Martes, 28 de septiembre de 2021

Lo que necesitas saber sobre el procesamiento de lenguaje natural

23/07/2021

Los motores de búsqueda, como Google y Bing, utilizan el procesamiento del lenguaje natural para sugerir posibles solicitudes de búsqueda. Cuando los usuarios comienzan a escribir los criterios de búsqueda, los motores de búsqueda intentan satisfacer la solicitud. Los usuarios pueden aceptar las medidas propuestas o seguir aportando las suyas.

Los motores de búsqueda no solo hacen uso del procesamiento del lenguaje natural. El procesamiento del lenguaje natural (PLN) se utiliza para ayudar al procesamiento del lenguaje por parte de dispositivos activados por voz, como Siri o Alexa. El PLN permite a los chatbots dar respuestas más precisas a las preguntas de los usuarios finales. La tecnología puede utilizarse para extraer información útil de datos no estructurados para crear conjuntos de datos más completos. Los beneficios de la PNL para las empresas que la emplean son numerosos y evidentes.

Mejora del análisis de datos

Los ordenadores tienen dificultades para procesar datos no estructurados, como documentos, correos electrónicos y resultados de investigaciones. Los grandes volúmenes de información basada en texto pueden procesarse y evaluarse mediante la tecnología de procesamiento del lenguaje natural. La PNL permite realizar con mayor precisión tareas repetitivas como la recopilación de encuestas o el procesamiento de formularios.

La PNL tiene el potencial de cambiar las reglas del juego en el proceso de contratación. En lugar de que el personal evalúe cientos de currículos, las empresas pueden utilizar programas de procesamiento del lenguaje natural (PNL) para examinarlos en función de los atributos deseados. Esta técnica no sólo acorta el proceso de contratación, sino que elimina los errores humanos y los prejuicios. Y lo que es mejor, el sistema puede entrenarse para clasificar a los posibles candidatos en función del análisis de sus currículos. El empleo de la PNL da a las empresas una ventaja a la hora de contratar a los mejores candidatos. El procedimiento es más eficiente y preciso porque incluye una clasificación de dónde enfocar los recursos de contratación.

Simplificación de los procesos

Numerosas empresas de servicios profesionales, como bufetes de abogados o empresas de contabilidad, deben evaluar grandes volúmenes de datos contractuales.

Dado que muchos contratos incluyen un lenguaje similar, el personal suele pasar horas buscando el documento correcto. Si se desarrolla una solución de procesamiento del lenguaje natural adaptada a las necesidades de los profesionales de la abogacía y la contabilidad, se puede reducir el tiempo dedicado a la búsqueda de cláusulas específicas. Se puede entrenar a un chatbot para que detecte cláusulas concretas en numerosos documentos mediante el procesamiento del lenguaje natural sin ayuda humana.

Al implementar un chatbot, el proceso de creación y evaluación de contratos se agiliza. Además, libera a los trabajadores para que se centren en otros proyectos durante el proceso de búsqueda de documentos. No sólo en los servicios profesionales puede el procesamiento del lenguaje natural (NLP) aumentar la eficiencia. Los chatbots pueden ayudar a los representantes de atención al cliente a responder rápidamente a las consultas. En lugar de buscar manualmente en una base de conocimientos o en un servicio de asistencia, los empleados pueden aprovechar el procesamiento del lenguaje natural para buscar en numerosas fuentes y ofrecer resultados con tiempos de respuesta más rápidos.

Mayor satisfacción del cliente

La inteligencia artificial desplegada en una empresa puede generar datos valiosos que pueden utilizarse para mejorar las relaciones con los consumidores. Por ejemplo, el sector de la hostelería se basa en encuestas y evaluaciones para comprender mejor el comportamiento de los clientes. Un componente crítico del proceso es entender cómo se sienten los clientes sobre la experiencia, no sólo cómo la califican. El procesamiento del lenguaje natural (PNL) puede ser entrenado para discernir el sentimiento en las respuestas de los clientes. El sistema identifica los componentes que sugieren la emoción subyacente mediante algoritmos específicos del sector.