en cuestión de segundo la máquina resuelve.

¿Para qué sirve el procesamiento de lenguaje natural?

Ya anticipamos más arriba algunos usos que se le puede dar al PLN, pero, ¿para qué sirve realmente esta herramienta? De manera general, podemos decir que el procesamiento de lenguaje natural sirve para automatizar tareas de todo tipo. A modo de ejemplo, aquí dejamos un listado con algunos usos y funciones:

Clasificación de información

A través de etiquetas específicas con PLN es posible clasificar información y reunirla según se requiera, de manera rápida y precisa. Por ejemplo, para organizar la bandeja de entrada del correo electrónico, se pueden asignar una etiqueta para cada carpeta, así los e-mails se alojan directamente donde uno elige.

Reconocimiento de patrones

Los sistemas de PNL utilizan algoritmos específicos que pueden ser implementados para analizar y comparar textos cuando se quiera identificar patrones, buscar similitudes y coincidencias, reconocer palabras claves o estructuras gramaticales, etc. Es decir, PNL puede servir para identificar variables o datos constantes y repetidos dentro de un texto, según sea el objetivo del usuario. 

Identificación de sentimientos y emociones

Gracias a reseñas y opiniones sobre productos y lugares, y comentarios o recomendaciones en redes sociales, PNL es capaz de entender y reconocer los sentimientos de los usuarios respecto a algo o alguien. 

Generación de contenido

Existen plataformas a las cuales se le puede solicitar que generen contenido escrito sobre un tema particular, con características específicas como extensión, títulos, estilo, etc. Un ejemplo muy renombrado es Chat GPT.

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Aplicaciones posibles del procesamiento de lenguaje natural

Algunas aplicaciones posibles y concretas que tiene el procesamiento del lenguaje natural, son:

• Traspaso de lenguaje hablado a escrito. PLN es capaz de escuchar y comprender cuando una persona habla, y, automáticamente, convertir eso en un texto escrito. Es decir, el usuario dicta por voz a la máquina y esta lo escribe automáticamente en el dispositivo utilizado. 
• Asistentes de voz. Los más conocidos son Siri y Alexa, a los cuales se les puede solicitar distintas acciones en función de las conexiones o funciones que tengan, pero por ejemplo, poner música, subir o bajar el volumen, leer las noticias de un periódico determinado, buscar direcciones, entre otras cosas.  
• Asistencia lingüística. Corrección automática, sugerencias gramaticales, autocompletado, texto predictivo, etc., son solo algunos de los usos más frecuentes con los que vienen los programas de computadora y los dispositivos digitales. 
• Traducción automática. Uno de los usos más populares y conocidos es el de la traducción de un idioma a otro, de manera instantánea y muy acertada. Las herramientas de traducción han mejorado notablemente en los últimos años, y son capaces de generar traducciones gramaticalmente acertadas, cuidando la sintaxis, la coherencia y el contexto del contenido. Además, las apps de traducción también tienen la habilidad de reconocer el idioma de origen, así como también leer texto de imágenes y traducirlo. 
• Motores de búsqueda. Gracias al PLN los buscadores pueden arrojar datos relevantes y de interés cuando una persona realiza una búsqueda en la web, y es capaz de analizar y detectar los resultados más utilizados para mejorar cada vez más la experiencia del usuario al realizar una pregunta.

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Conclusiones

No hay que olvidar que nuestro idioma no siempre es muy claro, y que, dentro de una misma lengua, existen terminologías o vocabulario específico de cada lugar o generación etaria, por lo cual para el PLN es un desafío constante sortear esa condición, y poder entregar resultados y respuestas que realmente satisfagan a los usuarios.

Teniendo en cuenta esto, no deja de sorprender que la mayoría de las veces los resultados sean los esperados, o, superen las expectativas de búsqueda. La inteligencia artificial y todas las ramas que de ella se desprenden, evolucionan permanentemente, de manera ininterrumpida y, cada vez, con más inmediatez. 

En este contexto de avances tecnológicos continuos, las empresas no deben quedarse afuera de los progresos: hay que integrarlos de a poco a la cultura organizacional y sacarles el máximo provecho para crecer y aumentar la rentabilidad.

Déjanos un comentario aquí abajo, y cuéntanos cuál es la situación de tu compañía. ¿Ya estás sacando provecho de los usos del procesamiento de lenguaje natural?