12 ejemplos del mundo real del procesamiento del lenguaje natural (PNL) en acción
Publicado: 2023-01-18Uno de los mayores defensores de la PNL y sus aplicaciones en nuestras vidas es su uso en los algoritmos de los motores de búsqueda. Google utiliza el procesamiento de lenguaje natural (NLP) para comprender los errores ortográficos comunes y brindar resultados de búsqueda relevantes, incluso si la ortografía es incorrecta.
A través de este blog, lo ayudaremos a comprender los conceptos básicos de la PNL con la ayuda de algunos ejemplos de aplicaciones de la PNL del mundo real.
¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural?
El procesamiento del lenguaje natural es una tecnología de IA que permite a las computadoras comprender el lenguaje humano y sus delicadas formas de comunicar información.
El procesamiento del lenguaje natural es más que una tecnología sofisticada. Es una forma de vida moderna, algo que todos usamos, a sabiendas o sin saberlo.
¿Te ha pasado alguna vez lo siguiente?
Escribes mal una palabra en una búsqueda de Google, pero te da los resultados de búsqueda correctos de todos modos.
Si es así, entonces ya has visto la PNL en acción.
Si esto no ha sucedido, continúe y busque algo en Google, pero solo escriba mal una palabra en su búsqueda.
Busquemos "cortacésped", pero deletréelo "lan mowr".
Como puede ver, Google reconoció nuestro error ortográfico en "lan mowr" y nos dio un SERP para cortadora de césped.
No se trata solo de corregir nuestras faltas de ortografía; Los motores de búsqueda y los asistentes de voz como "Ok Google" de Google, "Siri" de Apple y "Alexa" de Amazon utilizan algoritmos NLP. Permiten que las personas busquen en su idioma natural y aun así encuentren los resultados más relevantes.
Para obtener más información sobre la PNL y el auge de las búsquedas en lenguaje natural, consulte este blog detallado de Scalenut, '¿Qué son las búsquedas en lenguaje natural y cómo funcionan?'
Como especialistas en marketing, puede utilizar las herramientas de NLP para mejorar la calidad de su contenido. Al identificar los términos de NLP que utilizan los buscadores, los especialistas en marketing pueden clasificarse mejor en los motores de búsqueda basados en NLP y llegar a su público objetivo.
Con chatbots basados en NLP en su sitio web, puede comprender mejor lo que dicen sus visitantes y adaptar su sitio web para abordar sus puntos débiles. Además, si realiza encuestas de consumidores, puede obtener información para la toma de decisiones sobre productos, servicios y presupuestos de marketing.
Ejemplos de procesamiento de lenguaje natural que toda empresa debe conocer
Ahora que tiene una comprensión justa de la PNL y cómo los especialistas en marketing pueden usarla para mejorar la efectividad de sus esfuerzos, veamos algunos ejemplos de PNL para inspirarlo.
- Resultados del motor de búsqueda
Si vas a tu motor de búsqueda favorito y empiezas a escribir, casi al instante, verás una lista desplegable de sugerencias.
Esto es lo que muestra Google cuando escribimos “Copa Mundial de la FIFA”.
Esto es lo que muestra Bing cuando escribimos "Copa Mundial de la FIFA".
Ahora, las posibilidades son muy altas de que si estaba tratando de buscar "Copa Mundial de la FIFA", buscaría los próximos partidos.
Esta increíble capacidad de los motores de búsqueda para ofrecer sugerencias y ahorrarnos el esfuerzo de escribir todo o el término en nuestra mente se debe a la PNL.
Ahora, si solo buscara "Copa Mundial de la FIFA" en Google, le mostraría algo como esto:
Bien, vamos a cambiarlo un poco.
Busquemos "cómo construir una casa en el árbol".
Como puede ver, Google intenta responder directamente a nuestras búsquedas con información relevante directamente en las SERP.
Ya sea que busque "Copa Mundial de la FIFA" o "cómo construir una casa en el árbol", Google le brinda la información más relevante, es decir, "calendario de la Copa Mundial de la FIFA" y "pasos para construir una casa en el árbol".
¿No es sorprendente cómo casi siempre entiende lo que queremos aunque no escribamos la consulta de búsqueda completa?
Esto se debe a la PNL.
Es a través de los métodos de lingüística computacional de NLP, como la clasificación de texto y el análisis de la intención del usuario, que los motores de búsqueda como Google producen resultados "extrañamente" relevantes.
- Texto predictivo y autocorrección
La PNL no solo ayuda a los motores de búsqueda. También lo utilizan varias aplicaciones para el análisis predictivo de texto y la autocorrección. Si ha utilizado Microsoft Word o Google Docs, habrá visto cómo la autocorrección cambia instantáneamente la ortografía de las palabras.
De forma similar a la autocorrección ortográfica, Gmail utiliza algoritmos NLP de texto predictivo para completar automáticamente las palabras que desea escribir.
Como puede ver, Gmail predijo la palabra "funciona" automáticamente. Estas funciones son el resultado de algoritmos de PNL que funcionan en segundo plano.
Y no se trata solo de texto predictivo o errores ortográficos de corrección automática; Hoy en día, los escritores de IA impulsados por PNL como Scalenut pueden producir párrafos completos de texto significativo. Los usuarios simplemente tienen que dar un tema y algo de contexto sobre el tipo de contenido que desean, y Scalenut crea contenido de alta calidad en unos segundos.
- Filtros de correo electrónico
Los filtros de correo electrónico son un caso de uso importante de NLP. Al principio, solo analizaba las bandejas de entrada y filtraba los correos electrónicos maliciosos o no deseados. Pero esta función ha recorrido un largo camino y ha evolucionado hasta categorizar los correos electrónicos según el tipo de contenido que contienen.
Hoy, Gmail clasifica automáticamente los correos electrónicos en su bandeja de entrada como correos electrónicos sociales, correos electrónicos actualizados, foros, promociones y spam con filtros. Puede hacer esto con la ayuda de algoritmos NLP que ayudan a analizar el contenido de los correos electrónicos.
- Análisis de texto
Como usuarios de Internet, compartimos y nos conectamos con personas y organizaciones en línea. Producimos una gran cantidad de datos: una publicación en las redes sociales aquí, una interacción con un chatbot de un sitio web allá.
¿No sería genial si, como organización, pudiera analizar todos estos datos y obtener información útil sobre sus productos y servicios?
El análisis de texto basado en NLP puede ayudarlo a aprovechar cada "bit" de datos que recopila su organización y obtener conocimientos e información cuando sea necesario.
Por ejemplo, a través del reconocimiento óptico de caracteres (OCR), puede convertir todos los diferentes tipos de archivos, como imágenes, PDF y PPT, en datos que se pueden editar y buscar. Puede ayudarlo a clasificar todos los datos no estructurados en un formato estructurado y accesible.
Otro uso de la PNL en el análisis de textos es el cálculo lingüístico. Si su sitio web tiene un chatbot, puede usar algoritmos NLP para registrar todas las interacciones de los clientes y responder preguntas como "¿Qué es lo que más pregunta un visitante?" “¿Está relacionado con el producto o el servicio?” y "¿Qué podemos hacer para abordar esto y mejorar la experiencia del cliente?"
Hasta el 80 % de los datos de una organización no están estructurados, y NLP brinda a los tomadores de decisiones la opción de convertirlos en datos estructurados que brindan información procesable.
Las organizaciones en cualquier campo, como SaaS o comercio electrónico, pueden usar NLP para encontrar información del consumidor a partir de los datos.
- Traducción de idiomas
Una de las aplicaciones más útiles de la PNL es la traducción de idiomas. Puedes ver esto por ti mismo. Simplemente visite el sitio web de Google Translate y seleccione su idioma y el idioma al que desea traducir sus oraciones.
A medida que comience a escribir, Google comenzará a traducir cada palabra que diga al idioma seleccionado. Arriba, puedes ver cómo tradujo nuestra oración en inglés al persa.
Lo sorprendente es que no se limita a escribir texto; también puedes usar Google Voice Traductor. Una vez más, es PNL trabajando en segundo plano para unir palabras en inglés con sinónimos persas y verificar la gramática persa mientras se traduce.
- Resumen de texto
Otra aplicación útil de PNL es el resumen de texto. Con la ayuda de NLP, las computadoras pueden comprender fácilmente el lenguaje humano, analizar el contenido y hacer resúmenes de sus datos sin perder el significado principal de la versión más larga.
Por ejemplo, en el ejemplo anterior de la "casa del árbol", Google intenta clasificar todo el contenido relacionado con la "casa del árbol" en Internet y producir una respuesta relevante allí mismo en la página de resultados de búsqueda. Este es un resumen de texto impulsado por NLP en acción.
Y no son sólo los motores de búsqueda. Los especialistas en marketing utilizan escritores de IA que emplean técnicas de resumen de texto de NLP para generar contenido competitivo, perspicaz y atractivo sobre temas.
Ya sea que se trate de un software incorporado o de una herramienta popular como Scalenut, los usuarios pueden elegir temas y los algoritmos de NLP observarán la información disponible sobre ese tema y generarán texto que sea relevante para ese tema.
Preguntemos a Scalenut, "¿Cómo venció David a Goliat?"
Como puede ver, nuestro escritor de IA sabe cómo David derrotó a Goliat. David usó lo que sabía e hizo planes detallados para ganar la batalla épica. Esto es similar a cómo los especialistas en marketing compiten con los gigantes de la industria a través de estrategias de marketing de contenido.
El punto aquí es que mediante el uso de técnicas de resumen de texto de NLP, los especialistas en marketing pueden crear y publicar contenido que coincida con la intención de búsqueda de NLP que los motores de búsqueda detectan al proporcionar resultados de búsqueda.
Si está utilizando la mayoría de los términos de NLP que buscan los motores de búsqueda mientras ofrece una lista de las páginas web más relevantes para los usuarios, su sitio web seguramente aparecerá en el motor de búsqueda justo al lado de los gigantes de la industria.
- Análisis de sentimiento para la construcción de marca.
El análisis de sentimientos es un gran paso adelante en inteligencia artificial y la razón principal por la que la PNL se ha vuelto tan popular. Al analizar los datos, los algoritmos de NLP pueden predecir el sentimiento general expresado hacia una marca.
Como puede ver en el ejemplo anterior, el análisis de sentimiento de los datos de texto dados da como resultado una puntuación de sentimiento de entidad general de +3.2, que se puede traducir en términos sencillos como "moderadamente positivo" para la marca en cuestión.
La PNL se utiliza en la investigación del sentimiento del consumidor para ayudar a las empresas a mejorar sus productos y servicios o crear otros nuevos para que sus clientes estén lo más felices posible. Hay muchas herramientas de escucha social como "Answer The Public" que brindan inteligencia de marketing competitiva.
El análisis de sentimientos de NLP ayuda a los especialistas en marketing a comprender los temas más populares en torno a sus productos y servicios y a crear estrategias efectivas.
- Asistentes inteligentes
Todos hemos usado asistentes inteligentes como Google, Alexa o Siri. Ya sea para reproducir nuestra canción favorita o buscar los datos más recientes, estos asistentes inteligentes funcionan con código NLP para ayudarlos a comprender el lenguaje hablado.
Usando la traducción de voz a texto y la comprensión del lenguaje natural (NLU), entienden lo que estamos diciendo. Luego, utilizando traducciones de texto a voz con algoritmos de generación de lenguaje natural (NLG), responden con la información más relevante.
Si desea saber más sobre la relación entre NLP, NLU y NLG, aquí hay un blog de Scalenut sobre NLP vs. NLU vs. NLG: ¿Cuál es la diferencia?
- Chatbots y asistentes virtuales con tecnología de IA
El propósito central del servicio al cliente es resolver problemas. Si los usuarios no pueden hacer algo, el objetivo es ayudarlos a hacerlo. Esto generalmente implica un conjunto específico de pasos a seguir. Los chatbots impulsados por IA pueden ayudar a los clientes con tales problemas.
Los chatbots de clientes funcionan en interacciones de clientes de la vida real sin intervención humana después de haber sido entrenados con un conjunto predefinido de instrucciones y soluciones específicas para problemas comunes.
Y no se trata solo de interacciones de cara al cliente; Las organizaciones a gran escala pueden usar los chatbots de NLP para otros fines, como un wiki interno para procedimientos o un chatbot de recursos humanos para incorporar empleados.
Por ejemplo, Loreal Group usó un chatbot de IA llamado Mya para aumentar la eficiencia de su proceso de contratación.
Usan este chatbot para evaluar más de 1 millón de aplicaciones cada año. El chatbot solicita a los candidatos información básica, como sus calificaciones profesionales y experiencia laboral, y luego conecta a aquellos que cumplen con los requisitos con los reclutadores en su área.
Los chatbots y los asistentes virtuales impulsados por IA están aumentando la eficiencia de los profesionales en todos los departamentos. Los chatbots y los asistentes virtuales son posibles gracias a los algoritmos avanzados de NLP. Brindan a los clientes, empleados y socios comerciales una nueva forma de mejorar la eficiencia y la eficacia de los procesos.
- Automatización de las tareas de atención al cliente
Los chatbots basados en NLP también son lo suficientemente eficientes como para automatizar ciertas tareas para una mejor atención al cliente. Por ejemplo, los bancos usan chatbots para ayudar a los clientes con tareas comunes como bloquear o solicitar una nueva tarjeta de débito o crédito.
Todo lo que tiene que hacer es escribir o hablar sobre el problema al que se enfrenta, y estos chatbots de PNL generarán informes, solicitarán un cambio de dirección o solicitarán servicios a domicilio en su nombre.
NLP está eliminando los procedimientos manuales de atención al cliente y automatizando todo el proceso. Permite a los clientes resolver problemas básicos sin necesidad de un ejecutivo de atención al cliente.
Con los chatbots de atención al cliente con NLP, las organizaciones tienen más ancho de banda para centrarse en el desarrollo de productos futuros.
- Detección de amenazas internas y ciberseguridad
En la era actual, la información lo es todo y las organizaciones están aprovechando la PNL para proteger la información que tienen. Las infracciones internas de datos representan más del 75 % de todos los incidentes de infracciones de seguridad.
A medida que las organizaciones crecen, son más vulnerables a las brechas de seguridad. Dado que se recopilan cada vez más datos de los consumidores para la investigación de mercado, es más importante que nunca que las empresas mantengan sus datos seguros.
Podría ser información financiera confidencial sobre clientes o la propiedad intelectual de su empresa. Las brechas de seguridad internas pueden causar graves daños a la reputación de su negocio. El costo promedio de una brecha de seguridad interna en 2018 fue de $8.6 millones. Este número solo habría aumentado en 2022.
Pero no te preocupes. La PNL tiene la solución.
Las empresas pueden evitar pérdidas y daños a su reputación que son difíciles de reparar si cuentan con un sistema integral de detección de amenazas. Los algoritmos de NLP pueden proporcionar una vista de 360 grados de los datos de la organización en tiempo real.
Los canales de comunicación empresarial y las soluciones de almacenamiento de datos que utilizan procesamiento de lenguaje natural (NLP) ayudan a mantener un análisis en tiempo real de toda la información en busca de malware y comportamiento de alto riesgo de los empleados.
Por ejemplo, suponga que un empleado intenta copiar información confidencial en algún lugar fuera de la empresa. En ese caso, estos sistemas no permitirán que el dispositivo haga una copia y alertarán al administrador para detener esta brecha de seguridad.
Además de la supervisión, un sistema de datos NLP puede clasificar automáticamente nuevos documentos y configurar el acceso de los usuarios en función de los sistemas que ya se han configurado para el acceso de los usuarios y la clasificación de documentos.
- Análisis de contenido y calificación.
Una de las aplicaciones más interesantes de la PNL se encuentra en el campo del marketing de contenidos. Las plataformas de marketing de contenido y SEO impulsadas por inteligencia artificial como Scalenut ayudan a los especialistas en marketing a crear contenido de alta calidad sobre la base de técnicas de NLP como el reconocimiento de entidades nombradas, la semántica, la sintaxis y el análisis de big data.
La forma en que esto funciona es que los algoritmos de NLP analizan las páginas mejor clasificadas en Internet para una palabra clave determinada y una ubicación de destino. Ayudan a los especialistas en marketing a encontrar términos importantes de NLP que los motores de búsqueda que usan NLP, como Google, consideran muy relevantes para la palabra clave.
Además, herramientas como Scalenut ayudan a los creadores de contenido a juzgar la calidad de su trabajo con una calificación de contenido patentada que verifica los términos de NLP y ayuda durante el proceso de creación de contenido. Le permiten dar lo mejor de sí y publicar el contenido más atractivo para sus blogs, páginas de destino, correos electrónicos y preguntas de los clientes.
Existen numerosas formas en que la PNL influye en la optimización de los motores de búsqueda; aprenda sobre todos ellos en este blog detallado de Scalenut, 'NLP SEO: qué es y cómo usarlo para la optimización de contenido'.
Explora la PNL para el marketing de contenidos con Scalenut
Scalenut es una herramienta de marketing de contenido y SEO basada en NLP que ayuda a los especialistas en marketing de todas las industrias a crear contenido atractivo, atractivo y encantador para sus clientes.
Descubra cómo las tecnologías de IA como NLP pueden ayudarlo a escalar su negocio en línea con la elección correcta de palabras y adoptar aplicaciones de NLP en la vida real.
Regístrese para una prueba gratuita hoy.