Actualmente, el Natural Language Processing (NLP) ha sido un gran aporte para las empresas que han decidido jugársela por esta tecnología.
El presente artículo tiene como objetivo, enseñarte los casos de uso del NLP más relevantes para las diversas industrias.
¡Empecemos!
Según el artículo de AIMultiple, estas son los principales usos de Natural Language Processing:
1. Traducción
La primera máquina de traducción basada en NLP fue presentada en la década de 1950 por Georgetown e IBM. Esta era capaz de traducir automáticamente 60 oraciones del ruso al inglés.
Actualmente las aplicaciones de traducción aprovechan el NLP y el aprendizaje automático para comprender y producir una traducción precisa de idiomas globales en formatos de texto y voz.
2. Autocorrección
Se emplea para identificar una palabra mal escrita comparándola con un conjunto de palabras relevantes en el diccionario del idioma utilizado como conjunto de entrenamiento.
Seguidamente la palabra mal escrita se envía a un algoritmo de aprendizaje automático que calcula la distancia de la palabra a las palabras correctas en el conjunto de entrenamiento, agrega, elimina o reemplaza letras de la palabra.
3. Autocompletar
Combina NLP con ciertos algoritmos de aprendizaje automático (por ejemplo, aprendizaje supervisado, redes neuronales recurrentes (RNN) o análisis semántico latente (LSA)). Esto con la finalidad de predecir la probabilidad de que una palabra u oración siguiente complete el significado.
4. IA conversacional
La IA conversacional es la tecnología que permite la conversación automática entre computadoras y humanos. En palabras simples, es el corazón de los chatbots y asistentes virtuales como Siri o Alexa.
Las aplicaciones de IA conversacional se basan en la NLP y el reconocimiento de intenciones para comprender las consultas de los usuarios, profundizar en sus datos de entrenamiento y generar una respuesta relevante.
5. Reconocimiento de voz/habla automatizado
El reconocimiento de voz , también conocido como reconocimiento automático de voz (ASR) y voz a texto (STT), es un tipo de software que convierte el habla humana de su forma analógica (ondas sonoras acústicas) a una forma digital que puede ser reconocida por máquinas.
Hoy en día, los teléfonos inteligentes integran el reconocimiento de voz con sus sistemas para realizar búsquedas por voz (por ejemplo, Siri) o proporcionar más accesibilidad a los mensajes de texto.
Finalmente, como has podido leer en nuestro artículo, el Natural Language Processing es una técnica con un gran abanico de usos. Esto ha favorecido a una gran cantidad de empresas y las ha hecho más eficaces y competitivas.
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