¿Qué es el Procesamiento del Lenguaje Natural y cómo DataInnova lo utiliza para simplificar procesos?

El Procesamiento del Lenguaje Natural o por sus siglas en inglés NLP (Natural Language Processing), es una herramienta del campo de la Inteligencia Artificial utilizada para el análisis y procesamiento de información dentro de los grandes volúmenes de data disponibles actualmente. Por medio de la inteligencia artificial y la lingüística aplicada, se ha logrado desarrollar esta importante tecnología con la cual se ha buscado que las máquinas puedan entender, interpretar y utilizar el lenguaje humano. Ejemplos puntuales de esta herramienta son los asistentes virtuales, los chat bots, y el traductor de Google.

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Al momento de digitalizar un lenguaje o idioma, este debe ser transcrito por una modelización matemática, ya que el único idioma que entienden las computadoras es por medio de bytes y dígitos. Acá es donde aparecen los lingüistas computacionales. Ellos se encargan de modelar el lenguaje para que los ingenieros informáticos creen un código funcional que las computadoras puedan interpretar. Los lingüistas computacionales utilizan dos estrategias para crear estos modelos. La primera estrategia es un mediante un modelo lógico, en el cual utilizan patrones estructurales junto con información almacenada en diccionarios computacionales, para definir cuáles son los patrones por reconocer. La otra estrategia es el uso de modelos probabilísticos del lenguaje natural basados en datos donde recogen toda la información, para calcular las frecuencias de diferentes unidades lingüísticas, y determinar la probabilidad que estas aparezcan en cierto contexto puntual.

Los 4 componentes del Procesamiento del Lenguaje Natural son:

1. Análisis morfológico o léxico: es el análisis interno de las palabras que conforman oraciones rasgos y unidades compuestas.
2. Análisis sintáctico: se analizan las estructuras de las oraciones con su modelo gramatical.
3. Análisis semántico: estudia la interpretación de las oraciones en sus diferentes composiciones.
4. Análisis pragmático: aplica el análisis semántico para la interpretación final, y así lograr entender un texto.

El Procesamiento del Lenguaje Natural se utiliza principalmente para 6 funciones. Existen más, pero estas son las principales:

• Comprensión del lenguaje natural: por sus siglas CLN, se encarga de entender e interpretar la intención de un mensaje.
• Generación de lenguaje natural (GLN): crea las herramientas para que una máquina tenga la capacidad de crear un nuevo mensaje de manera autónoma en el lenguaje humano determinado.
• Recuperación de información: procesa textos para recuperar partes específicas con base en el uso de palabras clave.
• Reconocimiento y síntesis del habla: le enseña a la máquina a generar y reproducir un texto con voz y sonidos, mediante el procesamiento de los mensajes en voz humana que son transformados en texto, y finalmente interpretados para comprender la intención de este.
• Traducción: es la herramienta que entiende e interpreta un texto, y es capaz de traducirlo en otro idioma con el mismo significado e intención.
• Resumen y clasificación de textos: procesa y entiende textos automáticamente para tomar las palabras o partes clave de un texto, de esta manera los clasifica y los resume.
• Detección de emociones: utiliza reacciones, mensajes, comentarios de las diferentes redes sociales para saber qué sienten los consumidores de alguna marca en específico.

De esta manera, DataInnova logra aportar, con su abanico de herramientas, la creación de múltiples soluciones para sus clientes. DataInnova utiliza el Procesamiento del Lenguaje Natural para analizar el tono de las noticias de los diferentes medios de comunicación, determinando si el contenido de la noticia es positiva o negativa, ahorrándole tiempo y costos a sus clientes. DataInnova utiliza técnicas de inteligencia artificial, para mejorar procesos, y dar soluciones a necesidades específicas a empresas y personas.