Aplicaciones de la PNL

Entre las miles y miles de especies en este mundo, solo el homo sapiens tiene éxito en el lenguaje hablado. ¡Desde los dibujos rupestres hasta la comunicación por Internet, hemos recorrido un largo camino! A medida que avanzamos en la dirección de la inteligencia artificial, parece lógico impartir a los bots la capacidad de lenguaje y conversación que es natural para los humanos. Aquí es donde la PNL realiza su fase como un subconjunto de la IA para construir sistemas que puedan reconocer el lenguaje. Agregue Machine Learning (otro subconjunto destacado de IA) y listo, podemos construir estructuras que pueden reconocer el lenguaje, analizar y mejorar con el tiempo además de programarse explícitamente.

1. Chatbots: casi todos y cada uno de los otros sitios web actualmente están respaldados por un bot que está diseñado para hacer que nuestro viaje sea mejor y más fácil. Los chatbots son los bots diseñados para un uso específico de interacción con seres humanos u otras máquinas compañeras mediante el uso de estrategias de IA. Los chatbots están diseñados teniendo en cuenta la interacción humana. El uso de Chatbots se remonta a 1966 cuando se diseñó el primer chatterbot llamado «ELIZA» en el MIT. Eliza podía mantener el diálogo fluido con el ser humano con el que interactuaba, lo que condujo a la mejora de los chatbots que podrían tener un gran impacto en las personas que luchan contra problemas psicológicos.

2. Clasificación del texto:Los textos son una forma de información no estructurada que posee en su interior registros muy prósperos. Los clasificadores de texto categorizan y organizan excepcionalmente mucho con cualquier forma de contenido textual que usamos actualmente. Dado que los textos no están estructurados, analizarlos, ordenarlos y clasificarlos puede ser un trabajo muy desafiante y lento y, en ocasiones, incluso tedioso para los humanos, sin mencionar todos los errores que los seres humanos son susceptibles de cometer en el proceso. Aquí es donde la clasificación de texto entra en escena para servir a su motivo de realizar las funciones establecidas con mayor escalabilidad y precisión. La clasificación de texto es más eficiente cuando hablamos de clasificadores ML que están entrenados con algunas reglas y pautas importantes. Con las metodologías de Deep Learning como CNN y RNN, los resultados solo mejoran con la información de texto mejorada que generamos. Además, se puede hacer visualmente atractivo para el uso de «Nubes de palabras». La clasificación de texto se puede utilizar para una variedad de desafíos, desde el filtrado de spam de correo electrónico hasta el monitoreo del fabricante. Una clave y comentarios muy fundamentales para las empresas comerciales sería cómo sus productos están tocando a sus compradores previstos y la clasificación de texto ofrece soluciones a las preguntas comerciales con la ayuda de clasificar las opiniones de las personas sobre la marca, el precio y los aspectos indicados. La clasificación de texto se puede utilizar para una variedad de desafíos, desde el filtrado de spam de correo electrónico hasta el monitoreo del fabricante. Una clave y comentarios muy fundamentales para las empresas comerciales sería cómo sus productos están tocando a sus compradores previstos y la clasificación de texto ofrece soluciones a las preguntas comerciales con la ayuda de clasificar las opiniones de las personas sobre la marca, el precio y los aspectos indicados. La clasificación de texto se puede utilizar para una variedad de desafíos, desde el filtrado de spam de correo electrónico hasta el monitoreo del fabricante. Una clave y comentarios muy fundamentales para las empresas comerciales sería cómo sus productos están tocando a sus compradores previstos y la clasificación de texto ofrece soluciones a las preguntas comerciales con la ayuda de clasificar las opiniones de las personas sobre la marca, el precio y los aspectos indicados.

3. Análisis de Sentimiento: La retroalimentación es uno de los factores fundamentales de la verdadera comunicación. Ya sea una película nueva o una tecnología de moda que se lanza actualmente, la respuesta de la supuesta audiencia objetivo es lo que los hace o los deshace. Por lo tanto, inspeccionar el sentimiento de la gente hacia un producto es ahora más importante que nunca. La estrategia de la bolsa de palabras (BOW) en la que se pierde el orden auténtico de las palabras, sin embargo, la oración debajo del reloj se reduce a las palabras que claramente contribuyen a descifrar el sentimiento, es bastante famosa para el análisis de sentimientos. Este enfoque hace uso de técnicas estadísticas para agrupar las palabras y el lenguaje pasa a un segundo plano. El BOW se puede considerar como un gran diccionario en el que cada palabra tiene su propio valor único que contribuye a concluir el sentimiento.

4. Traducción automática: Con frecuencia, lograr el multilingüismo puede ser una misión desafiante, por lo que, para simplificar nuestro estilo de vida, al menos en el factor de la comunicación, la traducción automática viene al rescate. A principios de los años 50, IBM introdujo un sistema de traducción automática que tenía solo 250 palabras y traducía al inglés cuarenta y nueve oraciones rusas cuidadosamente seleccionadas en el área de la química. En los últimos años, con los recursos para implementar redes neuronales, la traducción automática ha mejorado drásticamente su calidad, de modo que traducir entre idiomas es tan fácil como presionar un botón en los teléfonos inteligentes o tabletas accesibles. Google Translate admite más de cien idiomas e incluso puede traducir imágenes de idiomas de hasta 37 idiomas.

5. Asistentes virtuales: es parte de nuestra vida cotidiana, tal vez no nos dimos cuenta, pero en realidad estamos tratando con un asistente virtual todos los días. Desde colocar una alarma hasta hacer la lista de compras para entretenerte mientras te sientes aburrido, los asistentes virtuales juegan un papel importante en nuestras rutinas diarias. Están diseñados para recibir las instrucciones de voz del usuario y realizar la tarea que se les ha encomendado. Los asistentes virtuales están diseñados para interactuar con los seres humanos de una manera muy humana, la mayoría de sus respuestas se sentirían como las respuestas que obtendrías de un amigo o colega. Además de los asistentes virtuales de NLP, también se enfoca en la comprensión del lenguaje natural para mantenerse al día con las jergas, los sentimientos y la intención en constante crecimiento detrás de la entrada del usuario.

Los asistentes virtuales estudian a partir de redes neuronales artificiales y pueden mantener cualquier diálogo durante un período más prolongado que los chatbots. Incluso sirven como ejemplos básicos de conversión de voz a contenido textual y conversión de contenido textual a voz. A los asistentes virtuales también se les pueden asignar tareas más complejas, como la toma de decisiones, y maduran con cada interacción y pueden proporcionar un viaje más personalizado.