¿Qué es el Procesamiento de Lenguaje Natural o NLP?

El número de datos con el que las empresas tienen que trabajar cada día es infinito, algo que afecta a compañías de todo tipo de industrias y tamaños. En un mundo cada vez más digitalizado, la automatización afecta cada vez a más organizaciones, que entienden los beneficios de la inteligencia artificial y la importancia de que las máquinas entiendan el lenguaje humano. Si quieres saber qué es el NLP o Procesamiento de Lenguaje Natural, no te pierdas este post.

También te puede interesar: Master en RPA

Qué es el NLP o Procesamiento de Lenguaje Natural

El Procesamiento de Lenguaje Natural o NLP es un área de conocimiento de la Inteligencia Artificial que investiga cómo se comunican las máquinas con los seres humanos. Con el objetivo de desarrollar mecanismos que potencien la comunicación entre las personas y las máquinas, el NLP, que proviene del inglés Natural Language Processing (NLP), ha evolucionado exponencialmente en los últimos años debido al gran crecimiento de los datos disponibles, de la tecnología y de los avances en la algoritmia.

Considerada parte de la Inteligencia Artificial y de la lingüística aplicada, pone el foco en que las máquinas entiendan, interpreten y utilicen el lenguaje humano de una forma cada vez más precisa. Eso sí: el NLP se centra en el procesamiento, no en la creación de una inteligencia independiente, para lo que necesitaríamos redes neuronales.

Los asistentes virtuales o chatbots son algunas de las utilidades más conocidas del Procesamiento de Lenguaje Natural, aunque existen muchas otras que nos pueden servir para hablar de un campo con más de 50 años de desarrollo. Piensa, por ejemplo, en cuántas lenguas hablan Siri o Alexa, con las que mucho de nosotros interactuamos en nuestro día a día. ¡De eso va todo esto!

Beneficios del uso del Procesamiento del Lenguaje Natural

El Procesamiento del Lenguaje Natural aporta más beneficios de los que te imaginas, utilizándose en diferentes áreas y con un buen número de funciones. Para que entiendas mejor todas las ventajas de trabajar con NLP, te dejamos las principales:

1# Análisis de grandes cantidades de datos

Estructurados o semiestructurados, el NLP permite comprender de forma automática volúmenes de datos inconcebibles para quienes trabajan de forma manual con datos, ya sea organizando comentarios, realizando gestiones documentales o presentando informes de clientes.

2# Se trata de un proceso inmediato

Mientras que una persona podría tirarse días enteros trabajando con la gestión de datos, las herramientas creadas mediante NLP permiten que la información se entregue de forma inmediata.

3# Múltiples usos

Hablamos de un área de conocimiento que puede aplicarse en un buen número de herramientas que nos beneficia al ser humano, adaptándose a las necesidades de diferentes sectores y personas. ¡Sigue leyendo y descubre algunos ejemplos!

Herramientas que hacen uso del Procesamiento del Lenguaje Natural

¿Te has quedado pensando en qué otras aplicaciones hacen uso de esta rama de la Inteligencia Artificial que facilita la comunicación entre los dispositivos electrónicos que utilizas cada día y tú mismo? Te presentamos ocho herramientas que se sirven del NLP o Procesamiento del Lenguaje Natural para despejarte dudas:

1# Chatbots

Sin duda, el gran protagonista cuando hablamos de NLP en lo que tiene que ver con su uso empresarial hoy en día. Los asistentes se han convertido en una herramienta cada vez más utilizada en la atención al cliente, perfeccionándose continuamente para mejorar la satisfacción de los consumidores.

2# Resumidor de textos automáticos

¿Sabes que existen herramientas como Resoomer o Parafrasist que ayudan a resumir largos textos o informes dejando la información esencial? Consideradas herramientas educativas con las que identificar y resumir las ideas importantes de los documentos, cada vez son más los estudiantes, profesores, redactores o documentalistas que trabajan con resumidores.

3# Reconocimiento de voz

Pensemos en aquellos dispositivos y aplicaciones que son capaces de captar lo que decimos para transformarlo en formatos legibles y electrónicos.

4# Generadores de texto

La generación de textos naturales nos permite crear documentos comprensibles, algo a lo que se llega mediante bases de datos numéricas (Chat GPT es un ejemplo de ello). Es un recurso habitual en agencias, empresas de finanzas y grandes compañías del sector inmobiliario.

5# Detectores de idioma

Si alguna vez has utilizado el traductor de Google te habrás dado cuenta de que ya ni siquiera necesitas elegir el idioma desde el que quieres realizar la traducción cuando pegas una frase: la herramienta hace un diagnóstico por sí misma, yendo un pase por delante. Esto es gracias al NLP, que tiene en los detectores de idiomas grandes posibilidades y que cada vez son capaces de trabajar con más lenguajes humanos.

6# Herramientas de autocompletado

Comienza a escribir una frase en Google y sorpréndete al ver cómo no necesitas escribir todo lo que estás pensando, porque el campo de búsqueda se adelanta a lo que teclean tus manos. Es lo mismo que sucede cuando activas el autocompletado en herramientas de comunicación como Whatsapp.

7# Analítica en redes sociales

Si alguna vez has leído palabras como racismo o sexo como rac1sm0 o s3x0 en las stories de los creadores de contenido que sigas en redes sociales como Twitter o Instagram es porque están tratando de evitar que el algoritmo de estas herramientas realice un análisis exhaustivo de estos contenidos, algo que también tiene que ver con el Procesamiento de Lenguaje Natural, aunque en estos casos se use a menudo para limitar la visualización de contenidos en los que se utilicen determinados términos.

La otra cara de la moneda serían aquellos casos en los que la máquina identifica el sentimiento y la intención de los mensajes para mostrártelos con más asiduidad, como cuando Twitter te muestra lo que piensa que para ti será más relevante.

8# Extractores de información

RocketReach, Hevo o Rossum son solo tres ejemplos de herramientas que extraen información clave para ahorrar un tiempo excesivo a las compañías para extraer datos. Entre los beneficios de utilizar estas aplicaciones se encuentra, sobre todo, que evitan los más que habituales errores humanos.

¿Qué te ha parecido el post? ¿Conocías el NLP y algunas de las herramientas que hemos mencionado a lo largo del post? Estamos deseando leer tu opinión en un comentario y ver este post compartido en vuestras redes sociales para que así pueda llegar al mayor número de personas interesadas posibles.

Los científicos de datos se han convertido en los profesionales digitales más demandados en todo el mundo, con salarios anuales que oscilan entre los 50.000 y los 90.000 euros anuales. Estas cifras son el resultado de la falta de especialistas de este tipo en un mercado cada vez más consciente de la necesidad de aplicar el Big Data en la automatización de sus procesos. Si quieres formarte en el sector, te animamos que te informes sobre nuestro Master en RPA donde aprenderás a analizar y aplicar tecnologías como la Inteligencia Artificial, Robótica, Internet of Things o Blockchain ¡Te esperamos!