Introducción
Procesamiento natural del lenguaje es uno de los temas más candentes en el campo de la ciencia de datos. Las empresas están invirtiendo mucho dinero en la investigación en este campo. Todos están tratando de comprender el procesamiento del lenguaje natural y sus aplicaciones para hacer una carrera a su alrededor. Todos los negocios quieren integrarlo en su negocio de alguna manera.
¿Sabes por qué?
Porque solo en unos pocos años, el procesamiento del lenguaje natural se ha convertido en algo tan poderoso e impactante, que nadie podría haber imaginado. Para comprender el poder del procesamiento del lenguaje natural y su impacto en nuestras vidas, debemos echar un vistazo a sus aplicaciones. Por lo tanto, he elaborado una lista de las 10 aplicaciones principales del procesamiento del lenguaje natural.
Entonces, comencemos con la primera aplicación del procesamiento del lenguaje natural.
Nota: Si es nuevo en PNL, consulte nuestra Capacitación en PNL en línea
Búsqueda de Autocorrección y Autocompletar
Siempre que busque algo en Google, después de escribir 2-3 letras, le mostrará los posibles términos de búsqueda. O, si busca algo con errores tipográficos, los corrige y aún encuentra resultados relevantes para usted. ¿No es asombroso?
Es algo que todo el mundo usa a diario pero nunca le presta mucha atención. Es una aplicación maravillosa del procesamiento del lenguaje natural y un gran ejemplo de cómo está afectando a millones de personas en todo el mundo, incluidos usted y yo. La función de autocompletar y autocorrección de búsqueda nos ayuda a encontrar resultados precisos de manera muy eficiente. Ahora, varias otras empresas también han comenzado a usar esta función en sus sitios web, como Facebook y Quora.
El motor que impulsa la búsqueda-autocompletar y la autocorrección son los modelos de lenguaje. Puede leer más sobre los modelos de lenguaje en este artículo: ¡Una guía completa para construir su propio modelo de lenguaje en Python!
Traductor de lenguaje
¿Alguna vez ha utilizado el Traductor de Google para averiguar qué es una palabra o frase en particular en un idioma diferente? ¡Estoy seguro de que es un SÍ! y la facilidad con la que traduce un fragmento de texto de un idioma a otro es bastante sorprendente, ¿verdad? La técnica detrás de esto es la traducción automática.
La traducción automática es el procedimiento que consiste en convertir automáticamente el texto de un idioma a otro, manteniendo intacto el significado.
En los primeros días, los sistemas de traducción automática se basaban en diccionarios y en reglas, y tenían un éxito muy limitado. Sin embargo, debido a la evolución en el campo de las redes neuronales, la disponibilidad de datos enormes y máquinas poderosas, la traducción automática se ha vuelto bastante precisa para convertir el texto de un idioma a otro.
Hoy en día, herramientas como Google Translate pueden convertir fácilmente texto de un idioma a otro. Estas herramientas están ayudando a numerosas personas y empresas a romper la barrera del idioma y tener éxito. ¿Quieres conocer la técnica utilizada en Google Translate? Entonces aquí hay un artículo de lectura obligada para ti.
Monitoreo de redes sociales
Cada vez más personas en estos días han comenzado a usar las redes sociales para publicar sus pensamientos sobre un producto, política o asunto en particular. Estos pueden contener información útil sobre los gustos y disgustos de una persona. Por lo tanto, analizar estos datos no estructurados puede ayudar a generar información valiosa. El procesamiento del lenguaje natural también viene al rescate aquí.
Hoy en día, las empresas utilizan varias técnicas de PNL para analizar publicaciones en redes sociales y saber lo que piensan los clientes sobre sus productos. Las empresas también están utilizando el monitoreo de redes sociales para comprender los problemas y problemas que enfrentan sus clientes al usar sus productos. No solo las empresas, incluso el gobierno lo usa para identificar posibles amenazas relacionadas con la seguridad de la nación.
Si también está entusiasmado con aprovechar el procesamiento del lenguaje natural para monitorear las redes sociales, aquí hay algunos artículos para comenzar su viaje:
Chatbots
El servicio al cliente y la experiencia son lo más importante para cualquier empresa. Puede ayudar a las empresas a mejorar sus productos y también a mantener satisfechos a los clientes. Pero interactuar con cada cliente manualmente y resolver los problemas puede ser una tarea tediosa. Aquí es donde los chatbots entran en escena. Los chatbots ayudan a las empresas a lograr el objetivo de una experiencia fluida del cliente.
Hoy en día, muchas empresas utilizan chatbots para sus aplicaciones y sitios web, lo que resuelve consultas básicas de un cliente. No solo facilita el proceso para las empresas, sino que también evita a los clientes la frustración de esperar para interactuar con la asistencia telefónica.
Además, puede reducir el costo de contratar representantes del centro de llamadas para la empresa. Inicialmente, los chatbots solo se usaban como una herramienta que resolvía las consultas de los clientes, pero hoy se han convertido en un compañero personal. Desde recomendar un producto hasta obtener comentarios de los clientes, los chatbots pueden hacer todo.
A continuación, le indicamos cómo puede crear un chatbot usted mismo:
Análisis de encuestas
Las encuestas son una forma importante de evaluar el desempeño de una empresa. Las empresas realizan muchas encuestas para obtener los comentarios de los clientes sobre varios productos. Esto puede resultar muy útil para comprender las fallas y ayudar a las empresas a mejorar sus productos.
Sin embargo, el problema surge cuando muchos clientes realizan la encuesta, lo que genera un aumento del tamaño de los datos. Se vuelve imposible para una persona leerlos todos y sacar una conclusión. Ahí es donde las empresas utilizan el procesamiento del lenguaje natural para analizar las encuestas y generar información a partir de ellas, como conocer los sentimientos de los usuarios sobre un evento a partir de los comentarios y analizar las reseñas de productos para comprender los pros y los contras. Hoy en día, la mayoría de las empresas utilizan estos métodos porque proporcionan información mucho más precisa y útil.
Si quieres saber cómo puedes hacer esto, entonces puedes leer mi artículo en el que he analizado las reseñas de productos creados por Amazon: Una guía para principiantes sobre análisis de datos exploratorios (EDA) sobre datos de texto (estudio de caso de Amazon)
Publicidad dirigida
Un día estaba buscando un teléfono móvil en Amazon y, unos minutos después, Google empezó a mostrarme anuncios relacionados con teléfonos móviles similares en varias páginas web. Estoy seguro de que lo ha experimentado.
¿Sabes lo que pasó aquí?
Publicidad dirigida !!
¡Sí! Lo leíste bien publicidad dirigida. La publicidad dirigida es un tipo de publicidad en línea en la que se muestran anuncios al usuario en función de su actividad en línea. En la actualidad, la mayoría de las empresas en línea utilizan este enfoque porque, en primer lugar, les ahorra mucho dinero a las empresas y, en segundo lugar, los anuncios relevantes se muestran solo a los clientes potenciales.
La publicidad dirigida funciona principalmente en la concordancia de palabras clave. Los anuncios están asociados con una palabra clave o frase, y se muestra solo a aquellos usuarios que buscan la palabra clave similar a la palabra clave con la que se asoció el anuncio. Obviamente, eso no es suficiente, hay otros factores como los sitios web recientes que visitaron y las páginas web en las que mostraron interés, todos se tienen en cuenta para proporcionar a los usuarios los anuncios relevantes de los productos que les pueden interesar. Para obtener más información sobre la concordancia de palabras clave, haga clic en aquí.
Contratación y reclutamiento
El departamento de Recursos Humanos es una parte integral de toda empresa. Tienen el trabajo más importante de seleccionar a los empleados adecuados para una empresa. Pero, hoy en día, en este mundo altamente competitivo, los reclutadores deben revisar cientos o, a veces, miles de currículums para un solo puesto. Puede tomar horas filtrar los currículums y preseleccionar a los candidatos. ¿Se puede automatizar esta tarea?
¡Sí! Con la ayuda del procesamiento del lenguaje natural, los reclutadores pueden encontrar al candidato adecuado con mucha facilidad. Esto simplemente significa que el reclutador no tendría que revisar cada currículum y filtrar manualmente a los candidatos adecuados. La técnica, como extracción de información con reconocimiento de entidad nombrada, se puede utilizar para extraer información como habilidades, nombre, ubicación y educación. Luego, estas características se pueden usar para representar a los candidatos en el espacio de características, y luego se pueden clasificar en las categorías de apto o no apto para un rol en particular. O también se les puede recomendar un rol diferente según su currículum.
Esto permite el filtrado imparcial de currículums y la selección de los mejores candidatos posibles para un puesto vacante sin requerir mucho trabajo humano. La mayoría de las empresas utilizan Sistemas de seguimiento de aplicaciones para filtrar los currículums de manera eficiente.
Asistentes de voz
Estoy seguro de que ya los conociste, Google Assistant, Apple Siri, Amazon Alexa, ¿te suena? Sí, todos estos son asistentes de voz.
Un asistente de voz es un software que utiliza el reconocimiento de voz, la comprensión del lenguaje natural y el procesamiento del lenguaje natural para comprender los comandos verbales de un usuario y realizar acciones en consecuencia. Podría decirse que es similar a un chatbot, pero he incluido asistentes de voz por separado porque merecen un lugar mejor en esta lista. Son mucho más que un chatbot y pueden hacer muchas más cosas de las que puede hacer un chatbot.
Hoy en día, la mayoría de nosotros no podemos imaginar nuestra vida sin asistentes de voz. A lo largo de los años, se han transformado en un amigo muy confiable y poderoso. Desde configurar nuestra alarma matutina hasta encontrar un restaurante para nosotros, un asistente de voz puede hacer cualquier cosa. Han abierto una nueva puerta de oportunidades tanto para usuarios como para empresas.
Correctores gramaticales
Esta es una de las aplicaciones más utilizadas del procesamiento del lenguaje natural. Las herramientas de verificación gramatical como Grammarly proporcionan toneladas de características que ayudan a una persona a escribir mejor contenido. Pueden convertir cualquier texto ordinario en una hermosa literatura. Si desea escribir un correo electrónico a su jefe o si va a escribir un informe o, mejor, un artículo, no se puede negar el hecho de que necesita estos amigos útiles.
Estas herramientas pueden corregir la gramática, la ortografía, sugerir mejores sinónimos y ayudar a entregar contenido con mayor claridad y participación. También ayudan a mejorar la legibilidad del contenido y, por lo tanto, le permiten transmitir su mensaje de la mejor manera posible. Si echa un vistazo a la condición de los correctores gramaticales hace cinco años, encontrará que no eran tan capaces como lo son hoy.
¿Sabes por qué?
Porque los transformadores llegaron en 2017, y no estoy hablando de estos.
Me refiero a los transformadores que se utilizan en el procesamiento del lenguaje natural. Suenan interesantes, ¿no? Entonces deberías leer este artículo, que explica todo sobre los transformadores: ¿Cómo funcionan los transformadores en PNL? Una guía de los últimos modelos de vanguardia
Filtrado de correo electrónico
¿Alguna vez usaste Gmail?
Estoy seguro de que sí, entonces es posible que ya haya notado que cada vez que llega un correo, se clasifica en las secciones principal, social y promociones. Y lo mejor es que los correos electrónicos no deseados también se filtran en una sección separada. ¿No es asombroso y beneficioso al mismo tiempo? Sí, lo es, y eso es todo el filtrado de correo electrónico. Y no tengo que decirles cuánto dependen nuestras tareas diarias de esta función.
Los correos electrónicos se filtran mediante la clasificación de texto, que es una técnica de procesamiento del lenguaje natural. Y como ya lo habrás adivinado. La clasificación de texto es el proceso de clasificación de un texto en categorías predefinidas. Otro gran ejemplo de clasificación de texto es la clasificación de artículos de noticias en varias categorías. Aquí hay algunos recursos para comenzar con la clasificación de texto:
Notas finales
Dado que está familiarizado con las aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural, ahora puede sumergirse en el campo del procesamiento del lenguaje natural. Para evitarle el dolor de cabeza de buscar recursos en línea, he enumerado algunos cursos maravillosos relacionados con el procesamiento del lenguaje natural.
Cursos:
Si conoce alguna otra aplicación fantástica del procesamiento del lenguaje natural, compártala en la sección de comentarios a continuación.
Espero que hayas disfrutado de este artículo. Si este artículo le pareció informativo, compártalo con sus amigos y no olvide compartir sus comentarios y comentar debajo de sus consultas. Además, comente sobre las increíbles aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural que cree que nos perdimos.
