El procesamiento de lenguaje natural (PLN), una rama del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, está transformando la forma en que las máquinas entienden e interactúan con el lenguaje humano. A medida que entramos en la era de la información, esta tecnología se está volviendo cada vez más crucial.
Descubre qué es el procesamiento de lenguaje natural, el proceso por el que pasa y algunas de sus aplicaciones en el sector retail.
¿Qué es el Procesamiento de Lenguaje Natural?
El PLN es una disciplina que se centra en la capacidad de las máquinas para leer, entender y derivar significado de los datos en lenguaje humano. Se trata de una intersección entre la lingüística computacional y la IA que busca enseñar a las máquinas cómo comprender el lenguaje que usamos diariamente.
Esta disciplina facilita el procesamiento y extracción de los datos no estructurados, con el fin de generar una nueva comprensión de los datos recogidos. Para trabajar con herramientas de PLN es necesario conocer lenguajes de programación como Phyton o Java.
Proceso del procesamiento de lenguaje natural
El procesamiento del lenguaje natural consta de 2 fases principales:
- Preparación y procesamiento de datos: preparación y limpieza de datos de texto que las maquinas puedan entender para su posterior análisis. En esta fase, se produce la preparación de los datos y se destacan las características del texto con las que puede trabajar un algoritmo. ¿Cómo se puede hacer? Te explicamos algunas de ellas:
- Tokenización: división del texto en palabras o frases relevantes para facilitar el análisis.
- Eliminación de stopwords: detección y eliminación de palabras comunes que no aportan significado como “y” o “de”.
- Lematización: conversión de palabras a su forma base o raíz. Por ejemplo, de las palabras “corriendo” y “corredor” podrían ser lematizadas a “correr”.
- Desarrollo de algoritmos: utilizando técnicas de machine learning y Deep learning, se entrena un modelo basado en los datos procesados. Estos modelos pueden variar de más simples a más complejos como redes neuronales recurrentes (RNN) o el modelo GPT-3, desarrollado por OpenAI en 2020.
Aplicaciones del Procesamiento de Lenguaje Natural
Las aplicaciones del PNL son una herramienta poderosa para mejorar la eficiencia, la experiencia del cliente o hasta la toma de decisiones de un negocio. Te contamos algunos de los usos que los retailers pueden llevar a cabo:
- Chatbots y Asistentes virtuales: los chatbots basados en PLN pueden interactuar con los clientes en tiempo real, resolver dudas, procesar pedidos y ofrecer recomendaciones personalizadas.
- Análisis de sentimiento: las empresas tienen la oportunidad de analizar las opiniones y comentarios de los clientes en redes sociales, sitios web y otras plataformas digitales para determinar las percepciones sobre sus productos, servicios o la marca en general.
- Recomendaciones personalizadas: tras analizar las reseñas de productos y los comentarios de los clientes, el PLN facilita a las plataformas de ecommerce recomendaciones de productos más precisas y personalizadas.
- Análisis de Tendencias: al monitorear conversaciones y discusiones en línea, el PLN ayuda a detectar tendencias emergentes en la demanda de los consumidores o en las preferencias del producto.
- Mejora en la experiencia del cliente: analizando las interacciones con los clientes, las empresas pueden identificar áreas problemáticas o puntos comunes de dolor y trabajar para mejorar esos aspectos.
Un ejemplo muy conocido es ChatGPT
OpenAI ha revolucionado la tecnología con su modelo de lenguaje GPT y su IA conversacional. Su lanzamiento oficial fue en octubre de 2020 como parte de la plataforma de AI de Open AI, desencadenando una revolución global que ha integrado el uso de la inteligencia artificial en servicios de todo el mundo, como los chatbots conversacionales.
El lanzamiento al público de ChatGPT 3.5, el 30 de noviembre de 2022 ha puesto en boca de todos este servicio que puede utilizar cualquiera de manera gratuita.
El modelo se entrena utilizando grandes conjuntos de datos y luego se ajusta para generar texto coherente y acorde a las preguntas o comandos que recibe. Esto le permite aprender patrones en el lenguaje y construir una representación interna del conocimiento lingüístico.
Para producir las respuestas utiliza lenguaje natural, lo que significa que genera texto en lugar de simplemente seleccionar una respuesta de una lista predefinida. Incluso puede adaptarse a las conversaciones en tiempo real a través del uso de memoria de corto y largo plazo, lo que le permite recordar el contexto de la conversación.
Desafíos del PLN
A pesar de sus avances, el lenguaje humano presenta tantas ambigüedades que es muy difícil programar un software que determine con gran precisión el significado de la voz o texto. Algunos de los desafíos que presenta el uso del PLN son:
- Ambigüedad del lenguaje: El lenguaje humano es tan ambiguo que puede causar dudas de significado en algún caso. Una sola palabra puede tener múltiples significados dependiendo del contexto. Por ejemplo, “banco” puede referirse a una institución financiera como a un asiento.
- Ironía y sarcasmo: Estos matices del lenguaje humano pueden ser difíciles de identificar y comprender para una máquina.
- Aspectos culturales: El lenguaje está influenciado por la cultura, la historia y los factores sociales. Incorporar este conocimiento en los sistemas de NLP es complicado.
¿Hablamos?
En Cognodata hemos construido CognoIA, una plataforma aceleradora de inteligencia artificial basada en advanced analytics, machine learning e IA generativa que permite agilizar la ejecución e inyectar nuestra experiencia en los proyectos que realizamos. En concreto, hemos desarrollado CognoGPT como un módulo dentro de esta plataforma para la aplicación de capacidades de ver, escuchar, hablar, buscar, comprender y acelerar la toma de decisiones avanzadas en nuevos casos de uso. ¿Quieres conocerla?