Las 7 mejores aplicaciones de PNL (procesamiento del lenguaje natural)

En el pasado, ¿alguna vez imaginó que podría hablar con su teléfono y hacer las cosas? ¡O que tu teléfono te respondería! Esto se ha convertido en algo bastante normal en estos días con Siri, Alexa, el Asistente de Google, etc. Puede hacer cualquier pregunta posible que va desde «¿Qué tiempo hace afuera» hasta «¿Cuál es tu color favorito?» de Siri y obtendrás una respuesta. Todo esto y más se logra mediante el procesamiento de lenguaje natural . Y no solo eso, existen muchas otras aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural en estos días, incluido el traductor en su teléfono o el corrector gramatical que usa antes de enviar correos electrónicos.

El procesamiento del lenguaje natural permite que su dispositivo escuche lo que dice, luego comprenda el significado oculto de su oración y finalmente actúe sobre ese significado. ¡Y todo esto se completa en 5 segundos! Pero la pregunta que esto trae es ¿Qué es exactamente el procesamiento del lenguaje natural? Y, ¿cómo funciona? Así que veamos la respuesta a esto primero.

¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural?

El procesamiento del lenguaje natural es una parte de la inteligencia artificial que tiene como objetivo enseñar el lenguaje humano con todas sus complejidades a las computadoras. Esto es para que las máquinas puedan entender e interpretar el lenguaje humano para eventualmente entender mejor la comunicación humana. El procesamiento del lenguaje natural es un cruce entre muchos campos diferentes, como la inteligencia artificial , la lingüística computacional, la interacción humano-computadora , etc. Existen muchos métodos diferentes en NLP para comprender el lenguaje humano que incluyen métodos estadísticos y de aprendizaje automático. Estos implican descomponer el lenguaje humano en sus partes más básicas y luego comprender cómo estas partes se relacionan entre sí y funcionan juntas para crear significados en las oraciones.

¿Y por qué es importante el Procesamiento del Lenguaje Natural, te preguntas? Bueno, permite que las computadoras comprendan el lenguaje humano y luego analicen grandes cantidades de datos basados ​​en el lenguaje de manera imparcial. Esto es muy difícil de lograr para los humanos. Además de eso, hay miles de idiomas humanos en cientos de dialectos que se hablan de diferentes maneras y de diferentes maneras. NLP ayuda a resolver las ambigüedades en el lenguaje y crea datos estructurados a partir de una fuente muy compleja, confusa y no estructurada.

Esta es la razón por la que el procesamiento del lenguaje natural tiene muchas aplicaciones diversas en estos días en campos que van desde TI hasta telecomunicaciones y académicos. Entonces, veamos estas aplicaciones ahora.

Aplicaciones del procesamiento del lenguaje natural

1. Chatbots

Los chatbots son una forma de inteligencia artificial que están programados para interactuar con humanos de tal manera que suenan como humanos. Dependiendo de la complejidad de los chatbots, pueden simplemente responder a palabras clave específicas o incluso pueden mantener conversaciones completas que dificultan distinguirlos de los humanos. Los chatbots se crean utilizando procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático, lo que significa que entienden las complejidades del idioma inglés y encuentran el significado real de la oración y también aprenden de sus conversaciones con humanos y mejoran con el tiempo. Los chatbots funcionan en dos sencillos pasos. En primer lugar, identifican el significado de la pregunta formulada y recogen todos los datos del usuario que puedan ser necesarios para responder a la pregunta. Luego responden la pregunta apropiadamente.

2. Autocompletar en motores de búsqueda

¿Has notado que los motores de búsqueda tienden a adivinar lo que estás escribiendo y automáticamente completan tus oraciones? Por ejemplo, al escribir «juego» en Google, puede obtener más sugerencias para «juego de tronos», «juego de la vida» o si está interesado en las matemáticas, entonces «teoría de juegos». Todas estas sugerencias se proporcionan mediante el autocompletado que utiliza el procesamiento del lenguaje natural para adivinar lo que desea preguntar. Los motores de búsqueda usan sus enormes conjuntos de datos para analizar lo que sus clientes probablemente están escribiendo cuando ingresan palabras particulares y sugieren las posibilidades más comunes. Utilizan el procesamiento del lenguaje natural para dar sentido a estas palabras y cómo se interconectan para formar diferentes oraciones.

3. Asistentes de voz

¡En estos días los asistentes de voz están de moda! Ya sea Siri, Alexa o Google Assistant, casi todos usan uno de estos para hacer llamadas, colocar recordatorios, programar reuniones, configurar alarmas, navegar por Internet, etc. Estos asistentes de voz han hecho la vida mucho más fácil. Pero, como trabajan? Utilizan una combinación compleja de reconocimiento de voz, comprensión del lenguaje natural y procesamiento del lenguaje natural para comprender lo que dicen los humanos y luego actuar en consecuencia. El objetivo a largo plazo de los asistentes de voz es convertirse en un puente entre los humanos e Internet y brindar todo tipo de servicios basados ​​solo en la interacción de voz. Sin embargo, todavía están un poco lejos de ese objetivo, ya que Siri todavía no puede entender lo que dices a veces.

4. Traductor de idiomas

¿Quiere traducir un texto del inglés al hindi pero no sabe hindi? Bueno, ¡Google Translate es la herramienta para ti! Si bien no es exactamente 100% preciso, sigue siendo una gran herramienta para convertir texto de un idioma a otro. Google Translate y otras herramientas de traducción, además de usar Sequence para secuenciar el modelado, que es una técnica en el procesamiento del lenguaje natural. Permite que el algoritmo convierta una secuencia de palabras de un idioma a otro que es la traducción. Anteriormente, los traductores de idiomas usaban la traducción automática estadística (SMT), lo que significaba que analizaban millones de documentos que ya estaban traducidos de un idioma a otro (del inglés al hindi en este caso) y luego buscaban los patrones comunes y el vocabulario básico del idioma. Sin embargo, este método no era tan preciso en comparación con el modelado de secuencia a secuencia.

5. Análisis de sentimiento

¡Casi todo el mundo está en las redes sociales en estos días! Y las empresas pueden usar el análisis de sentimientos para comprender cómo se siente un tipo particular de usuario sobre un tema, producto, etc. en particular. Pueden usar el procesamiento del lenguaje natural, la lingüística computacional, el análisis de texto, etc. para comprender el sentimiento general de los usuarios hacia sus productos. y servicios y averigüe si el sentimiento es bueno, malo o neutral. Las empresas pueden usar el análisis de sentimientos de muchas maneras, como para conocer las emociones de su público objetivo, comprender las reseñas de productos, medir el sentimiento de su marca, etc. Y no solo las empresas privadas, incluso los gobiernos usan el análisis de sentimientos para encontrar la opinión popular. y también detectar cualquier amenaza a la seguridad de la nación.

6. Revisores gramaticales

La gramática y la ortografía son un factor muy importante al escribir informes profesionales para sus superiores, incluso tareas para sus profesores. ¡Después de todo, tener errores importantes puede hacer que lo despidan o lo suspendan! Es por eso que los correctores gramaticales y ortográficos son una herramienta muy importante para cualquier escritor profesional. No solo pueden corregir la gramática y revisar la ortografía, sino también sugerir mejores sinónimos y mejorar la legibilidad general de su contenido. Y adivina qué, ¡utilizan el procesamiento del lenguaje natural para proporcionar la mejor escritura posible! El algoritmo NLP está entrenado en millones de oraciones para comprender el formato correcto. Es por eso que puede sugerir el tiempo verbal correcto, un mejor sinónimo o una estructura de oración más clara que lo que ha escrito. Algunos de los correctores gramaticales más populares que usan NLP incluyen Grammarly, WhiteSmoke, ProWritingAid, etc.

7. Clasificación y filtrado de correo electrónico

Los correos electrónicos siguen siendo el método más importante para la comunicación profesional. Sin embargo, todos nosotros todavía recibimos miles de correos electrónicos promocionales que no queremos leer. Afortunadamente, nuestros correos electrónicos se dividen automáticamente en 3 secciones, a saber, Principal, Social y Promociones, lo que significa que nunca tenemos que abrir la sección Promocional. Pero, ¿cómo funciona esto? Los servicios de correo electrónico utilizan el procesamiento de lenguaje natural para identificar el contenido de cada correo electrónico con clasificación de texto para que pueda colocarse en la sección correcta. Este método no es perfecto ya que todavía hay algunos boletines promocionales en Primaria, pero es mejor que nada. En casos más avanzados, algunas empresas también usan software antivirus especializado con procesamiento de lenguaje natural para escanear los correos electrónicos y ver si hay patrones y frases que puedan indicar un intento de phishing en los empleados.

Conclusión

¡Estas son las aplicaciones más populares del procesamiento del lenguaje natural y es probable que nunca hayas oído hablar de ellas! La PNL se usa en muchas otras áreas, como el monitoreo de redes sociales, herramientas de traducción, dispositivos domésticos inteligentes, análisis de encuestas, etc. Es probable que haya usado el procesamiento de lenguaje natural muchas veces hasta ahora, pero nunca se dio cuenta de lo que era. Pero ahora conoce la increíble cantidad de aplicaciones de esta tecnología y cómo está mejorando nuestra vida diaria. Si desea obtener más información sobre esta tecnología, hay varios cursos en línea que puede consultar.