El Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) es una herramienta de Inteligencia Artificial diseñada para el análisis y procesamiento de información en grandes volúmenes de datos. Combina IA y lingüística aplicada para lograr que las máquinas puedan entender, interpretar y utilizar el lenguaje humano. Ejemplos cotidianos incluyen asistentes virtuales, chatbots y herramientas como Google Translate.
Digitalización del lenguaje
Para que una computadora procese un idioma, este debe ser transcrito mediante una modelización matemática, ya que las computadoras solo comprenden bytes y dígitos. Los lingüistas computacionales modelan el lenguaje para que ingenieros informáticos creen código funcional, utilizando dos estrategias principales:
- Modelo lógico: utiliza patrones estructurales e información de diccionarios computacionales.
- Modelos probabilísticos: recopilan datos para calcular frecuencias y determinar probabilidades contextuales.
Los 4 componentes del NLP
- Análisis morfológico o léxico: análisis interno de palabras y unidades compuestas.
- Análisis sintáctico: análisis de estructuras oracionales y modelos gramaticales.
- Análisis semántico: interpretación de oraciones en diferentes composiciones.
- Análisis pragmático: interpretación final para entender el sentido completo de los textos.
Las 6 funciones principales del NLP
- Comprensión del lenguaje natural (CLN): interpreta la intención de mensajes escritos o hablados.
- Generación de lenguaje natural (GLN): permite que las máquinas creen mensajes de forma autónoma.
- Recuperación de información: procesa textos y recupera partes específicas mediante palabras clave.
- Reconocimiento y síntesis del habla: genera y reproduce texto con voz natural.
- Traducción: traduce textos manteniendo el significado e intención original.
- Resumen y clasificación de textos: identifica partes clave y clasifica contenido automáticamente.
Cómo lo aplica Datainnova
Datainnova utiliza NLP para analizar el tono de las noticias de medios de comunicación, determinando automáticamente si el contenido es positivo o negativo respecto a una persona o empresa. Esto le ahorra tiempo y costos significativos a sus clientes, que de otro modo necesitarían revisar manualmente miles de fuentes de información.
La empresa aplica técnicas avanzadas de inteligencia artificial para mejorar procesos y resolver necesidades específicas de sus clientes en el ecosistema de cumplimiento y verificación de identidad.