El diálogo hombre-máquina ha sido una de las áreas de investigación más activas durante décadas. En los últimos años se ha avanzado mucho en el campo de la PLN (Procesamiento del Lenguaje Natural), aunque, debido a la complejidad del lenguaje humano, la máquina aún no es capaz de comprenderlo a la perfección.
QUÉ ES EL PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL (PLN)
El Procesamiento del Lenguaje Natural, conocido como PLN, es esa rama de la Inteligencia Artificial que hace posible que la computadora entienda un texto escrito o oraciones habladas en voz alta, para que pueda devolver una salida.
Comprender el lenguaje humano es una acción compleja que incluye no solo el significado de las palabras individuales, sino también el significado lógico y semántico de la oración. En otras palabras, para que el lenguaje natural sea comprensible para la máquina, es necesario tener en cuenta la fonética, la sintaxis, la semántica, la fonología, la morfología, la pragmática y todo el discurso en el que se encuentran las palabras.
LAS 3 TAREAS DE PLN A CONSIDERAR
Para que la computadora pueda entender un discurso en su totalidad, hay tres tareas principales a considerar:
- Etiquetado de roles semánticos: etiqueta las palabras de una oración según su rol semántico, como «sujeto», «verbo» y «complemento de objeto». Este tipo de análisis no comprende el significado de la oración o de las palabras individuales, sino que se centra en el papel que tienen los elementos individuales dentro del discurso.
- Desambiguación de detección de palabras: tiene la tarea de asociar una palabra con su significado contextual. Según el contexto, de hecho, una palabra puede cambiar de significado, por lo que es fundamental dotar a la máquina de las herramientas de análisis necesarias para comprender el significado relativo a una determinada circunstancia.
- Análisis semántico: convierte un texto en una representación lógica para rastrear el significado de una oración.
Aplicaciones de PLN
Los usos del procesamiento del lenguaje natural son muchos y variados. Algunos ya se han convertido en parte de nuestra vida diaria, como los asistentes virtuales (Alexa, Siri, Google, Cortana). Otros son menos conocidos, pero de indiscutible utilidad, como el Resumen Automático que produce automáticamente un resumen de uno o más documentos textuales. Puede ser utilizado para la extracción de información de documentos de gobierno (informes, procedimientos), documentos administrativos (facturas, contratos).
Veamos otros ejemplos:
- Chatbot: chats automáticos que responden con acciones adecuadas según la solicitud del usuario. Son muy utilizados para automatizar la atención al cliente para resolver dudas y ayudar a las personas que necesitan información sobre servicios, problemas, productos, etc. en tiempo real.
- Intent Monitoring: tiene implicaciones interesantes en marketing: incluye texto para predecir comportamientos futuros, como la disposición a comprar de un cliente.
- Análisis de sentimiento: analiza el texto para comprender el sentimiento (positivo, negativo y neutral) sobre un tema determinado.
ANÁLISIS DE SENTIMIENTO: QUÉ ES Y CUÁLES SON LAS VENTAJAS
Como se mencionó en el párrafo anterior, el Análisis de Sentimiento es esa rama de la Inteligencia Artificial encargada de analizar datos textuales para detectar sentimientos u opiniones positivas, negativas y neutrales. A menudo se usa en marketing para monitorear el feedback cualitativo hacia marcas, productos y servicios. También es útil en el campo de la atención al cliente, de hecho, brinda la posibilidad de identificar más rápido los comentarios negativos de los clientes y responder lo antes posible, evitando que el descontento crezca y dañe la reputación de la marca.
En resumen, las aplicaciones son diferentes y en el futuro seguramente escucharemos más y más sobre Sentiment Analysis. Esto se debe a que, independientemente del uso que podamos hacer de él, presenta tres grandes ventajas:
- Ordena datos no estructurados a escala
- Analizar usando criterios consistentes
- Los análisis son en tiempo real
Los elementos antes mencionados satisfacen importantes necesidades comerciales. De hecho, las organizaciones acumulan una enorme cantidad de datos no estructurados que supondrían un coste excesivo, tanto económico como de tiempo, para ser analizados manualmente. Además, si se tratara de recursos humanos para tratarlo, cada persona utilizaría criterios diferentes para definir un texto «positivo» o «negativo», lo que llevaría a un análisis basado en criterios inconsistentes y, por lo tanto, poco útiles. Otra necesidad es tener una visión en tiempo real del sentimiento del público en cuestión, para poder actuar con prontitud.
No hay duda de que el análisis de sentimiento y el desarrollo de PLN traerán enormes beneficios a las organizaciones públicas y privadas.
LA EXPERIENCIA DRIVE2DATA
Drive2Data, experta en refinación de datos, ha realizado varios estudios sobre procesos de Sentiment Analysis. Tras una primera experiencia utilizando tokenizaciones, lematura y Machine Learning, hoy está experimentando con la aplicación de Procesamiento de Lenguaje Natural para realizar mejoras en la solución de Análisis de Sentimiento.
Aprovechar los motores PLN para realizar análisis de sentimiento en texto ofrece soluciones más inteligentes con mayor precisión y en menos tiempo. Los métodos de PLN, como la lematización y la derivación, ayudan a analizar mejor las palabras y frases para predecir el sentimiento de las oraciones al medir sus puntajes de polaridad. Al usar modelos de Deep Learning como Transformers, las GPT pueden ser más útiles para el análisis de opiniones.