¿Qué es la NLP?
El procesamiento de lenguaje natural (NLP) es una tecnología de machine learning que brinda a las computadoras la capacidad de interpretar, manipular y comprender el lenguaje humano. Hoy en día, las organizaciones tienen grandes volúmenes de datos de voz y texto de varios canales de comunicación, como correos electrónicos, mensajes de texto, fuentes de noticias en redes sociales, vídeo, audio y más. Utilizan software de NLP para procesar automáticamente estos datos, analizar la intención o el sentimiento del mensaje y responder en tiempo real a la comunicación humana.
¿Por qué es importante la NLP?
El procesamiento de lenguaje natural es fundamental para analizar a profundidad los datos de texto y voz de manera eficiente. Puede resolver las diferencias en dialectos, jerga e irregularidades gramaticales típicas en las conversaciones cotidianas. Las empresas lo utilizan para varias tareas automatizadas, como:
• Procesar, analizar y archivar documentos grandes
• Analizar los comentarios de los clientes o las grabaciones de centros de atención telefónica
• Ejecutar chatbots para ofrecer un servicio al cliente automatizado
• Responder preguntas de quién, qué, cuándo y dónde
• Clasificar y extraer texto
También puede integrar el NLP en aplicaciones orientadas al cliente para comunicarse de manera más eficaz con ellos. Por ejemplo, un chatbot analiza y ordena las consultas de los clientes, responde automáticamente a las preguntas comunes y redirige las consultas complejas al servicio de atención al cliente. Esta automatización ayuda a reducir los costos, evita que los agentes dediquen tiempo a consultas redundantes y mejora la satisfacción del cliente.
¿Cuáles son los casos de uso del NLP en el ámbito empresarial?
Las empresas utilizan software y herramientas de NLP para simplificar, automatizar y agilizar las operaciones de manera eficiente y precisa. A continuación, se indican algunos casos de uso de ejemplo.
Redacción de información confidencial
Las empresas de los sectores de seguros, legales y de salud procesan, clasifican y recuperan grandes volúmenes de documentos confidenciales, como registros médicos, datos financieros y datos privados. En lugar de hacer una revisión manual, las empresas utilizan la tecnología de NLP para redactar la información de identificación personal y proteger los datos confidenciales. Por ejemplo, Chisel AI ayuda a las compañías de seguros a extraer números de pólizas, fechas de vencimiento y otros atributos personales de los clientes de documentos no estructurados con Amazon Comprehend.
Interacción con los clientes
Las tecnologías de NLP permiten que los bots de chat y voz sean más parecidos a los humanos cuando conversan con los clientes. Las empresas utilizan los chatbots para escalar la capacidad y la calidad del servicio al cliente, al tiempo que mantienen los costos operativos al mínimo. PubNub, que crea software de chatbot, utiliza Amazon Comprehend para introducir la funcionalidad de chat localizado para sus clientes globales. T-Mobile utiliza el NLP para identificar palabras clave específicas en los mensajes de texto de los clientes y ofrecer recomendaciones personalizadas. La Universidad Estatal de Oklahoma implementa una solución de chatbot de preguntas y respuestas para abordar las preguntas de los estudiantes mediante la tecnología de machine learning (ML)
Análisis empresarial
Los especialistas en marketing utilizan herramientas de NLP, como Amazon Comprehend y Amazon Lex para obtener una percepción informada de lo que los clientes sienten por los productos o servicios de una empresa. Al buscar frases específicas, pueden evaluar los estados de ánimo y las emociones del cliente en comentarios por escrito. Por ejemplo, Success KPI proporciona soluciones de procesamiento de lenguaje natural que ayudan a las empresas a centrarse en áreas específicas del análisis de opinión y ayudan a los centros de contacto a obtener información procesable a partir del análisis de llamadas.
¿Cómo funciona el NLP?
El procesamiento de lenguaje natural combina modelos de lingüística computacional, machine learning y aprendizaje profundo para procesar el lenguaje humano.
Lingüística computacional
La lingüística computacional es la ciencia de entender y crear modelos de lenguaje humano con computadoras y herramientas de software. Los investigadores utilizan métodos lingüísticos computacionales, como el análisis sintáctico y semántico, para crear marcos que ayuden a las máquinas a entender el lenguaje humano conversacional. Las herramientas como los traductores de idiomas, los sintetizadores de texto a voz y el software de reconocimiento de voz se basan en la lingüística computacional.
Machine learning
El machine learning es una tecnología que entrena a una computadora con datos de muestra para mejorar su eficiencia. El lenguaje humano tiene varias características, como sarcasmo, metáforas, variaciones en la estructura de las oraciones, además de excepciones gramaticales y de uso que los humanos tardan años en aprender. Los programadores utilizan métodos de machine learning para enseñar a las aplicaciones de NLP a reconocer y comprender con precisión estas características desde el principio.
Aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo es un campo específico del machine learning que enseña a las computadoras a aprender y pensar como humanos. Se trata de una red neuronal que consta de nodos de procesamiento de datos que se asemejan a las operaciones del cerebro humano. Con el aprendizaje profundo, las computadoras reconocen, clasifican y correlacionan patrones complejos en los datos de entrada.
Pasos de la implementación del NLP
Por lo general, el proceso de NLP comienza con la recopilación y preparación de datos de texto o voz no estructurados de fuentes como almacenamientos de datos en la nube, encuestas, correos electrónicos o aplicaciones de procesos empresariales internos.
Preprocesamiento
El software de NLP utiliza técnicas de preprocesamiento como la creación de tokens, derivación, lematización y eliminación de palabras de parada para preparar los datos para diversas aplicaciones.
- La creación de tokens divide una oración en unidades individuales de palabras o frases.
- La derivación y la lematización simplifican las palabras en su forma raíz. Por ejemplo, estos procesos convierten iniciar en inicio.
- La eliminación de palabras de parada garantiza que se eliminen las palabras que no añaden un significado relevante a una oración, comopor y con.
Capacitación
Los investigadores utilizan los datos preprocesados para entrenar modelos de NLP con machine learning para realizar aplicaciones específicas basadas en la información textual proporcionada. El entrenamiento de los algoritmos de NLP requiere suministrar al software con grandes muestras de datos para aumentar su precisión.
Despliegue e inferencia
A continuación, los expertos en machine learning implementan el modelo o lo integran en un entorno de producción existente. El modelo de NLP recibe entradas y predice un resultado para el caso de uso específico para el que está diseñado. Puede ejecutar la aplicación de NLP en datos en directo y obtener el resultado requerido.
¿Qué son las tareas de NLP?
Las técnicas, o tareas, de NLP dividen el texto o el habla humanos en partes más pequeñas que los programas de computación pueden entender fácilmente. A continuación, se muestran las capacidades comunes de procesamiento y análisis de textos en el NLP.
Parte del etiquetado de voz
Este es un proceso en el que el software de NLP etiqueta palabras individuales en una oración de acuerdo con los usos contextuales, como sustantivos, verbos, adjetivos o adverbios. Ayuda a la computadora a entender cómo las palabras forman relaciones significativas entre sí.
Desambiguación del sentido de las palabras
Algunas palabras pueden tener diferentes significados cuando se usan en diferentes escenarios. Por ejemplo, la palabra “banco” significa cosas diferentes en estas oraciones:
- Voy al banco a sacar dinero.
- Los niños están sentados en un banco en el parque.
Con la desambiguación del sentido de las palabras, el software de NLP identifica el significado deseado de una palabra, ya sea entrenando su modelo lingüístico o haciendo referencia a las definiciones del diccionario.
Reconocimiento de voz
El reconocimiento de voz convierte los datos de voz en texto. El proceso implica dividir las palabras en partes más pequeñas y superar desafíos como acentos, insultos, entonación y uso incorrecto de la gramática en la conversación cotidiana. Una aplicación clave del reconocimiento de voz es la transcripción, que se puede realizar mediante servicios de voz a texto, como Amazon Transcribe.
Traducción automática
El software de traducción automática utiliza el procesamiento de lenguaje natural para convertir texto o voz de un idioma a otro, manteniendo la precisión contextual. El servicio de AWS que admite la traducción automática es Amazon Translate.
Reconocimiento de entidades nombradas
Este proceso identifica nombres únicos de personas, lugares, eventos, empresas y más. El software de NLP utiliza el reconocimiento de entidades con nombre para determinar la relación entre diferentes entidades en una oración. Tenga en cuenta el siguiente ejemplo.
María fue a Francia de vacaciones y se deleitó con la cocina local.
El software de NLP elegirá a María y Francia como las entidades especiales de la oración. Esto se puede ampliar aún más mediante la resolución de correferencia, determinando si se utilizan diferentes palabras para describir la misma entidad. En el ejemplo anterior, tanto María como ella señalaron a la misma persona.
Análisis de opiniones
El análisis de opinión es un enfoque basado en inteligencia artificial (IA) para interpretar la emoción que transmiten los datos textuales. El software de NLP analiza el texto en busca de palabras o frases que muestren insatisfacción, felicidad, duda, arrepentimiento y otras emociones ocultas.
¿Cuáles son los enfoques para el procesamiento de lenguaje natural?
A continuación, ofrecemos algunos enfoques comunes para el procesamiento de lenguaje natural.
NLP supervisado
Los métodos de NLP supervisados entrenan el software con un conjunto de entradas y salidas etiquetadas o conocidas. Primero, el programa procesa grandes volúmenes de datos conocidos y aprende a producir el resultado correcto a partir de cualquier entrada desconocida. Por ejemplo, las empresas entrenan a las herramientas de NLP para categorizar los documentos según etiquetas específicas.
NLP no supervisado
El NLP no supervisado utiliza un modelo de lenguaje estadístico para predecir el patrón que se produce cuando se alimenta mediante entradas no etiquetadas. Por ejemplo, la función de autocompleción en los mensajes de texto sugiere palabras relevantes que tienen sentido para la oración al monitorear la respuesta del usuario.
Comprensión de lenguaje natural
La comprensión de lenguaje natural (NLU) es un subconjunto del NLP que se centra en analizar el significado detrás de las oraciones. La NLU permite al software encontrar significados similares en oraciones diferentes o procesar palabras que tienen significados diferentes.
Generación de lenguaje natural
La generación de lenguaje natural (NLG) se centra en producir texto conversacional como lo hacen los humanos en función de palabras clave o temas específicos. Por ejemplo, un chatbot inteligente con capacidades de NLG puede conversar con los clientes de manera similar a como lo hace el personal de atención al cliente.
¿Cómo puede ayudar AWS con sus tareas de NLP?
AWS ofrece el conjunto más amplio y completo de servicios de IA/ML para clientes de todos los niveles de experiencia conectados a un conjunto integral de orígenes de datos.
Para los clientes que carecen de conocimientos de machine learning (ML), necesitan un tiempo de comercialización más rápido o desean añadir inteligencia a un proceso o una aplicación existentes, AWS ofrece una gama de servicios lingüísticos basados en machine learning que permiten a las empresas añadir fácilmente inteligencia a sus aplicaciones de IA a través de API previamente entrenadas para las funcionalidades de voz, transcripción, traducción, análisis de texto y chatbot. Los servicios incluyen Amazon Comprehend para descubrir información y relaciones en el texto, Amazon Transcribe para el reconocimiento automático de voz, Amazon Translate para una traducción de textos fluida, Amazon Polly para lograr que un texto pase al habla y suene natural, Amazon Lex para crear chatbots que interactúen con los clientes y Amazon Kendra para realizar una búsqueda inteligente de los sistemas empresariales para encontrar rápidamente el contenido que se busca.
Para los clientes que desean crear una solución de NLP estándar en toda su empresa, Amazon SageMaker facilita la preparación de datos y la creación, el entrenamiento y la implementación de modelos de machine learning para cualquier caso de uso con una infraestructura, herramientas y flujos de trabajo totalmente administrados, incluidas las ofertas sin código para las empresas analistas. Con Hugging Face en Amazon SageMaker, puede implementar y ajustar modelos previamente entrenados de Hugging Face, un proveedor de código abierto de modelos de procesamiento de lenguaje natural (NLP) conocido como transformadores, lo que reduce el tiempo que lleva configurar y utilizar estos modelos de NLP de semanas a minutos.
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