¿Qué es la PNL o Procesamiento del Lenguaje Natural en los negocios? IA en los negocios #5

NLP, o procesamiento de lenguaje natural, es una de las áreas de más rápido crecimiento en la aplicación de inteligencia artificial. Muchas de las mejores mentes trabajan en cómo permitir conversaciones fluidas y espontáneas con las máquinas. No se trata solo de herramientas que transforman el habla en texto escrito o la digitalización de documentos. Lo que está en juego es comprender las intenciones de las preguntas contextuales, la traducción automática para reflejar el estilo del autor, la operación de voz de las máquinas e incluso textos creados por inteligencia artificial.

Procesamiento del lenguaje natural en los negocios – índice:

1. Introducción
2. ¿PNL o qué?
3. Las áreas de interacción entre la IA y el procesamiento del lenguaje natural
4. Resumen

Introducción

¿Por qué los sistemas equipados con inteligencia artificial necesitan la capacidad de comprender texto y voz? Esta es la cuestión clave que determina las tareas de la PNL, es decir, el Procesamiento del Lenguaje Natural desde el punto de vista empresarial. El avance tecnológico de todo el proceso depende del propósito del procesamiento del lenguaje.

Los objetivos de la PNL pueden ser tan diferentes como:

• procesamiento automático de documentos,
• monitoreo de redes sociales,
• localización inteligente de productos y servicios,
• y soporte para chatbots y asistentes virtuales.

Pero, ¿de qué se trata la PNL?

¿PNL o qué?

En pocas palabras, el procesamiento del lenguaje natural (NLP) debe basarse en su comprensión. Sin embargo, la complejidad de esta comprensión depende de la aplicación prevista del modelo.

Las diferencias más importantes en el funcionamiento de una IA habilitada para PNL dependen de la forma de los datos de entrada y salida : cómo nos comunicamos con la IA y cómo se comunica esta con nosotros. Y también en cómo los resultados únicos o de sonido natural que queremos lograr.

Si AI se ocupa del procesamiento de solicitudes de préstamo, sus habilidades lingüísticas no tienen que ser excelentes. Es suficiente que aprenda a buscar varios tipos de plantillas y formularios y encuentre campos que contengan los datos necesarios.

Si, por el contrario, la IA es aprender a usar el chat o la traducción, la tarea se vuelve mucho más complicada. Cubre el problema de comprender las palabras, sus conjuntos y subconjuntos, pero sobre todo, comprender la relación entre las palabras.

La WordNet académica abierta se usa con mayor frecuencia como punto de partida para crear comprensión del lenguaje. Contiene los grupos de palabras ordenados por significado más grandes del mundo. Sin embargo, como ya se mencionó, WordNet gratuito es solo el punto de partida para el aprendizaje de idiomas con IA.

La segunda parte es uno de los muchos modelos de inteligencia artificial disponibles. Algunos de ellos se pueden descargar, incluso de forma gratuita, desde los sitios web de fundaciones dedicadas a crear soluciones futuras. La inteligencia artificial aprende el lenguaje creando redes de parámetros, es decir, conexiones entre palabras y otros datos. El modelo de aprendizaje se llama modelo de caja negra : ni siquiera los propios creadores saben cómo surgen y funcionan los enlaces creados por la IA.

La mayor dificultad es combinar estas dos áreas. En otras palabras, enseñar un lenguaje a la IA y usarlo para un propósito específico será un servicio y una profesión tan importante para el futuro entrenador de bots. Será una persona que no solo guiará a la nueva inteligencia artificial a través del proceso de aprendizaje de los significados de las palabras. Lo más importante es que el entrenador de bots le enseñará a la IA a responder con precisión a los estímulos lingüísticos, a comportarse adecuadamente cuando falten datos, por ejemplo, debido a la mala calidad de la voz, y a tomar decisiones.

Las áreas de interacción entre la IA y el procesamiento del lenguaje natural

Aunque el área definitoria de la operación de NLP es el lenguaje natural, una diferencia significativa es si la IA se ocupa de:

• documentos fijos o con lenguaje vivo procesados ​​en tiempo real,
• con un lenguaje hablado o escrito, y finalmente
• con un idioma nacional, o varios idiomas.

Usando esta tabla de distinción, podemos distinguir los siguientes ejemplos de aplicaciones comerciales que resultan de la interacción de IA y NLP:

Resumen

El procesamiento del lenguaje natural, o NLP, es una de las ramas más complejas de la tecnología moderna. La mayoría de las veces se define como una tecnología, en la que recibimos tanto la entrada como la salida en un lenguaje natural, en forma escrita o hablada.

En combinación con la inteligencia artificial, la PNL permite la comunicación natural con el mundo digital, teniendo en cuenta los matices de significado, intenciones y emociones, así como la automatización de muchas tareas, cuya realización a menudo requiere la cooperación de varias aplicaciones o especialistas de varios campos.

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Autor: Robert Whitney

Experto en JavaScript e instructor que entrena a los departamentos de TI. Su objetivo principal es aumentar la productividad del equipo enseñando a otros cómo cooperar de manera efectiva mientras codifican.

Ver todas las publicaciones

IA en los negocios:

1. Inteligencia artificial en los negocios - Introducción
2. Amenazas y oportunidades de la IA en los negocios (parte 1)
3. Amenazas y oportunidades de la IA en los negocios (parte 2)
4. Aplicaciones de IA en los negocios: descripción general
5. ¿Qué es la PNL o procesamiento del lenguaje natural en los negocios?
6. Procesamiento automático de documentos
7. IA y redes sociales: ¿qué dicen de nosotros?
8. Traductor automático. Localización inteligente de productos digitales
9. Chatbots de texto asistidos por IA
10. El funcionamiento y las aplicaciones empresariales de los voicebots
11. ¿Tecnología de asistente virtual, o cómo hablar con la IA?
12. PNL empresarial hoy y mañana
13. ¿Cómo puede ayudar la inteligencia artificial con BPM?
14. ¿La inteligencia artificial reemplazará a los analistas de negocios?
15. El papel de la IA en la toma de decisiones empresariales
16. ¿Qué es la Inteligencia de Negocios?
17. Programación de publicaciones en redes sociales. ¿Cómo puede ayudar la IA?
18. Publicaciones automatizadas en redes sociales
19. Inteligencia artificial en la gestión de contenidos
20. IA creativa de hoy y mañana
21. IA multimodal y sus aplicaciones en los negocios
22. Nuevas interacciones. ¿Cómo está cambiando la IA la forma en que operamos los dispositivos?
23. RPA y APIs en una empresa digital
24. Nuevos servicios y productos que operan con IA
25. El futuro mercado laboral y las próximas profesiones
26. IA verde e IA para la Tierra
27. Tecnología educativa. inteligencia artificial en la educacion