El Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP, por sus siglas en inglés) es un área de desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial que se centra en la interacción con el lenguaje humano. Al desarrollar esta capacidad, un sistema puede llegar a comprender, interpretar, generar y manipular el lenguaje humano de una manera valiosa.
En España, una de las empresas que emplea esta tecnología para desarrollar distintas soluciones es Aplyca. Esta firma se especializa en el diseño de aplicaciones web modulares que impulsan el rendimiento de la inversión (ROI) y el crecimiento de las organizaciones mediante el poder de la inteligencia artificial generativa y el NLP.
¿De qué manera se integra la NLP en distintas aplicaciones?
El objetivo principal de este campo de la inteligencia artificial es permitir que los ordenadores comprendan el lenguaje humano de una manera similar a las personas. A su vez, esta capacidad sirve para múltiples tareas como funciones de traducción automática, respuestas a preguntas de usuarios o clientes y generación de texto, entre otras.
En particular, la NLP realiza un análisis de distintos datos de voz y texto, comprendiendo diferencias entre dialectos, jerga y variaciones gramaticales que pueden ser comunes en el habla cotidiana. De esta manera, esta tecnología puede ser empleada para desarrollar tareas automatizadas, generando una visión más certera de distintos datos. Por otra parte, su aplicación puede optimizar distintas operaciones que las empresas necesitan llevar adelante.
En este sentido, la función de búsqueda semántica, integrada en múltiples plataformas y aplicaciones, utiliza la PLN para comprender y responder consultas con resultados más naturales, conscientes y precisos. A su vez, la inteligencia artificial alimenta la capacidad de aprendizaje y adaptación de esta herramienta para lograr una comprensión más fluida del lenguaje.
¿Cuál es la importancia de las búsquedas semánticas en distintas aplicaciones?
Estas búsquedas permiten encontrar similitudes relevantes en grandes conjuntos de datos. De esta manera, un motor de búsqueda puede identificar elementos que son semánticamente similares a las consultas que realizan los usuarios. Ahora bien, para lograr estos resultados es necesario diseñar espacios vectoriales en los que palabras o frases con significados similares están cerca.
A su vez, para conseguir este objetivo se utilizan técnicas de NLP y aprendizaje automático que se entrenan con grandes conjuntos de datos para aprender sutilezas y otras características del lenguaje. Entonces, los motores de búsqueda transforman cada consulta que reciben en un vector y buscan en su base de datos otros que sean similares, generando una lista de resultados.
A través de Aplyca es posible acceder a aplicaciones y soluciones que integran avances en tecnología e inteligencia artificial para mejorar los procesos y optimizar el rendimiento en distintas organizaciones.
