Beneficios del procesamiento del lenguaje natural para las empresas y por qué Google BERT lo cambia todo

El texto es fundamental tanto en la vida individual como en todas las empresas. La mayor parte del tiempo lo dedicamos al lenguaje natural, lo que significa texto no estructurado, ya sea escrito o hablado. Ya sea para comunicar con los amigos, familiares o colegas, a través de correos electrónicos, sms, llamadas o en persona, utilizamos el lenguaje natural. Si buscamos información, leemos las noticias, revisamos reseñas de productos, un libro o escuchamos un podcast, fue en lenguaje natural.

Ahora pensemos en cualquier compañía en el mundo y vemos que están construidas alrededor del texto. Desde ventas, atención al cliente, comentarios de clientes, colaboración interna, detección de spam, autocompletar formularios, descripciones de productos: el uso del texto nunca termina. Cada aspecto de un negocio se centra en el lenguaje y el texto.

El potencial de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) radica en aprender y comprender eficazmente el lenguaje natural. Algunos de los beneficios que pueden generar las técnicas de PLN se encuentran en la simplificación de las interacciones con los clientes utilizando chatbots en plataformas de comercio, haciendo que la interacción sea más agradable; analizar los problemas de los ciudadanos a partir de grandes volúmenes de datos en el gobierno electrónico; gestionar eficazmente las operaciones de asistencia sanitaria, como diagnósticos, prestación de servicios y gestión de registros; y mejorar los enfoques de aprendizaje y enseñanza en el sector educativo.

Además, la integración del también conocido NLP (las siglas de su denominación en inglés, Natural Language Processing) con tecnologías avanzadas, como Machine Learning, Inteligencia Artificial y aprendizaje profundo (Deep learning), puede ofrecer resultados más precisos en comparación con el uso de métodos tradicionales. En resumen, dada la eficiencia de las técnicas de PLN para mejorar la precisión en el análisis de datos y el procesamiento del lenguaje natural, tiene un amplio alcance para su uso en las áreas de robótica e inteligencia de negocios en el futuro.

BERT, código abierto que hace accesible el PLN

BERT, código abierto que hace accesible el PLNBERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) es un nuevo modelo de Google AI que se introdujo como software de código abierto a fines de 2018, y desde entonces ha causado un gran revuelo en la comunidad del Procesamiento del Lenguaje Natural. La innovación clave de BERT radica en aplicar la capacitación bidireccional de los modelos Transformer al modelado de idiomas.

BERT adopta un enfoque de aprendizaje completamente nuevo. Básicamente, BERT recibe miles de millones de oraciones en el tiempo de entrenamiento. Luego se le pide que prediga una selección aleatoria de palabras faltantes de estas oraciones. Después de practicar varias veces con este corpus de texto, BERT adopta una comprensión bastante buena de cómo una oración encaja gramaticalmente. También es mejor para predecir ideas que puedan aparecer juntas. Así es como se destaca al tratar con homónimos, como “herida”.

BERT es de código abierto, y toda esta información codificada está disponible para cualquier empresa que la implementa. Esto lo convierte en un gran activo para construir modelos. Significa que se puede lograr una precisión de vanguardia u obtener una precisión comparable a los algoritmos más antiguos, con una décima parte de la cantidad de datos.

¿Cómo están utilizando BERT las empresas canarias?

¿Cómo están utilizando BERT las empresas canarias?Los diferentes modelos de procesamiento del lenguaje natural ofrecen la posibilidad de resolver diferentes tareas relacionadas con la escritura o lectura de una lengua. Desde la traducción automática de textos hasta los sistemas conversacionales, especialmente a la interacción entre personas y asistentes como Alexa, Siri o Cortana; la capacidad de leer información en una lengua y realizar la extracción de los datos para poder hacer las correspondientes acciones de clasificación, resumen y relación.

Empresas canarias como MMI Analytics, que monitoriza cada día 200 millones de fuentes con fines de inteligencia de negocio y análisis reputacional de sus clientes, están utilizando ya anotadores que permiten el análisis del texto a diferentes niveles. De esta manera, se pueden hacer tareas específicas como analizar opiniones en un mensaje, con el objetivo de poder dibujar el perfil de comunidades online; detectar temas automáticamente que permitan establecer relaciones entre conceptos y, de esta manera, diversas acciones de análisis textual; elaborar resúmenes automáticos de textos, que permitan conocer la relevancia del contenido; clasificar los documentos por categorías, para poder llevarlos a los usuarios adecuados en cada caso.

Otro uso del PLLN es el análisis de encuestas. Al usar el poder computacional detrás de la tecnología, las compañías pueden analizar datos para cosas como frecuencia de palabras clave y tendencias de encuestas a clientes. Esto no solo puede proporcionar un análisis de los sentimientos de los clientes sobre una marca, sino también ayudar a identificar nuevos productos para desarrollar o formas de mejorar sus productos y servicios existentes. Con esta finalidad MMI Analytics ha desarrollado un sistema de encuestas de satisfacción mediante el uso de tablets o pantallas táctiles para ubicar en centros de atención al ciudadano, espacios con mucho flujo de usuarios (centros comerciales, tiendas, museos, teatros…).