¿Siente que está luchando por mantenerse a flote en un mar de datos que crece cada día? ¿Incapaz de extraer algo útil? No es el único. Las empresas de todo el mundo se enfrentan a la necesidad de encontrar una forma de extraer las enormes cantidades de datos para obtener su riqueza.
Aquí es donde brilla el procesamiento del lenguaje natural (PNL) . Probablemente haya oído hablar mucho de la PNL, pero es algo más que una palabra de moda. Según un informe de investigación global encargado por IBM, casi la mitad de las empresas utilizan hoy en día aplicaciones basadas en la PNL, y otro 25% de las empresas tiene previsto implantar tecnologías de PNL en el próximo año.
¿Por qué la PNL es una solución ideal para obtener información de los datos? Al aprovechar el poder de la Inteligencia Artificial (IA) y el aprendizaje automático, la PNL le permite profundizar en sus datos -tanto de origen como de terceros- y obtener la información relevante y específica del sector que su empresa necesita para seguir siendo competitiva. Gracias a las técnicas de PNL, puede analizar cantidades masivas de datos de texto a una escala sin precedentes. Y puede automatizar este análisis para que se ejecute en tiempo real, con poca o ninguna intervención manual.
¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural?
La PNL es una rama de la IA que combina la lingüística computacional con la informática. Mediante el uso de modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, las técnicas de PNL traducen el lenguaje humano en un lenguaje que los ordenadores pueden entender.
Los ordenadores "hablan" en código binario. Esto significa que el lenguaje de la máquina se compone de 0s y 1s. Si comparamos esto con la complejidad del lenguaje humano, es fácil ver los retos de la traducción. Antes de que una técnica de PNL pueda traducir el lenguaje humano a un lenguaje que un ordenador pueda entender, es necesario:
- resolver las ambigüedades de las palabras
- entender el contexto
- reconocer el impacto de conceptos como el género y la cultura
Los avances en la IA y el aprendizaje automático han generado una serie de técnicas de PNL capaces de hacer frente a estos retos. Las siguientes técnicas son ejemplos de algunas de las técnicas de PNL más populares en la actualidad.
Las cinco mejores técnicas de PNL para extraer el significado de los datos
1. Análisis del sentimiento
Análisis del sentimiento examina los datos para determinar si los sentimientos y actitudes de los clientes son positivos, negativos o neutros. Imagínese que puede tomar el pulso al sentimiento de su mercado hacia su marca. Podría ver lo que la gente piensa de sus productos y eso le daría una información muy valiosa en múltiples departamentos, desde el de marketing hasta el de desarrollo de productos y el de atención al cliente.
2. Resumen automático de textos
El resumen automático de texto genera una versión condensada de un texto más largo, manteniendo intacto el significado del mismo. Permite destilar de forma eficiente los puntos más destacados de la información relevante que a menudo está enterrada en lo más profundo de un contenido más largo. En el pasado, esta información tenía que extraerse manualmente, un proceso insostenible cuando se trata de un gran volumen de datos.
3. Reconocimiento de Entidades Nombradas
Gracias a su capacidad para obtener información significativa de los montones de texto que contienen los datos, las técnicas de PNL son poderosas herramientas para mantener su ventaja competitiva.
Reconocimiento de entidades con nombre (NER) es una técnica de aprendizaje supervisado en la que se predefine el tipo de información que se desea extraer. Para utilizar NER, se empieza por entrenar el modelo NER con un conjunto de datos de categorías de entidades predefinidas -por ejemplo, fecha, persona, lugar, ocupación y organización- para enseñar al modelo a identificar entidades específicas en el texto y colocarlas en las categorías adecuadas. Esto imita la forma en que los humanos leen: Identificamos automáticamente cualquier entidad con nombre en el texto a medida que nuestros ojos escudriñan las palabras.
4. Modelado de temas
Combinando el reconocimiento de patrones y el aprendizaje automático, modelado de temas infiere temas a partir del texto analizado. A partir de los temas identificados, agrupa el texto con otros que contienen temas similares. A diferencia de la NER, el modelado temático es una técnica de PNL no supervisada. Las técnicas no supervisadas suelen ser más rápidas y fáciles de usar porque no es necesario entrenar primero el modelo.
5. Lematización y stemming
La lematización y la separación de troncos son técnicas de limpieza de datos que funcionan agrupando las palabras de forma similar:
- La lematización agrupa las palabras según la definición del diccionario o el contexto. Por ejemplo, la lematización agruparía sits, sat y sitting bajo la raíz común sit.
- La separación de palabras agrupa las palabras cortando los prefijos o sufijos para producir una raíz. Por ejemplo, en las palabras walking, walked y walks se agruparían en walk. Sin embargo, sits, sat, y sitting no se agruparían en sit, porque la separación de las palabras no produce la misma raíz.
Cómo aprovechar el poder de las técnicas de PNL en su negocio
La PNL es una herramienta útil porque permite extraer información útil de los datos. Aquí tienes formas de aprovechar su poder:
- Calidad de los datos: Utilizando técnicas de limpieza de texto como la lematización, puede preparar sus datos para que produzcan un texto que las máquinas puedan entender con mayor precisión.
- Segmentación de clientes: Las técnicas de PNL pueden utilizarse para extraer información clave sobre los clientes a partir de sus datos brutos. Por ejemplo, ShareThis utiliza la PNL para crear datos de atributos clave -como la marca y el estilo de vida- que le ayudan a filtrar sus datos en segmentos de clientes adecuados.
- Compromiso general del usuario: Sin la ayuda del aprendizaje automático, trabajar con grandes conjuntos de datos sería imposible. La PNL proporciona herramientas basadas en la IA que le ayudan a extraer la información enfocada que necesita para impulsar el compromiso del cliente.
Gracias a su capacidad para obtener información significativa de los montones de texto que contienen los datos, las técnicas de PNL son poderosas herramientas para mantener su ventaja competitiva. ShareThis, por ejemplo, utiliza la PNL para extraer el significado del gran volumen de datos que recoge diariamente. Si se asocia con ShareThis, podrá aprovechar el poder de la PNL para desenterrar la información procesable que necesita.
