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Natural Language Processing: las máquinas nos entienden

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Marta Guerrero Nieto
Coordinadora del área de Social Business Analytics y lingüista computacional en el Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC) y Profesora de ICEMD

NLP

Hablamos de Natural Language Processing (NLP), Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) en español, cuando convertimos el lenguaje humano en información que pueda entender una máquina o un ordenador.

A través de este proceso, el PLN está orientado al análisis de grandes volúmenes tanto de texto como de voz. Sin embargo, aunque el objetivo está claro, veremos que el proceso es algo más complejo.

¿Qué hay detrás del Procesamiento del Lenguaje Natural?

Actualmente, para que cualquier herramienta procese un texto automáticamente, se necesita una Pipeline de NLP que al menos procese el texto de forma básica. Para ello, se siguen varias capas: segmentación de oraciones, segmentación de palabras o tokenización, el etiquetado morfológico o part of speech y el análisis sintáctico.

Los lingüistas computacionales son los encargados de confeccionar y adaptar estos motores, que se utilizarán después para realizar tareas más complejas, como el análisis de sentimiento, la clasificación automática, etc.

Con la anotación de corpus textuales, se consigue crear la base para crear modelos basados en Machine Learning o aprendizaje automático. Por ello, los equipos que trabajan el NLP suelen ser multidisciplinares.

Aplicaciones del NLP: más que chatbots

Muchas de las aplicaciones que tienen un componente de NLP se utilizan diariamente por todo el mundo y, por tanto, en diferentes idiomas.

Todos conocemos los chatbots o agentes conversacionales, los traductores automáticos o el análisis de sentimiento en redes sociales, por ejemplo.
Sin embargo, a nivel de negocio, el procesamiento del lenguaje natural puede aplicarse en cualquier sector con diferentes objetivos. En todos ellos, la correcta aplicación de esta tecnología puede traer consigo una gran ventaja diferencial, para lo cual es necesario contar con formación en la materia. Aptitudes como ésta pueden encontrarse en el Programa superior en Big Data Analytics de ICEMD.

El 80% de los datos que tienen las empresas están en texto o información no estructurada: contratos, documentos, correos electrónicos, etc. de los que se puede extraer información útil. Para poder estructurarla y sacar valor de los datos, se utiliza el NLP.

Con el procesamiento automático de textos podemos clasificar, organizar, buscar o descubrir contenido no explícito en los documentos y, en definitiva, automatizar tareas para optimizar recursos y procesos.

De esta forma, el NLP está ya presente en el sector legal, en el sector salud o en el sector de la atención al cliente, con herramientas adaptadas a cada negocio.

¿Cuál es el futuro del NLP?

Conforme se va mejorando la capacidad de procesamiento y su automatización, se avanza en las herramientas ya desarrolladas y surgen nuevas formas de aplicación de NLP.

En español, se está invirtiendo mucho y mejorando la capacidad de análisis en cuanto al procesamiento de texto y voz, aunque en este último caso vamos con un poco de desventaja respecto al inglés.

El NLP es cada vez más grande y hay profesionales especializados en voz o texto a la par que en comprensión o generación. Hoy en día hay un auge de los agentes conversacionales y las herramientas de transcripción en nuestro idioma.

Esta tendencia seguirá desarrollándose en los próximos años muy de la mano de la transformación digital, sobre todo en la atención al cliente.

Otra tendencia parece enfocarse en la generación automática de texto, actualmente relacionada con las fake news y que dará mucho que hablar en los próximos años.

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