Procesamiento de lenguaje natural: qué es, ejemplos y herramientas

Dicen que las palabras se las lleva el viento y que una imagen vale más que mil palabras. Sin embargo, los humanos somos una especie que es capaz de pintar un cuadro sin necesidad de imágenes, solo con palabras. También podemos describir emociones, sensaciones y recuerdos que nadie (más allá de quien lo cuenta) conoce; todo eso con el idioma.

Por eso, incluso con los avances tecnológicos que nos sorprenden actualmente, lo que nos separa realmente de las máquinas (todavía) es el lenguaje. Pero las innovaciones emergen y la línea que nos divide va estrechándose poco a poco. ¿Quién es el responsable? El procesamiento de lenguaje natural.

¿Has escuchado hablar de este? Si no es así, en este artículo te daremos algunos aspectos clave y te diremos cómo puedes aprovecharlo para tus esfuerzos dentro del marketing digital.

Cuando decimos «lenguaje natural» nos referimos a aquel que, además de ser utilizado por humanos, está en evolución constante gracias a sus hablantes. Puede analizarse e incluso regirse por una gramática, pero está en constante transformación y flexibilidad, es decir, está vivo. Un lenguaje natural tiene intención, se sirve del contexto en el que se habla para entenderse mejor el mensaje y los hablantes aprovechan la propia voz para hacer énfasis en lo que quieren decir.

Por eso un asistente virtual o un chatbot no tiene esa fluidez a la que estamos acostumbrados como cuando platicamos con alguien más. De cualquier modo, sí existe cuando Siri responde nuestras instrucciones. 

Para qué sirve el procesamiento de lenguaje natural (aplicaciones generales)

Como su nombre lo indica, estas tecnologías tienen como fin analizar entradas de lenguaje para ofrecer resultados en el formato de un lenguaje hablado o escrito. Estos resultados pueden ser utilizados con diferentes fines. Veamos los más comunes e importantes.

Reconocimiento de patrones de lenguaje

Al procesar grandes cantidades de documentos, el reconocimiento de patrones permite filtrar datos importantes en cadenas de texto con un tiempo récord. Es el primer paso para que la recuperación de información y la clasificación de textos sea posible.

Esto ayuda al análisis automatizado de archivos y documentos y a su clasificación mediante la detección de denominadores comunes. 

Recuperación de información

Gracias a que los sistemas de PLN reconocen patrones de lenguaje, también hacen más sencilla la tarea de encontrar un fragmento en particular dentro de una gran cantidad de texto.

En primera instancia, estas herramientas no inventarán palabras o frases nuevas, sino que identificarán la información valiosa y te ayudarán a comprender mejor un documento o reporte.

Traducciones automáticas de idiomas

Ya sea con voz o texto, estos sistemas son ideales para traducir discursos en cualquier lengua. El funcionamiento dependerá de la habilidad de la tecnología para distinguir intenciones, tonos y fórmulas de lenguaje cotidiano o especializado.

Para ello, deberán utilizar datos que se procesan por la lingüística computacional y, por tanto, es necesario que estén en un proceso constante de mejora y aprendizaje.

Clasificación de información

Gracias al procesamiento de palabras clave, la información que sirva como valor de entrada al sistema puede categorizarse para que su consulta sea más eficiente.

Esto es muy útil a la hora de procesar amplios volúmenes de información, como entrevistas, encuestas o reportes escritos de desempeño.

Resumen de textos

Al igual que con la clasificación, resumir un documento de gran extensión se apoya en ciertas palabras o frases clave. Si programas a tus herramientas para detectar esas palabras clave, será realmente sencillo que te ofrezca resúmenes ejecutivos de un documentos extenso.

Sin duda, esto puede ser muy útil para entregar reportes resumidos o bien síntesis de un proyecto de trabajo. 

Generación de lenguaje natural

La generación de lenguaje natural es uno de los objetivos más ambiciosos de esta lista, pues es lo que permite que una máquina responda las interacciones de un humano con frases nuevas y no como lo haría un chatbot (que elige de una lista establecida la opción que mejor se adapta).

Actualmente, existen muchos recursos que funcionan como generador de redacciones y que están habilitadas para redactar de forma autónoma. Esto es útil ya sea que quieras una herramienta con IA para escribir correos, redactar la entrada de un blog o enviar un mensaje de invitación a tus contactos. 

Detección de sentimientos y emociones

Para comprender ciertos mensajes con su intencionalidad, el procesamiento de lenguaje natural ya incursiona en el análisis de las emociones que se expresan a través de frases que aparecen en opiniones. Esto requiere el análisis del tono, la rapidez y el lenguaje durante una comunicación, por lo que es una de las funciones más avanzadas que se espera desarrollar de estas herramientas.

¿Cómo se ve el PLN en aplicaciones que puedes encontrar en tu día a día? Mira estos ejemplos.

8 ejemplos de aplicaciones del procesamiento del lenguaje natural

1. Asistentes virtuales 

La creación de asistentes virtuales ha sido uno de los más importantes avances en el desarrollo de tecnologías de procesamiento de lenguaje. Tanto que, hoy en día, millones de personas portamos en nuestros teléfonos móviles, computadoras y automóviles asistentes que pueden hacer nuestra vida más sencilla con tan solo hablar con ellos mediante nuestra voz o por medio de entradas de texto. 

Gracias al PLN puedes pedirle a Siri que encienda las luces de tu cocina o cambie la canción que estás escuchando. Según su programación, los asistentes virtuales reaccionan a comandos de voz por una orden establecida (para el caso de iOS, en español es «Oye, Siri» al inicio de cada instrucción), y analizan las palabras que escuchan para realizar una búsqueda de información dentro de su base de datos —como encontrar la dirección de un contacto guardado— o en internet.

2. Herramientas conversacionales

Los chatbots son herramientas que responden a palabras clave que han identificado en los mensajes de un usuario. El objetivo de estos sistemas es que logren ofrecer respuestas útiles a las solicitudes de las personas con las que interactúan de forma rápida, precisa y dentro de ciertos límites temáticos.

La ventaja que ofrecen estos recursos tecnológicos es que tienen la capacidad de aprender a partir de nuevas interacciones y de perfeccionar el tipo de respuestas que ofrecen según el nivel de sofisticación de cada uno. Además, son muy útiles para atender consultas sencillas pero comunes.

3. Autocorrección de texto

Cuando escribes en un procesador de textos, seguramente te has dado cuenta de que el sistema identifica cuando una palabra ha sido mal escrita. Esto es un antecedente del gran poder que tienen hoy en día los procesadores de lenguaje natural, que ya no solo analizan las faltas de ortografía, sino también si el tono de un texto es adecuado, si tiene la mejor redacción y si es claro el mensaje.

En muchos casos, puedes activar la función de autocompletar o autocorregir en tu equipo para hacer tu escritura más ágil y con menos errores. Además, los programas tienen cada vez más diccionarios integrados en uno o más idiomas. Lo genial de estos sistemas es que pueden alimentarse y aprender según lo permita el usuario, porque agregan o eliminan palabras al diccionario dependiendo de sus hábitos para un trabajo más eficiente.

4. Traductores de texto

Los traductores de texto son herramientas que se nutren de forma importante de los sistemas de PLN. Esto se debe a que el mensaje de un texto no solo puede interpretarse de forma literal y palabra por palabra, sino que requiere la comprensión de arreglos de lenguaje más complejos, como expresiones, usos cotidianos y regionalismos. Esto exige que los traductores sepan procesar más información que solo caracteres.

Por ejemplo, Google Translate, el servicio gratuito de traducción de Google, puede traducir automáticamente entrada de texto a 133 idiomas directamente desde su plataforma, tanto en voz como en texto. Si has utilizado esta herramienta, habrás notado que su desempeño no es perfecto. Sin embargo, su mejoría ha sido notable a lo largo de la última década gracias a la incorporación de algoritmos de PLN más complejos.

5. Detección de spam en el correo electrónico

Como hemos visto, los PLN son herramienta ideales para encontrar patrones a lo largo de grandes volúmenes de información. Es por ello que son ideales para manejar los contenidos de bandejas de correos electrónicos, ya que fácilmente pueden identificar si un mensaje tiene un fin comercial, personal o, incluso, de spam.

Las palabras clave son las que permiten que el sistema de un correo electrónico logre clasificar ciertos mensajes como no deseados, además de realizar un análisis de seguridad en búsqueda de software que tiene potencial de dañar un dispositivo o robar información sensible. Es lo que también posibilita que ya puedas clasificar tu correo en favorito, publicidad o social, tal como lo hace Gmail para una mejor gestión de tus mensajes.

6. Síntesis de voz

Además de utilizarse para las instrucciones de voz que haces a un asistente virtual o tu computadora, los sistemas de PLN son la tecnología que está detrás de los motores de reconocimiento de voz que utilizamos para hacer dictados de texto en computadores.

Gracias a estas herramientas puedes trasladar palabras a entradas escritas y hasta traducir un audio con el debido reconocimiento de la separación de palabras, pausas que los signos gramaticales añaden a un discurso y, poco a poco, incluso la entonación adecuada. 

7. Resultados de búsquedas

¿Recuerdas cuando hacías una consulta en un motor de búsqueda y este te arrojaba resultados que no se relacionaban con lo que querías? El procesamiento de lenguaje natural ha cambiado eso a lo largo del tiempo y ha logrado una mejor comprensión del modo en que nos comunicamos y cómo se relacionan ciertos términos.

No se trata solamente de la popularidad de una palabra, sino también de lo que se desea eliminar de los resultados. De ahí que puedas consultar alrededor de una keyword como «pastor alemán» y pedir que se excluya la información relacionada con la raza de perros.

Por otro lado, ya es posible que los motores de búsqueda comprendan mejor la intención de las consultas. Lo notas cuando te equivocas en una letra o quizá en la escritura de un nombre, pues no sabes cómo se escribe del todo; entonces, el buscador te corrige o muestra la escritura correcta (con la opción de presentar los resultados con el término o frase que se ingresó originalmente).

Imagen de Google

8. Clasificación de documentaciones y datos

Esta funcionalidad puede utilizarse para la gestión de información o investigaciones: desde el almacenamiento de currículos de postulantes a un puesto hasta variables que influyen en el rastreo de la evolución de incidencias médicas, mecánicas, tecnológicas o de cualquier índole.

Es probable que todo esto te parezca muy interesante, pero lo que realmente quieres es saber qué implicaciones tiene con tu entorno dentro del marketing digital. Tiene una relación directa: muchas herramientas actuales se benefician de los avances en el área del procesamiento de lenguaje natural para mejorar los esfuerzos de los especialistas en marketing. Sigue leyendo para conocer más.

Procesamiento de lenguaje natural e inteligencia artificial: ¿cómo integrarlos al marketing digital?

SEO

Una de las estrategias más importantes de tus campañas de contenidos es la optimización de motores de búsqueda (SEO, por sus siglas en inglés) que logras al analizar cuáles son los términos que mejor se relacionan con tu negocio o marca y la forma en que las personas buscan a tus competidores en internet. Por ejemplo, si descubres que «postre vegano» es un término popular que corresponde con tu producto estrella, «compota de fresas», entonces puedes crear una serie de recetas en tu blog que hablen de opciones veganas para disfrutar después de la comida. 

Lo mismo tendrás que hacer cuando planees tus anuncios en Google Ads, ya que estos deben relacionarse con las palabras clave que tu público objetivo utiliza en sus búsquedas. De lo contrario, todo lo que hagas y pagues por promocionar no rendirá los frutos esperados.

Llamadas telefónicas digitales

La razón principal por la que los centros de atención telefónicos guardan conversaciones tiene que ver con el entrenamiento que le dan a su equipo de operadores, tanto el personal humano como las herramientas automatizadas. Al utilizar el procesamiento de lenguaje natural, una empresa identifica las consultas más comunes en sus centros de atención y puede ahorrar tiempo si ofrece esas respuestas de forma automática con tan solo presionar la tecla adecuada. Así, reduce el tiempo de espera de sus clientes, agiliza las transacciones y le da más espacio a aquellas situaciones que necesitan atención personalizada (que generalmente son más delicadas).

Análisis de comunidades online

Algunas plataformas de gestión de contenidos analizan el sentimiento de los comentarios en un perfil de Facebook o en los comentarios de un foro que pertenece a la comunidad que le interesa a una marca. Tienen la capacidad de revisar lo que las personas comparten y detecta rápidamente si se trata de una queja, un comentario positivo o una pregunta. No son perfectos todavía, pero ayudan a poner atención a interacciones que tienen el potencial de convertirse en una crisis.

Entrega de contenidos relevantes

Esto tiene que ver un poco con el SEO que ya mencionamos. Pero además lo puedes llevar hacia la edición de tus boletines o la personalización de contenidos, como cuando Twitter le pide a sus nuevos usuarios que indiquen sus intereses para mostrar recomendaciones de hashtags o perfiles para seguir cuando inician actividad en la red social. Como puedes ver, el algoritmo de muchas plataformas también tiene mucho que agradecerle al procesamiento de lenguaje natural, ya sea Amazon, Netflix o Facebook.

Creación y entrenamiento de bots

Si quieres asegurar una experiencia del usuario positiva a los que visitan tus sitios web y perfiles oficiales, un bot ayuda mucho. Puedes crear un chatbot que aparezca cuando más se necesite y que otorgue una atención fluida, oportuna y clara. Gracias a la inteligencia artificial que los hace funcionar, pueden aprender de acuerdo a las interacciones que tengan (de forma acumulativa) o según la información que añadas a su base de información, ya sea para lograr más ventas, reducir el flujo de consultas en tus puntos de contacto o dar seguimiento a peticiones que no precisan de soluciones especiales. 

Contratación de nuevo talento

Quizá olvides que tu equipo de marketing digital necesitará nuevo talento de vez en cuando. Entonces, cuando se presenta la necesidad de hacerlo no siempre compartes el mensaje correcto, y eso es importante no solo para atraer nuevos clientes. Para que tu equipo crezca con la gente correcta, el PLN te ayuda a redactar el tipo de perfil exacto a las necesidades, entorno y expectativas de tu empresa o negocio, lo que hará el proceso mucho más efectivo y más rápido. 

Análisis de mercado y creación de públicos objetivo

Detrás de todo buen CRM existe una mancuerna ideal entre el procesamiento de lenguaje natural y la inteligencia artificial. Es lo que permite que tus equipos de ventas, marketing y atención conozcan el recorrido que tiene cada uno de tus clientes o prospectos: todo está clasificado para que cada quien reconozca cuál es el siguiente paso en su ciclo basado en el cliente, y así reciba la información o seguimiento oportuno.

También así puedes crear diferentes perfiles o segmentaciones para tener una base de datos a la cual enviar contenidos, información, recompensas, lo que necesiten según las interacciones que ya tienen con tu empresa o negocio.

6 herramientas de procesamiento de lenguaje natural

ChatGPT

Imagen de ChatGPT

ChatGPT es, probablemente, el referente inmediato para millones de personas sobre lo que es un sistema de procesamiento natural de lenguaje. Esta tecnología está equipada con un potente motor de análisis de lenguaje conocido como GPT-4.

Esta herramienta ganó popularidad a principios del 2023 ya que es una de las pioneras en poner al servicio de las personas una herramienta capaz de responder a demandas concretas con un alto nivel de éxito. Además, esta plataforma lanzó su propia API (interfaz de programación de aplicaciones, por sus siglas en inglés) que puede ser integrada en programas para la creación de chatbots mucho más potentes, útiles y precisos con las respuestas que ofrecen a sus usuarios.

Hoy en día, esta herramienta está detrás de miles de programas y aplicaciones, como son tiendas online, buscadores, aplicaciones de aprendizaje y hasta plataformas de redes sociales. Además, es un gran apoyo si quieres investigar sobre un tema altamente especializado, si deseas reescribir textos o si necesitas ideas creativas para redactar tus propios contenidos. 

IBM Watson Discovery

Imagen de IBM

Watson es la plataforma de inteligencia artificial creada por IBM que tiene como objetivo acercar el uso de datos a los negocios de hoy. De entre sus herramientas, Discovery representa el mayor avance en aplicación del procesamiento de lenguaje natural.

Esta herramienta es, esencialmente, un procesador de documentos que evalúa, interpreta y extrae información de archivos de texto con el fin de hacer más simple la consulta y lectura de materiales escritos. Mediante la creación de etiquetas, el sistema aprende a detectar información de relevancia, así como a distinguir entre tablas, títulos y anotaciones.

Gracias a su potente motor de IA, esta tecnología es incluso capaz de traducir imágenes en texto mediante el reconocimiento de caracteres, así como crear mapas o constelaciones de conceptos para que no dejes fuera ninguna conexión entre elementos de tus documentaciones.  

Natural Language AI

Imagen de Natural Language AI

Natural Language AI es una de las herramientas más útiles para los negocios de hoy en día, debido a que permite clasificar información con base en entradas de texto y automatizar el proceso en futuros usos de la tecnología. Este sistema está respaldado por Google; por lo que, además, utiliza una interfaz fácil de usar y realmente familiar.

Una de las ventajas de este sistema es que funciona no solo a partir de PLN, sino de comprensión de lenguaje natural; es decir, da un paso más allá para entender el tono de una comunicación, la intención de un mensaje o hasta la relevancia de un correo. La plataforma está equipada con las siguientes tres tecnologías:

• AutoML: ideal para entrenar a los modelos de aprendizaje y detectar información de relevancia en los documentos que alimentan al sistema.
• API de Natural Language: creada para que los desarrolladores integren el sistema a sus aplicaciones.
• API de Natural Language de Healthcare: ideada para los prestadores de servicios médicos que necesitan un sistema de procesamiento de datos para la atención personalizada.

Amazon Comprehend

Imagen de Amazon Comprehend

Otra excelente herramienta para el procesamiento de texto en documentos es Amazon Comprehend, que forma parte del universo de Amazon Web Services. Este sistema es capaz de extraer información tanto de documentos como de tickets de atención al cliente, reseñas, correos electrónicos y redes sociales.

Por estas funciones es que Comprehend resulta tan útil para tiendas en línea o empresas con gran actividad en medios de comunicación masiva. Con algunos simples pasos, puedes saber qué opinión tienen los clientes de ti, qué piensan de tus productos y hasta el tono de tus interacciones con ellos a través de tus canales de atención.

También, hay empresas que usan este sistema para la administración de enfoques legales y procesamiento de documentos financieros, ya que pueden detectar detalles que hasta tu equipo legal y de ventas puede pasar por alto en los términos y condiciones de alguna operación.

NLTK

Imagen de NLTK

La caja de herramientas de lenguaje natural para Python (simplemente conocida como NLTK) es uno de los mejores recursos para desarrolladores de aplicaciones en el mercado. Esto se debe a que integra más de 50 herramientas básicas para el trabajo con entradas de lenguaje humano que se incorporan a la perfección.

Algunos de los usos de esta paquetería son:

• Procesamiento de librerías para clasificación.
• Identificación y sustitución de datos sensibles.
• Etiquetado de texto.
• Razonamiento semántico y comprensión de texto.

Con estas herramientas, tus desarrolladores pueden integrar funcionalidades de PLN en sus aplicaciones y potenciar el servicio al cliente y tu misma gestión de datos de forma rápida, segura y estructurada.

TextBlob

Imagen de TextBlob

Por último, podemos hacer mención de TextBlob, una de de las bibliotecas para Python más populares. A diferencia de NLKT, esta paquetería busca ofrecer herramientas simplificadas y de fácil implementación de procesamiento de lenguaje en la forma de textos, ya sea etiquetado de textos, análisis de sentimiento, clasificación de datos o traducción.

La ventaja de esta herramienta es que suma las funcionalidades de NLKT a las de Pattern, que es una biblioteca optimizada para la minería de textos y el aprendizaje de máquinas. De este modo, puedes sacar el mayor provecho de ambos recursos, pero en un sistema simple, fácil de usar y accesible. 

Algunas de las funciones más populares de TextBlob son:

• Procesamiento y segmentación de oraciones, palabras y entidades.
• Análisis sintáctico.
• Traducción automática basada en detección de idiomas.
• Acceso directo a WordNet.
• Analítica de textos, como opiniones y reseñas.

Como ves el PLN está contigo en tus estrategias de marketing digital. Ahora que todo está más claro, aprovecha esta herramienta y ajústala con base en las necesidades de tu empresa para que te ofrezca mejores resultados.