Aplicaciones del Procesamiento del Lenguaje Natural
Escrito por Antonio Moreno Sandoval
Siguiendo con el hilo de mi anterior post,¿Qué es el PLN o Procesamiento de Lenguaje Natural?, en esta ocasión vamos a hablar de las aplicaciones que puede tener el PLN y los beneficios de su uso.
La existencia de miles de lenguas en el mundo no hace sino complicar la comunicación humana en su globalidad. Las traducciones se hacen necesarias para acercarnos a contenidos escritos en diversidad de lenguas. Aquí entran en juego los traductores humanos. Pero no existen, o son muy escasos, traductores humanos para muchos pares de lenguas, con lo que se hace necesaria la Traducción Automática (TA). Aunque la traducción automática de textos no puede sustituir a los humanos en textos muy complejos, sí se utiliza de forma común y, en la mayoría de los casos, con buenos resultados, en los contenidos de internet y las redes sociales.
Una de las aplicaciones más extendida y con más éxito es la interacción entre humano y máquina por voz, puesto que prácticamente cualquier artefacto lleva un pequeño ordenador con el que comunicar. Un paso más allá en los sistemas de tecnologías de habla será que puedan entablar una verdadera conversación con peticiones encadenadas.
Con la aparición de Internet se hace necesaria una herramienta de búsqueda de páginas web a través de palabras clave: las técnicas PLN se aplican de forma masiva para los buscadores de internet. La extracción de información es esencial para clasificar, resumir y relacionar.
El etiquetado permite analizar los mensajes en diferentes niveles: a nivel de construcción de palabra, de construcción de oraciones y a nivel de significado. Los etiquetadores proporcionan, por ejemplo, etiquetas a los tipos de palabra (nombre, verbo, adjetivo...) y las relaciones dentro de la oración (sujeto, objeto directo...). Estos etiquetadores son los que van a permitir realizar tareas específicas:
- Respuestas automáticas a preguntas. Se trata de encontrar la relación entre preguntas y respuestas. Para ello, se usan bases de datos donde se almacenan los contenidos. Sistemas como Watson de IBM generan respuestas de manera automática. Watson era tan rápido y exacto en su búsqueda de respuestas que ganó incluso a los dos mejores competidores del concurso televisivo Jeopardy.
- Análisis del sentimiento de los textos. El objetivo es escuchar lo que se dice en las redes sociales para luego detectar la opinión de los usuarios, las diferentes comunidades y las relaciones entre usuarios, los influencers... Aplicaciones como Lynguo, del IIC, monitorizan las redes sociales y analizan miles de mensajes en tiempo real.
- Resúmenes de textos automáticos. El resumen automático se realiza para decidir si el contenido de textos de diferentes páginas web es relevante: se analiza la totalidad del documento y se genera un resumen, para que los lectores interesados en un tema no se pierdan esos contenidos.
En esencia, la aplicación de PLN tiene la labor de simplificar la comunicación con las máquinas, para que las personas puedan dedicarse a tareas de más alto impacto. El uso de aplicaciones PLN hace posible:
- Ahorrar tiempo. La aplicación de PLN puede automatizar procesos que se realizan a mano, por ejemplo, la clasificación documental o la traducción de documentos.
- Agilizar el trabajo y hacerlo más fiable. Lo que antes era un etiquetado manual puede automatizarse con PLN. El etiquetado permite filtrar contenidos y leer grandes volúmenes de documentos de forma más ágil y fiable.
- Ayudar en la toma de decisiones relativas al negocio. Un sistema de escucha de opiniones en redes sociales puede ayudarnos a detectar y prevenir crisis en un medio social, lo que permite actuar rápidamente y de manera efectiva.
- Añadir valor a las soluciones y servicios. Las tecnologías PLN permiten visualizar información semántica para ayudar a su mejor compresión por los usuarios.
Si quieres consultar más información sobre el Procesamiento de Lenguaje Natural puedes ponerte en contacto con nosotros.
