Natural Language Processing

Descifrar el lenguaje humano es el objetivo del Natural Language Processing. Nuestras soluciones de NLP son capaces de analizar, entender y extraer información relevante de textos en lenguaje natural.

Más del 80% de la información que necesitamos está en forma de lenguaje natural. Guardamos nuestro trabajo en documentos de texto. Intercambiamos emails con nuestros empleados o proveedores. Nuestros clientes escriben sus opiniones en foros y redes sociales. Ante tal volumen y variedad de textos no estructurados, las soluciones de Natural Language Processing se convierten en aliadas indispensables para conseguir una ventaja competitiva.

Más del 80% de la información que necesitamos está en forma de lenguaje natural.

NLP a medida

La complejidad del lenguaje humano suponía, hasta hace relativamente poco, un reto inasequible para la tecnología. Una misma palabra puede tener distintos significados, los recursos lingüísticos modifican la estructura natural de las frases, el uso de la ironía impide la interpretación literal de una afirmación... La introducción de sofisticados algoritmos de machine learning ha permitido hacer frente a esta ambigüedad inherente al lenguaje natural.

Adaptándose a las necesidades de cada proyecto, nuestros sistemas de procesamiento de lenguaje natural son capaces de realizar:

  • Named entity recognition (NER): Reconocer y clasificar nombres de personas, marcas comerciales, organizaciones, lugares, fechas, direcciones, números, porcentajes, libros, películas, etc.
  • Análisis semántico: Extraer significado de las palabras que componen cada una de las frases. Un buen sistema de NLP tiene en cuenta el contexto de las unidades lingüísticas para resolver las ambigüedades causadas por fenómenos como la polisemia (una palabra que posee diversos significados) o la homonimia (palabras diferentes que se escriben igual).
  • Reconocimiento de expresiones multi-palabra: Identificar expresiones cuyo sentido conjunto es diferente a la suma de los significados individuales de cada una de sus palabras.
  • Análisis morfológico: Reconocer la categoría gramatical de cada palabra de la oración.
  • Análisis sintáctico: Identificar las funciones sintácticas de los distintos elementos del texto.
  • Jerarquía: Extraer las relaciones jerárquicas entre las entidades que componen el texto.
  • Extracción de patrones: Identificar modelos repetidos en las relaciones entre palabras.
  • Reconocimiento de conceptos: Reconocer los temas principales o el significado general de un texto.

Beneficios del procesamiento de lenguaje natural

La aplicación de Natural Language Processing supone un importante ahorro de tiempo y dinero para las empresas. Las soluciones de NLP son capaces de manejar grandes volúmenes de contenidos con una rapidez inalcanzable para un ser humano.

Las soluciones de NLP son capaces de manejar grandes volúmenes de textos con una rapidez inalcanzable para un ser humano.

El procesamiento del lenguaje natural se puede emplear para muy diversos objetivos. Entre sus aplicaciones más habituales podemos destacar:

  • Análisis de sentimiento (sentiment analysis): El NLP permite descubrir las connotaciones positivas, negativas o neutras de un texto. Se aplica, por ejemplo, para monitorizar las opiniones expresadas en redes sociales sobre un producto o marca.
  • Recuperación de información: Apoyándose en soluciones de Natural Language Processing es posible descubrir información relevante que, por no estar estructurada, permanecía oculta para aquellos que pueden crear valor con ella.
  • Traducción: El NLP es un elemento clave en los sistemas de traducción automática. El objetivo no es trasladar literalmente las palabras de un idioma a otro, sino mantener el mismo significado en ambas lenguas.
  • Corrección: La aplicación de procesamiento de lenguaje natural permite que la corrección de textos no se limite a una simple comprobación de erratas, sino que abarque otros aspectos como la verificación gramatical, sintáctica o estilística.
  • Recomendaciones: Gracias al reconocimiento de los conceptos principales expresados en un texto es posible recomendar contenidos similares o complementarios.

Todos los procesos que incluyen un volumen importante de textos pueden aprovechar las ventajas del Natural Language Processing. En 3.14 apostamos por soluciones a medida que maximicen esos beneficios.