Contenido
- ¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural?
- ¿Cuáles son sus características?
- Extrayendo valor para el negocio
- Sin errores, sin estrés: su guía paso a paso para crear software que cambie su vida sin destruir su vida
- La relación entre PNL y análisis
- Algunos casos de uso prácticos
- ¿Cuál es la tendencia futura?
- Conclusión
Fuente: Stylephotographs / Dreamstime.com
Para llevar:
El procesamiento del lenguaje natural permite el procesamiento y análisis de datos no disponibles previamente, lo que permite obtener información más detallada.
A medida que avanzamos rápidamente en el campo de la informática y la tecnología, el procesamiento del lenguaje natural (PNL) se está volviendo más relevante para las empresas y las empresas. El lenguaje natural no es más que lo que la gente está hablando en lenguaje simple y simple, en diferentes medios electrónicos como redes sociales, blogs, foros, etc. Por lo tanto, entender y procesar este lenguaje natural se conoce como PNL. El resultado de este procesamiento es tener un valor significativo para las empresas, ya que extrae los sentimientos, las emociones y los procesos de pensamiento de los usuarios comunes. Con base en estos conocimientos, las empresas pueden tomar las medidas adecuadas y aumentar su valor comercial.
¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural?
El procesamiento del lenguaje natural (también llamado a veces lingüística computacional) es un campo de inteligencia artificial (IA) que dicta cómo un ser humano puede interactuar con una computadora sin usar lenguaje de máquina, sino más bien usando lenguajes humanos naturales. La entrada se puede tomar en forma escrita o hablada.
Para que esto suceda, los humanos deben enseñar a las computadoras cómo usan y entienden los idiomas que hablan. Este es también uno de los mayores desafíos para la PNL.Un ejemplo de tal situación es una frase en la que las palabras pueden tener más de un significado, como "bebé traga mosca". Esto puede tener dos significados diferentes, que dependen completamente de la palabra que se usa como verbo (golondrinas o mosca ), qué palabra es un sustantivo (bebé o golondrinas) o si uno es un adjetivo (bebé). En el caso de los seres humanos, la comprensión del significado depende del tema y de lo que tiene sentido en el contexto de la conversación.
Por lo tanto, para resolver este problema, el software debe estar programado para comprender la estafa o el tema y la estructura de las declaraciones válidas e inválidas. El aprendizaje automático es una parte importante de la PNL. AI puede analizar los patrones de voz de un usuario para comprender fácilmente el comando que se le da.
¿Cuáles son sus características?
El concepto de PNL ha provocado una tormenta en el mundo tecnológico moderno. NLP se puede utilizar para simplificar drásticamente cada interacción con las computadoras con sus muchas características. El PNL puede usarse para análisis debido a sus inmensas capacidades de procesamiento de lenguaje. También puede hacer un análisis profundo, lo que lo hace muy importante en los campos de los negocios, la medicina y la ciencia. PNL puede incluso usarse para traducir un idioma a otro idioma de manera fácil, rápida y precisa. También tiene capacidades de minería de datos y puede usarse para extraer una entidad nombrada con la ayuda de su capacidad de reconocimiento de entidad. Otra característica de PNL es que puede resumir automáticamente grandes cantidades de. Todas estas características hacen que la PNL sea perfecta para la inteligencia empresarial (BI) de una empresa.
Hay miles de características y beneficios del procesamiento del lenguaje natural. PNL tiene todos los aspectos necesarios que pueden ayudar a una empresa a extraer información útil de grandes cantidades de datos, proporcionar una mejor documentación y mejorar la eficiencia de los procesos de documentación.
Extrayendo valor para el negocio
El procesamiento del lenguaje natural, si se usa sabiamente, realmente puede aprovechar el valor de una empresa. El valor de una empresa aumenta cuando aumenta la lealtad del cliente, y el procesamiento del lenguaje natural puede ayudar a la empresa a hacer exactamente eso.
La compañía puede utilizar el PNL para muchas técnicas, como el análisis de sentimientos, que puede ayudar a la compañía a obtener información sobre los sentimientos de los clientes cuando interactúan con la compañía. Esta información, cuando se incluye con las ideas obtenidas de la predicción del comportamiento, puede ayudar a la empresa a proporcionar los mejores servicios a los clientes. Esto aumentará la lealtad del cliente hacia la compañía y el valor de la compañía aumentará automáticamente. (Para obtener más información sobre el análisis de sentimientos, consulte Social Chatter: ¿Debería estar escuchando su empresa?)
Sin errores, sin estrés: su guía paso a paso para crear software que cambie su vida sin destruir su vida
No puede mejorar sus habilidades de programación cuando a nadie le importa la calidad del software.
La relación entre PNL y análisis
El procesamiento del lenguaje natural tiene un componente conocido como comprensión del lenguaje natural. Este componente, como su nombre lo indica, se ocupa principalmente de la comprensión real del lenguaje humano por parte de la máquina. Si bien existen muchos usos de la comprensión del lenguaje natural, una de las principales aplicaciones es el análisis o el análisis de sentimientos.
La necesidad y el análisis de sentimientos surgieron cuando las empresas comenzaron a darse cuenta de que, si bien la extracción de datos a partir de datos transaccionales les ayudaba a comprender más sobre las acciones futuras de los clientes y el mercado futuro, en realidad no saben sobre los sentimientos y las emociones del cliente durante tales transacciones. Esto podría conducir a lagunas en la comunicación e incluso ser un obstáculo en la forma de entender a los clientes. Por lo tanto, las empresas necesitaban conocer los sentimientos del cliente para ganar su confianza. (Para obtener más información sobre la minería de datos, consulte 7 Pasos para el aprendizaje de minería de datos y ciencia de datos).
La comprensión del lenguaje natural se puede utilizar para el análisis de sentimientos desde muchos lugares diferentes. Por ejemplo, estas herramientas pueden buscar referencias de marca en Internet y pueden decirle si fueron reacciones negativas, positivas o mixtas. Otro lugar desde el cual se pueden obtener conocimientos útiles es el servidor de la empresa. NLP se puede utilizar para filtrar los correos no deseados y conservar solo las partes útiles. La PNL es una parte muy importante del análisis, ya que se deriva de la propia PNL.
Algunos casos de uso prácticos
Muchas empresas utilizan análisis de opinión para mejorar su base de clientes. Las empresas están usando esto para comprender más sobre los sentimientos y los sentimientos de los clientes después de usar sus servicios. Algunos ejemplos de tales compañías incluyen Kia Motors, Best Buy, Intuit y Cisco Systems.
Incluso Paramount Pictures está utilizando este sistema, para conocer la calidad de sus películas y comprender los sentimientos no solo de sus clientes, sino de cualquier persona asociada con la empresa, incluidos los inversores y empleados de la empresa. Empresas como Intel e IBM también están utilizando esta tecnología para obtener información sobre los sentimientos de sus empleados.
¿Cuál es la tendencia futura?
Las empresas compiten ferozmente entre ellas para aprovechar al máximo a los clientes y brindarles los mejores servicios posibles. En el futuro, esta competencia solo aumentará en magnitud, con nuevas compañías haciéndose pasar por competidores de las existentes.
En este caso, la PNL y el análisis demostrarán ser tan importantes como siempre. Dichas tecnologías ayudarán a las empresas a obtener una ventaja sobre la competencia fácilmente.
Conclusión
Cada día es una batalla para las empresas, una batalla para competir por delante de los competidores, una batalla para obtener la mayor base de atención al cliente y una batalla para obtener ganancias mientras se brindan los mejores servicios a los clientes. Para este propósito, la inteligencia empresarial puede ser una parte muy importante de la empresa. Una de sus principales tareas es ayudar a la empresa a obtener información sobre el comportamiento de los clientes, lo que ayuda a la empresa a ofrecer los mejores servicios profesionales.
Si bien la información sobre el comportamiento actual del cliente puede ser útil para predecir el comportamiento futuro del cliente, el análisis de los sentimientos del cliente puede proporcionar información aún más útil y puede ayudar a una empresa a decidir si sus servicios son lo suficientemente buenos o no, y si no, qué se puede hacer para mejorar la calidad de los servicios. Si bien este concepto es bastante nuevo, muchas compañías lo están adoptando rápidamente. Esto ayuda tanto a una empresa como a sus clientes, ya que el primero gana una base de clientes leales, mientras que el segundo recibe los servicios de mejor calidad.