Las 5 principales industrias afectadas por las tendencias del procesamiento del lenguaje natural (NLP)

El procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) ha sido realizado por el cerebro humano durante siglos y ahora lo realizan las computadoras desde la década de 1950. Si lo piensas bien, todo el proceso de procesamiento del lenguaje es bastante complicado. Los científicos y desarrolladores han estado tratando de hacer que las computadoras repliquen lo que el cerebro humano puede hacer en minutos, si no segundos. El procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) comenzó en 1954 cuando más de 60 oraciones rusas se tradujeron automáticamente al inglés. Desde entonces PNLse está integrando progresivamente a la informática y la inteligencia artificial para desarrollar sistemas y software, capaces de procesar lenguajes humanos. La PNL ya no se limita a la lingüística. Varios otros sectores hoy en día integran la PNL en sus sistemas para mejorar sus procesos. Vamos a enumerar cinco industrias y sectores que utilizan PNL .  

Comprender el procesamiento del lenguaje natural

La PNL es la capacidad del software y los programas informáticos para procesar el lenguaje humano natural tanto en texto como en voz. Es un subcampo de la Inteligencia Artificial y la lingüística. El progreso de la PNL se puede rastrear desde el uso de la PNL simbólica en la década de 1950 a la de 1990, a la PNL estadística en la década de 1990 a la de 2010, a la PNL neuronal en la actualidad. La PNL neuronal implica aprendizaje de representación y métodos de aprendizaje automático de redes neuronales profundas. Muchos expertos predicen que el uso de tales métodos puede mejorar el análisis y modelado del lenguaje. Estos pueden ser utilizados para mejorar el sector de la salud y la educación.  

Es posible que, sin saberlo, hayas estado usando una aplicación que usa PNL. Algunas aplicaciones y herramientas comunes que utilizan métodos de PNL son:

• Herramientas de corrección gramatical como Grammarly
• Herramientas de control de plagio como SmallSEO
• chatbots
• Herramientas SEO como Keyword Planner o Google Analytics
• Google Translate

Importancia de la PNL

La importancia del procesamiento del lenguaje natural radica en sus aplicaciones en diversos sectores. Echemos un vistazo a algunos de los sectores que se benefician de la PNL .  

1. Cuidado de la salud

NLP puede procesar con precisión una gran cantidad de datos en un período corto. Los conjuntos de datos de pacientes contienen información de todos los grados. Estos datos se pueden utilizar para formar suposiciones, conclusiones, así como para obtener información sobre nuevas variables. Para optimizar el conjunto de datos médicos, se pueden aplicar algoritmos médicos y aprendizaje automático para sacar conclusiones. Esto puede resultar en descubrimientos sobre patrones de síntomas, comportamiento del paciente, enfermedades y curas. El análisis de sentimientos, el reconocimiento de voz y la desambiguación del sentido de las palabras se pueden utilizar para investigar la salud mental de los humanos. Estos se pueden usar para sacar conclusiones que pueden ayudar a comprender las emociones, pensamientos y sentimientos de una persona. Las empresas farmacéuticas también pueden utilizar la PNLjunto con conjuntos de datos médicos para derivar conclusiones valiosas que pueden usarse para ensayos clínicos y la formulación de nuevos medicamentos.  

2. Finanzas

Las finanzas son otro sector que utiliza la PNL. El NLP se utiliza para evaluaciones de riesgo, análisis de credibilidad, análisis de sentimientos, chatbox de clientes, selección de cartera, etc. El reconocimiento de entidades nombradas , que implica mapear nombres individuales de un conjunto de texto y detectar tipos de entidades, se puede usar para rastrear procesos de cumplimiento y su estado La vinculación de entidades junto con la extracción de relaciones se puede utilizar para construir y mantener relaciones con las partes interesadas. El análisis de sentimientos y el reconocimiento de voz se pueden utilizar para la evaluación de riesgos y para determinar la credibilidad. La PNL se utiliza para predecir y analizar de cerca los mercados de valores para obtener mejores conclusiones. También se está utilizando para crear carteras orientadas a resultados.  

3. Educación

Los estudiantes, así como los maestros y profesores, pueden beneficiarse de la integración de la PNL en la educación . La PNL se está utilizando para detectar plagio y la gramática del lenguaje textual. Esto ayuda a los profesores a evaluar la tesis, la disertación y los trabajos de asignación. También puede guiar a los estudiantes para que el contexto sea más legible y relevante. La PNL también es beneficiosa para aprender idiomas. Varias aplicaciones utilizan NLP para ofrecer funciones de escritura y habla en varios idiomas. Además, los traductores automáticos que ofrecen los buscadores como Google están siendo ampliamente utilizados para encontrar definiciones, sinónimos y antónimos de palabras difíciles en diferentes idiomas. 
La PNL también se puede utilizar para sacar conclusiones para encuestas y estudios importantes. También puede ayudar a los investigadores a identificar áreas para futuras investigaciones. La minería de argumentos se puede utilizar para extraer e identificar la premisa, la conclusión y los argumentos de los conjuntos de datos. El resumen automático puede ayudar a los académicos con su investigación.  

4. Negocios

Existen varias aplicaciones de NLP que ayudan a las empresas a aumentar la productividad de sus procesos y brindan servicios sólidos de atención al cliente. La PNL respaldada con big data puede ayudar a las empresas a tomar decisiones más orientadas al cliente. También se puede usar para predecir el comportamiento del consumidor que se puede usar para diseñar y comercializar mejores productos y servicios. NLP estadístico, NER, reconocimiento óptico de caracteres y otras técnicas de NLP también pueden ayudar a las empresas a proporcionar productos y servicios personalizables. Las empresas han estado utilizando el chatbox de atención al cliente, la automatización del servicio al cliente y el análisis de comentarios de los clientes. Estos utilizan reconocimiento de voz, segmentación de voz y segmentación y reconocimiento de temas para facilitar el proceso.  

5. TI y ciencia de datos

Big Data es la comidilla de todos los pueblos. Para aprovechar al máximo los grandes datos, los científicos y analistas de datos pueden utilizar varios métodos de PNL . La PNL se puede utilizar para realizar estudios y análisis de mercado para obtener información sobre el mercado, los resúmenes de texto y los analizadores también se pueden utilizar de manera efectiva. También puede ayudar en la minería de datos. NLP puede ayudar a los desarrolladores con la codificación asistida por computadora, lo que hace que el código sea más limpio y más legible con errores mínimos.  

Al igual que con cualquier otra tecnología de IA, la PNL también puede sonar abrumadora. A lo largo de las últimas cinco décadas, la PNL ha logrado un progreso significativo y se está utilizando en todas las industrias. Con la creciente digitalización y la prominencia de las computadoras y la inteligencia artificial, la PNL verá un crecimiento exponencial. La PNL se está utilizando en una variedad de industrias . Ha ayudado a brindar atención médica basada en el valor a las personas y ha ayudado a los estudiantes a aprender sin estar restringido por el idioma. Las empresas también pueden tomar decisiones priorizando la satisfacción del cliente. Los mercados de valores volátiles se pueden analizar más convenientemente con la ayuda de NLP. ¡La PNL también se puede implementar para la evaluación de riesgos y fraudes de seguros, y así sucesivamente…!