El procesamiento del lenguaje natural (NLP) es un campo de investigación que se centra en permitir que las computadoras comprendan e interpreten el lenguaje humano. NLP implica la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático para analizar y procesar datos de lenguaje natural, como texto o voz.
La PNL se ha incorporado recientemente a una serie de aplicaciones prácticas, incluido el análisis de sentimientos, los chatbots y el reconocimiento de voz. La PNL es utilizada por empresas de una amplia gama de sectores para automatizar los sistemas de atención al cliente, aumentar las iniciativas de marketing y mejorar la oferta de productos.
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Específicamente, este artículo examina el análisis de sentimientos, los chatbots, la traducción automática, el resumen de texto y el reconocimiento de voz como cinco ejemplos de PNL utilizados en el mundo real. Estas aplicaciones tienen el potencial de revolucionar la forma en que uno interactúa con la tecnología, haciéndola más natural, intuitiva y fácil de usar.
Análisis del estado de ánimo
La PNL se puede utilizar para analizar datos textuales para determinar el sentimiento del escritor hacia un producto, servicio o marca en particular. Esto se utiliza en aplicaciones tales como monitoreo de redes sociales, análisis de comentarios de clientes e investigación de mercado.
Un uso común de NLP es el análisis del sentimiento del mercado de valores, donde los inversores y comerciantes examinan el sentimiento de las redes sociales sobre una acción o mercado en particular. Un inversor, por ejemplo, puede utilizar NLP para examinar tweets o noticias sobre una acción en particular para determinar el sentimiento general del mercado hacia esa acción. Los inversores pueden determinar si estas fuentes expresan opiniones positivas o negativas sobre las acciones examinando la terminología utilizada en estas fuentes.
Al proporcionar información sobre el sentimiento del mercado y permitir que los inversionistas modifiquen sus estrategias si es necesario, la investigación del sentimiento puede ayudar a los inversionistas a tomar decisiones de inversión más informadas. Por ejemplo, si una acción recibe mucho sentimiento positivo, un inversionista puede considerar comprar más acciones, mientras que el sentimiento negativo puede incitarlo a vender o retener.
¿Puede ChatGPT vencer al mercado de valores?
Usé ChatGPT y programé un script para leer noticias sobre acciones, realizar análisis de sentimientos y luego enviarme los resultados en Telegram todas las mañanas antes de que abriera el mercado de valores. pic.twitter.com/heB3pGPwC0
— MARCA LITTON (@mblitton) 21 de abril de 2023
chatbots
NLP se puede utilizar para crear interfaces conversacionales para chatbots que pueden comprender y responder consultas en lenguaje natural. Esto se utiliza en sistemas de atención al cliente, asistentes virtuales y otras aplicaciones donde se requiere interacción humana.
Una institución financiera puede crear un chatbot como ChatGPT que puede ayudar a los usuarios con sus preguntas sobre la cuenta, el historial de transacciones y otros asuntos financieros utilizando NLP. Los clientes pueden obtener fácilmente la información que necesitan gracias a la capacidad del chatbot para comprender y responder preguntas en lenguaje natural.
Máquina traductora
La PNL se puede utilizar para traducir texto de un idioma a otro. Esto se usa en aplicaciones como Google Translate, Skype Translator y otros servicios de traducción de idiomas.
Ahora hablas mi idioma (literalmente)
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De manera similar, una corporación multinacional puede usar NLP para traducir descripciones de productos y materiales de marketing de su idioma original a los idiomas de sus mercados objetivo. Esto les permite comunicarse de manera más efectiva con los clientes en diferentes regiones.
Resumiendo un texto
La PNL se puede utilizar para resumir documentos y artículos extensos en versiones más cortas y concisas. Esto se utiliza en aplicaciones tales como servicios de resumen de noticias, resúmenes de trabajos de investigación y otros servicios de mantenimiento de contenido.
NLP puede ser utilizado por un agregador de noticias para condensar noticias largas en versiones más cortas y fáciles de leer. Sin tener que leer el artículo completo, los lectores pueden obtener inmediatamente un resumen de la noticia gracias a la síntesis del texto.
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Reconocimiento de voz
La PNL se puede utilizar para convertir el lenguaje hablado en texto, lo que permite interfaces basadas en voz y dictado. Esto se usa en aplicaciones como asistentes virtuales, servicios de transcripción de voz a texto y otras aplicaciones de voz.
Un asistente virtual, como Alexa de Amazon o el Asistente de Google, utiliza PNL para comprender instrucciones habladas y responder preguntas en lenguaje natural. En lugar de tener que escribir comandos o consultas, los usuarios ahora pueden conversar con el asistente hablando.
