Los casos de uso de PNL más populares

El procesamiento del lenguaje natural (NLP) es una tecnología importante utilizada por muchas empresas en la actualidad. Permite que las computadoras entiendan el lenguaje humano y lo procesen como datos. Pero, ¿para qué se usa exactamente? En este artículo, veremos algunos ejemplos de casos de uso de procesamiento de lenguaje natural y cómo se ha aplicado NLP en diferentes industrias.

Casos de uso más populares de PNL

Ejemplos de casos de uso de PNL

Con la ayuda de la tecnología NLP, las computadoras ahora pueden manejar automáticamente los lenguajes humanos naturales como el habla o el texto, y aunque esto es bastante fascinante en sí mismo, el valor real detrás de esta tecnología radica en sus casos de uso.

Repasemos algunas aplicaciones de la vida real de la tecnología de procesamiento del lenguaje natural:

Detección de correo no deseado

Las mejores tecnologías de detección de correo no deseado utilizan capacidades de NLP para escanear correos electrónicos e identificar correo no deseado gracias a un lenguaje que a menudo indica correo no deseado o phishing.

Clasificación de correo electrónico

Si usa Gmail, ya habrá notado que nuestros correos electrónicos entrantes se clasifican automáticamente en nuestra bandeja de entrada principal, promociones y bandeja de entrada de correo no deseado.

Esto se hace gracias a la PNL. La IA está entrenada para identificar y clasificar correos electrónicos en estas categorías gracias a su comprensión del contenido de los correos electrónicos. Como hemos visto antes, el correo spam tiende a tener mensajes poco claros y enlaces salientes irrelevantes. De manera similar, los correos electrónicos promocionales usan un lenguaje específico y tienden a tener contenido promocional, como cupones u ofertas con descuento.

Herramientas de corrección gramatical

Herramientas de corrección gramatical, como gramaticalmenteutilizar técnicas de PNL para escanear un texto, verificar errores de lenguaje y dar sugerencias sobre las correcciones que se deben hacer.

Según Grammarly, el software se alimenta con datos sobre las reglas gramaticales y la ortografía de su equipo de lingüistas e ingenieros de aprendizaje profundo que han diseñado algoritmos que aprenden las reglas y los patrones de la buena escritura mediante el análisis de millones de oraciones del texto de investigación. También aprende con datos, ya que cada vez que un usuario acepta o ignora una sugerencia dada por Grammarly, la IA se vuelve más inteligente. Gracias a ese conocimiento, la herramienta sabe diferenciar entre el uso correcto y el incorrecto, y sugiere modificaciones o correcciones.

Resumen de texto

El resumen de texto es el proceso de acortar un texto y generar un resumen conciso, manteniendo la idea central y el mensaje transmitido por el documento inicial.

Una vez más, las técnicas de PNL están en funcionamiento aquí para «digerir» grandes volúmenes de texto digital, comprender el contenido, extraer las ideas más centrales ignorando la información irrelevante y crear un texto más breve que aún contenga todos los puntos clave.

Hay dos métodos principales para resumir textos:

  • Método extractivo
    En este método, los algoritmos usan oraciones y frases significativas del texto original y las combinan para crear un resumen. Para ello, el algoritmo utiliza la frecuencia de las palabras, la relevancia de las frases y otros parámetros.
  • método abstractivo
    En este método más avanzado, el algoritmo tiene que comprender el significado general de las oraciones e interpretar el contexto para generar nuevas oraciones basadas en el significado general. Por lo tanto, el resultado es un texto nuevo, completamente diferente del contenido original.

Traducción automática

Uno de los principales casos de uso del procesamiento del lenguaje natural es la traducción. Desde su creación en la década de 1950, la traducción automática ha recorrido un largo camino.

Una traducción efectiva es más que simplemente reemplazar palabras, necesita capturar con precisión el significado y el tono del idioma de entrada para poder traducirlo a otro idioma con el mismo significado e impacto deseado.

Servicios de traducción automática como Traductor de google o ProfundoL aproveche el poder de NLP para comprender y producir una traducción precisa de idiomas globales en formato de texto o incluso de voz. En Inbenta, utilizamos el poder de la PNL aplicada a la traducción automática en nuestros chatbots multilingües, para asegurar que nuestros usuarios obtengan las respuestas que buscan en su idioma preferido.

Análisis de los sentimientos

El análisis de sentimiento trata de medir el estado de ánimo general de un texto o documento, analizando el lenguaje utilizado en estos contenidos. Se puede usar para publicaciones en redes sociales, respuestas, reseñas y más para identificar el sentimiento, la opinión o la creencia de una declaración, proporcionando así mucha información sobre las elecciones de los clientes y sus factores de decisión.

Casos de uso de PNL: análisis de sentimiento

Agentes virtuales y chatbots

Gracias a la tecnología NLP, los chatbots se han vuelto más humanos. Las soluciones de IA conversacional, como los chatbots inteligentes impulsados ​​por IA, utilizan el procesamiento del lenguaje natural para comprender el significado detrás de las consultas del usuario y responderlas de manera precisa.

Los chatbots tienen numerosas aplicaciones en diferentes industrias, ya que facilitan las conversaciones con los clientes y automatizan varias tareas basadas en reglas, como responder preguntas frecuentes o reservar vuelos. Son rentables y están disponibles las 24 horas del día, los 7 días de la semana, todos los días del año, lo que permite a los usuarios encontrar respuestas a sus preguntas por sí mismos, mejorando así la experiencia del usuario.

Ejemplos de casos de uso específicos de la industria de NLP

El procesamiento del lenguaje natural se ha vuelto tan poderoso en los últimos años que ahora está afectando las operaciones comerciales en varias industrias. Estos son algunos de los principales casos de uso de PNL en diferentes sectores.

Casos de uso de NLP minorista y de comercio electrónico

Los minoristas pueden usar NLP para analizar los datos de los clientes y transformarlos en información procesable para tomar decisiones más informadas en sus procesos, desde el diseño de productos y la gestión de inventario hasta las iniciativas de ventas y marketing.

Inteligencia de mercado
Los especialistas en marketing pueden extraer datos de diversas fuentes, como reseñas, comentarios, publicaciones en redes sociales, etc., y combinarlos con capacidades de NLP para analizar los sentimientos de los consumidores, detectar tendencias del mercado y optimizar sus estrategias de marketing.

búsqueda semántica
Los motores de búsqueda semántica impulsados ​​por NLP permiten que las tiendas minoristas en línea y los sitios web de comercio electrónico comprendan la intención de los compradores, incluso cuando utilizan búsquedas de cola larga como «las mujeres negras visten talla 10», para sugerir respuestas adecuadas y aumentar la visibilidad. de productos. Aprovechar la búsqueda semántica permite que los sitios de comercio electrónico aumenten las tasas de conversión y reduzcan la tasa de abandono del carrito.

Chatbot de comercio electrónico
Los chatbots en el comercio electrónico utilizan NLP para comprender las consultas de los compradores y responderlas de la manera más precisa. Incluso pueden ofrecer capacidades transaccionales, lo que permite a los usuarios encontrar los productos que buscan, sugerir productos relacionados, promocionar ofertas e incluso finalizar ventas sin tener que abandonar el chatbot.

Casos de uso de PNL de banca y finanzas

Las instituciones bancarias y financieras pueden usar NLP para analizar datos de mercado y usar esa información para reducir riesgos y tomar mejores decisiones. La PNL también puede ayudar a estas instituciones a identificar actividades ilegales como el lavado de dinero y otros comportamientos fraudulentos.

Puntuacion de credito
Los bancos y las instituciones financieras utilizan la calificación crediticia para determinar los riesgos asociados con el préstamo de dinero a una persona o empresa. La PNL puede ayudar en la calificación crediticia al extraer datos relevantes de documentos no estructurados, como documentación de préstamos, ingresos, inversiones, gastos, etc., y alimentarlos al software de calificación crediticia para determinar la calificación crediticia.

Detección de fraude
En combinación con la inteligencia artificial, la PNL puede ayudar a detectar fraudes en documentos financieros no estructurados.

Casos de uso de PNL de seguros

Las compañías de seguros pueden usar NLP para analizar la comunicación con el cliente para identificar indicadores de fraude y marcar estos reclamos para un análisis más profundo.

Casos de uso de la PNL para el cuidado de la salud

La PNL puede analizar la comunicación del paciente desde correos electrónicos, aplicaciones de chat y líneas de ayuda para pacientes y ayudar a los profesionales médicos a priorizar a los pacientes en función de sus necesidades, mejorando el diagnóstico y el tratamiento del paciente y generando mejores resultados.

Dictado
Los médicos utilizan grabadoras de voz para documentar los procedimientos y resultados clínicos. La PNL se puede utilizar para analizar los registros de voz y transcribirlos a texto, a fin de incorporarlos a los registros de los pacientes.

bot de atención médica
Los chatbots de atención médica utilizan las capacidades de NLP para comprender las consultas de los pacientes y pueden ayudarlos a programar citas, ubicar servicios de atención médica, evaluar síntomas, establecer recordatorios de vacunación e incluso brindar asistencia de salud mental o información sobre Covid u otros problemas de salud pública.

Casos de uso de PNL de recursos humanos

La PNL también es muy utilizada por los departamentos de recursos humanos para automatizar diversas tareas.

Casos de uso de PNL en el departamento de RRHH

Evaluación de currículum
La PNL se puede utilizar para evaluar los currículos de los candidatos mediante la extracción de palabras clave relevantes (educación, habilidades, roles anteriores) y para clasificar a los candidatos. en función de cómo su perfil coincide con una posición determinada. También se puede usar para resumir los currículos de los candidatos que coinciden con roles específicos para ayudar a los reclutadores a hojear los currículos más rápido.

chatbot de reclutamiento
Los chatbots con fines de reclutamiento se utilizan para automatizar la comunicación entre reclutadores y candidatos. Por lo general, utilizan las capacidades de NLP para programar entrevistas, responder preguntas de los candidatos sobre el puesto o el proceso de contratación, o incluso facilitar la incorporación.

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