Procesamiento de lenguaje natural: definición y aplicaciones

[mdmarouf988]

Cuando Netflix y Spotify te recomiendan contenido relevante basándose en tus gustos y elecciones pasadas, lo hacen con base en modelos de procesamiento de lenguaje natural que les permite identificar los patrones y tendencias en tus preferencias.

Esta subdisciplina de la Inteligencia Artificial está integrada de manera significativa en la vida de las personas. Los asistentes virtuales Alexa y Siri también son ejemplos de procesamiento de lenguaje natural que comprenden y responden a los comandos de voz.

Otras aplicaciones populares son los chatbots que las empresas utilizan en sus sitios web y apps para proporcionar una atención al cliente automatizada. Gracias al PLN, los bots responden a preguntas frecuentes, ayudan con problemas comunes y ofrecen recursos adecuados a los usuarios.

Cuando de mejorar la experiencia del cliente se trata, el 70% de los líderes de CX cree que los chatbots se están convirtiendo en arquitectos habilidosos del recorrido del cliente altamente personalizados, según el informe CX Trends 2024 de Zendesk.

Sigue leyendo para descubrir qué es el procesamiento de lenguaje natural, para qué sirve y cómo puedes utilizarlo para conquistar a tus clientes con una atención personalizada y familiar.

Resumen
Los modelos de procesamiento de lenguaje natural son algoritmos y técnicas utilizados para analizar, comprender y generar lenguaje humano. Las aplicaciones de PNL están presentes en múltiples apps y herramientas de uso cotidiano, como asistentes de voz y texto predictivo en mensajería y procesadores de texto.

En atención al cliente, el uso más popular y sobresaliente es el chatbot. En la actualidad, es la herramienta que mejor combina automatización con hiperpersonalización.

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¿Qué es el procesamiento de lenguaje natural?
El procesamiento de lenguaje natural (PLN) se define como una subdisciplina de la inteligencia artificial (IA) que permite que las computadoras entiendan e interpreten el lenguaje humano para responder con eficiencia. Los asistentes virtuales Siri, Alexa o Google Assistant son ejemplos de PNL que cumplen dichas funciones.

Algunas de las aplicaciones del procesamiento de lenguaje natural son:

Realiza análisis sintáctico y semántico de oraciones y frases;
Identifica y clasifica База данных телеграмм Парагвая nombres propios en el texto, como nombres de personas, organizaciones y lugares.
Extrae datos estructurados de texto no estructurado, como fechas, eventos, relaciones entre entidades.
Determina cuál es la actitud o el sentimiento expresado en un texto como positivo, negativo o neutral —también conocido como análisis de sentimientos.
Crea texto comprensible y coherente a partir de datos.
Traduce texto de un idioma a otro.
Crear resúmenes automáticos de textos más largos.
Predice la probabilidad de una secuencia de palabras en una oración.
Ofrece respuestas precisas a preguntas formuladas en lenguaje natural.
¿Para qué sirve el procesamiento de lenguaje natural?
El procesamiento de lenguaje natural sirve para mejorar y facilitar la interacción entre computadoras y humanos. Piensa en todo el tiempo y esfuezo que ahorras con estas aplicaciones de PLN:

chatbots de atención al cliente;
servicios de traducción, como Google translate;
corrección ortográfica y gramatical en los procesadores de texto;
correctores integrados en aplicaciones de mensajería como WhatsApp;
filtros de detección de spam en el correo electrónico;
reconocimiento de voz en dispositivos como Alexa;
aprendizaje de idiomas en apps como Duolingo.
Todo esto impacta en tu vida personal y también en tu trabajo. Según Accenture, el 40% de todas las horas de trabajo pueden verse afectadas por modelos de lenguaje grandes (LLMs) como