9 aplicaciones del procesamiento del lenguaje natural

El procesamiento del lenguaje natural (PLN o natural language processing) es una subdisciplina de la inteligencia artificial cuyo objetivo es crear máquinas o sistemas que tengan la capacidad de manipular el lenguaje humano en formato escrito y oral.

Hoy día, el procesamiento del lenguaje natural es uno de los nichos más sonados dentro de la inteligencia artificial (IA). Esto es así gracias a sus aplicaciones en la generación de textos coherentes y ricos en detalles, de chatbots inteligentes que se hacen pasar por humanos de carne y hueso ante los ojos de los usuarios, y de software que produce composiciones fotográficas hiperrealistas a partir de texto.

Durante estos últimos años hemos visto cómo la tecnología ha revolucionado la capacidad de los ordenadores para comprender el lenguaje humano, los lenguajes de programación, e incluso secuencias biológicas y químicas como el ADN o las estructuras proteicas. 

Los últimos modelos de IA se están sirviendo del procesamiento del lenguaje natural para analizar todos los significados dentro de un input (texto introducido) y, como resultado, generar outputs (texto resultante) relevantes y útiles.

En este artículo de EducaOpen, te vamos a contar cuáles son las aplicaciones que se le está dando al procesamiento del lenguaje natural en la actualidad. ¡Quédate y descubre las últimas tendencias en procesamiento del lenguaje natural!

Aplicaciones del procesamiento del lenguaje natural

Como decimos, este adelanto tecnológico ha revolucionado diversos campos y ha impulsado la creación de una amplia gama de aplicaciones que facilitan la interacción entre humanos y computadoras, mejorando la eficiencia y la comprensión de la información. A continuación, te contamos sobre algunas de las principales aplicaciones del PLN:

Extracción de texto

La extracción de texto es una aplicación esencial del PLN que permite identificar y extraer información relevante de grandes cantidades de texto no estructurado, como artículos, páginas web o documentos.

Imagínate que disponemos de una base de datos de clientes gigantesca organizada de forma un poco irregular, es decir, no estructurada. Si quisiéramos extraer datos concretos como el nombre, la última fecha de compra, sus intereses, el importe que suele gastar, etc., el procesamiento del lenguaje natural combinado con la inteligencia artificial podría permitirnos extraer y trasladar todos estos datos a otro fichero rápidamente sin necesidad de malgastar horas copiando y pegando datos.

Clasificación de texto

Mediante técnicas de PLN, es posible clasificar texto en diferentes categorías o etiquetas. Por ejemplo, en una encuesta de satisfacción, el PLN puede analizar las respuestas de los participantes y categorizarlas en distintas emociones o niveles de satisfacción, proporcionando información útil para evaluar cómo el cliente percibe el producto o servicio prestado. 

¿Te imaginas que una persona tuviera que ir seleccionando respuesta por respuesta y categorizarlas manualmente? En este caso, el PLN condensa una tarea que pudiera ser titánica en una brisa que dura menos de un minuto.

Asistentes virtuales inteligentes

Los asistentes virtuales, como Siri o Google Assistant, bien sea en versión chatbot o voicebot, utilizan el PLN para comprender las preguntas y comandos de los usuarios y proporcionar respuestas precisas y coherentes. Es tal el desarrollo del procesamiento del lenguaje natural en el campo de los asistentes virtuales, que en ocasiones pueden confundirse con personas reales por su lenguaje humano y cercano.

Se utilizan con cada vez más frecuencia en los sitios webs de las empresas para guiar al usuario a través de un proceso administrativo o comercial complejo, y para automatizar la atención al cliente, resolviendo las dudas de los usuarios más comunes.

Traducción

La traducción automática es otra aplicación destacada del PLN que permite la traducción instantánea entre diferentes idiomas, fomentando la comunicación global en diversos campos. Es uno de los primeros nichos en el que la influencia del procesamiento del lenguaje natural se ha hecho notar más de forma temprana.

Si probásemos Google Translate hace 10 o 15 años, nos formaríamos una imagen clara de la magnitud de los avances del procesamiento del lenguaje natural y de las redes neuronales. Tanto es así, que el procesamiento del lenguaje natural está suponiendo una amenaza real para la supervivencia de la traducción manual como profesión.

Detección de correo basura

Mediante el análisis del contenido y el contexto de los correos electrónicos, el PLN puede identificar patrones comunes de correo no deseado o spam y filtrarlos automáticamente. 

De hecho, Google emplea esta tecnología para asignar correos basura a la carpeta de spam de forma automática al detectar palabras como gratis, descuento o el uso indiscriminado de mayúsculas.

Análisis de sentimientos

Esta técnica se centra en la identificación y clasificación de las emociones y actitudes expresadas en el lenguaje humano, ya sea en texto escrito o en comunicación hablada. Así pues, busca determinar qué clase emoción transmite un texto.

El PLN permite analizar el tono emocional de un texto, clasificando si el contenido es positivo, negativo o neutral, por ejemplo, en redes sociales y reseñas de productos para medir la satisfacción de los usuarios.

Resultados de búsqueda más acertados

Los motores de búsqueda utilizan el PLN para comprender las consultas de los usuarios y mostrar resultados más relevantes y precisos. Es probable que, si tienes cierta edad, recuerdes haber hecho una búsqueda en Google que ha arrojado resultados un tanto desconcertantes, pues no se correspondía con tu intención de búsqueda.

Esto cada vez ocurre con menos frecuencia, ya que los buscadores se están entrenando por medio de la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural para aportar resultados que concuerden más con lo que el usuario quiere encontrar. Así pues, la evolución del PNL permiten a los buscadores contextualizar la información y diferenciar los finos matices del lenguaje humano.

Generación de contenido orientado a SEO

Si bien no sustituye del todo a los redactores o al SEO de contenidos que pueda planear un ser humano, software como ChatGPT o Jasper generan outputs en forma de artículos completos e información de valor orientada a SEO a partir de inputs que abarcan desde lo más general a lo más preciso.

Esta funcionalidad asociada al PLN es muy útil para generar ideas de contenido originales e inspiradoras, así como para aligerar la carga de trabajo en la redacción y estructuración de artículos.

ChatGPT

Por último, pero no por ello menos importante, no podemos terminar este artículo sin nombrar el adelanto más popular en inteligencia artificial, que no podría haberse hecho realidad sin el procesamiento del lenguaje natural. 

ChatGPT es un modelo de lenguaje de inteligencia artificial que se basa en la arquitectura GPT (Generative Pre-trained Transformer). Este modelo es uno de los más avanzados y potentes en el campo del PLN.

Cuando interactúas con ChatGPT, ya sea a través de preguntas, comandos o diálogos, estás aprovechando la capacidad del PLN para procesar y comprender el lenguaje humano. El modelo analiza tu entrada, descompone las oraciones en unidades significativas, interpreta el significado y genera una respuesta coherente y relevante.