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July 2022 4 min read

Aplicación de PLN: calidad en la experiencia de usuario

4. (Dic) PLN, o Procesamiento de Lenguajes Naturales, para una experiencia Ēptima del cliente

La inteligencia artificial (IA) es una verdadera revolución. En su afán por acercar la comunicación humana al funcionamiento de las computadoras, ha desarrollado procesos, herramientas y elementos que favorecen la obtención de respuestas cada vez más personalizadas y efectivas. Uno de esos procesos es el PLN o procesamiento de lenguaje natural.

¿Qué es el PLN?: definición y disciplinas que intervienen

El PLN está inscrito dentro de las ciencias computacionales. Este campo tiene como objetivo el estudio de las interacciones entre seres humanos y máquinas o computadores.

En términos generales, el PLN se enfoca en convertir el lenguaje natural en un lenguaje formal que, en este caso, sería el lenguaje de la programación. Gracias a esto, los ordenadores tendrán la capacidad de comprender el lenguaje hablado y responder a él a través de acciones y soluciones asertivas.

El procesamiento del lenguaje natural incluye importantes disciplinas que, aunque parecen lejanas, se complementan a la perfección. Entre ellas se encuentran la Lingüística y, como ya se mencionó, la Inteligencia Artificial.

Uno de los mejores ejemplos para visualizar de manera práctica el alcance del PLN son los chatbots o asistentes virtuales. Estas herramientas hacen uso del PLN para responder y dar solución a las necesidades del usuario.

Esta interacción se logra a través de la aplicación de tres tecnologías clave del PLN: el propio procesamiento del lenguaje natural, la comprensión del lenguaje natural (NLU) y la generación del lenguaje natural (NLG) (View Next, 2020).

Algunos asistentes virtuales mantienen conversaciones no estructuradas y similares a las humanas. Otros sostienen conversaciones cortas relacionadas con tareas muy concretas y la automatización de procesos (Montoro, 2020).

El PLN es también la pieza clave para el desarrollo de las API o para entender qué es una API. Gracias a él se integran las definiciones y los protocolos fundamentales para desarrollar la interfaz de programación de aplicaciones y para comunicarlas eficientemente con el usuario.

Este proceso también se enriquece a través de la aplicación de otras tecnologías como el Machine Learning, el Business Intelligence o los Sistemas de Soporte a la Decisión (DSS).

 

3. (Dic) PLN, o Procesamiento de Lenguajes Naturales, para una experiencia Ēptima del cliente 

Así funciona el PLN: tipos de análisis que realiza

A continuación se explican los componentes principales del procesamiento de lenguaje natural (PLN). Vale la pena recalcar que estos se utilizan y convergen dependiendo de los objetivos específicos de uso. No en todas las tareas se utilizan los cuatro componentes (Moreno, 2021).

 

Morfológico

Este análisis está enfocado en entender y distinguir los tipos de palabras que conforman el lenguaje natural. Entre estos se encuentran clasificaciones como verbos, sustantivos, adjetivos, etc.

 

Semántico

Este componente se refiere al significado. Pero no se limita al significado literal de las palabras. Va mucho más allá: incluye el significado de frases y del discurso en general.

 

Sintáctico

Gracias a este componente, el PNL puede analizar la estructura de las oraciones. Para esto se tiene en cuenta si el modelo gramatical utilizado es lógico o estadístico.

 

Pragmático

El último componente tiene la importante función de interpretar el contexto y la intención de uso del discurso. De esta manera se otorga una interpretación final, que considera al lenguaje figurado.

 

Innovación en los servicios financieros gracias al PNL

La inclusión de la IA en los servicios financieros cada vez alcanza mayor cobertura y esto es gracias al uso de herramientas como el PLN. Al igual que como lo hacen muchas otras instituciones, los bancos usan el PLN para automatizar procesos y obtener ventajas como las siguientes:

  • Eficiencia al extraer información. El PLN logra cubrir grandes volúmenes de información, transformándolos en texto y voz. De esta manera se automatizan muchas tareas manuales.
  • Automatización del servicio al cliente. Los clientes podrán hacer uso de los chatbots o asistentes virtuales para ejecutar diferentes operaciones. Entre estas se encuentran consultas de saldos, transferencias y pagos. Así, los procesos para el usuario se facilitarán y obtendrán una mejor experiencia.
  • Análisis de mercados e inversiones. El PLN permite analizar noticias y publicaciones. De esta forma es posible determinar el comportamiento del mercado y las necesidades de los clientes. Las soluciones, por tanto, serán más exactas y asertivas.

A modo de conclusión vale la pena recalcar que el procesamiento de lenguaje natural o PLN es aplicable en múltiples campos y disciplinas. Hoy en día se ve reflejado en aspectos cotidianos, como los servicios financieros o las compras en línea. Su importancia aumenta con el desarrollo de nuevas y mejores tecnologías.

 

Referencias bibliográficas

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