Las empresas generan a diario enormes cantidades de datos no estructurados en casi todos los ámbitos empresariales. Para tomar decisiones basadas en ellos, necesitan clasificarlos, analizarlos y evaluarlos. La importancia de este aspecto queda demostrada, por ejemplo, por la avalancha de datos que las empresas reciben a través de los tickets de atención al cliente. Por término medio, procesan 777 billetes al mes (estudio de Zendesk). Para aprender de las experiencias de los clientes, es indispensable analizar a fondo estos datos. Esto no es posible de forma manual.
Aquí es donde entran en juego las herramientas de PNL. PNL son las siglas de Procesamiento del Lenguaje Natural.
Con un conjunto de herramientas de PNL, las empresas pueden desarrollar su propia IA que procese y evalúe automáticamente los datos no estructurados.
Esto puede -volviendo a nuestro ejemplo- clasificar las solicitudes de asistencia por temas y luego analizarlas. De este modo, las empresas pueden descubrir los procesos que necesitan optimizar.
Le mostramos qué herramientas PNL de código abierto están disponibles en el mercado, cómo puede utilizarlas y sacarles partido. Y: le explicamos qué caja de herramientas de PNL es especialmente adecuada para configurar sus propios procesos documentales.
Este artículo ha sido traducido al alemán y se ha traducido automáticamente a otros idiomas. Nos complacerá recibir sus comentarios al final del artículo.
Definición de herramientas de PNL
Las herramientas de PNL son aplicaciones y sistemas de software que permiten el procesamiento y análisis del lenguaje natural por parte de máquinas. Constituyen la base de muchas tecnologías y aplicaciones modernas basadas en la comprensión de textos, el análisis del lenguaje y la comunicación con ordenadores.
Las herramientas informáticas de la PNL están diseñadas para traducir el lenguaje humano a una forma que los ordenadores puedan entender y procesar.
Utilizan diversas técnicas, entre ellas aprendizaje automático, inteligencia artificial y modelos lingüísticos para analizar textos, reconocer patrones y extraer información significativa.
Ámbitos de aplicación de las herramientas de PNL
Los kits de herramientas de PNL se utilizan en diversos ámbitos, como
- Clasificación de textos, que permite clasificar automáticamente los textos en categorías,
- Análisis de sentimiento para identificar el estado de ánimo o la opinión en los textos, así como
- Reconocimiento de Entidades Nombradas para identificar entidades como personas, lugares y organizaciones.
Los desarrolladores utilizan herramientas de PNL, entre otras
- para crear chatbots inteligentes capaces de mantener conversaciones naturales con los usuarios,
- para los servicios de traducción automática que traducen textos entre distintas lenguas, y
- para resumir programas que presentan textos largos de forma más compacta.
En la práctica, las herramientas de PLN desempeñan un papel cada vez más importante en ámbitos como el análisis de datos, las interacciones con los clientes, la optimización de motores de búsqueda y el tratamiento automatizado de la información. Ayudan a que el lenguaje natural y la comunicación sean accesibles para las máquinas.
Herramientas de PNL - 12 casos de uso clásicos
En la práctica, las empresas pueden utilizar herramientas de software de PNL para desarrollar su propia IA para las siguientes funciones:
Análisis del sentimiento
Analiza el tono emocional de los textos para identificar estados de ánimo como positivo, negativo o neutro.
Reconocimiento de entidades con nombre (NER)
Reconoce y extrae de textos entidades con nombre como personas, lugares, organizaciones y fechas.
Clasificación de textos
Asigna automáticamente textos a categorías, como correos electrónicos spam y no spam.
Traducción de idiomas
Traduce textos de una lengua a otra para facilitar la comunicación más allá de las barreras lingüísticas.
Generación de texto
Genera automáticamente textos, como descripciones de productos o artículos, a partir de entradas o contextos dados.
Sistemas de preguntas y respuestas
Extrae respuestas de los textos para proporcionar información práctica a las preguntas planteadas.
Chatbots
Mantiene conversaciones con los usuarios para ayudarles con sus consultas o problemas.
Reconocimiento de comandos de voz
Reconoce órdenes habladas y las convierte en acciones, por ejemplo, asistentes de voz como "Oye Google".
Resúmenes automáticos
Crea resúmenes compactos de textos más largos para destacar la información relevante.
Análisis lingüístico en las redes sociales
Analiza las opiniones y tendencias del público en las redes sociales para conocer el sentimiento de los usuarios.
Corrección ortográfica y gramatical
Identifica y corrige errores en textos escritos para mejorar la calidad de la comunicación.
Texto a voz (TTS)
Convierte el texto en lenguaje hablado, lo que es importante para la accesibilidad y los contenidos multimedia.
NLP Toolkit - 8 importantes beneficios en la práctica
Las empresas se benefician de varias maneras de desarrollar su propia IA utilizando herramientas de PNL:
Mejora del servicio al cliente
Las empresas pueden utilizar chatbots basados en IA para ofrecer un servicio de atención al cliente ininterrumpido. Estos bots pueden responder rápidamente a las consultas de los clientes y ofrecer soluciones a problemas comunes.
Campañas de marketing personalizadas
Analizando las opiniones de los clientes y las publicaciones en las redes sociales, las empresas pueden comprender mejor el sentimiento de los clientes y desarrollar campañas de marketing personalizadas que se dirijan a sus necesidades e intereses.
Análisis eficaz de los datos
Los modelos de PLN pueden analizar datos no estructurados, como textos de redes sociales, y extraer información relevante. Esto ayuda a las empresas a comprender mejor las tendencias, las opiniones y la evolución del mercado.
Informes automatizados
Las empresas pueden utilizar la PNL para generar automáticamente informes y análisis. Esto ahorra tiempo y recursos que, de otro modo, se dedicarían a la elaboración manual de informes.
Creación eficaz de contenidos
La PNL puede ayudar en la creación de contenidos textuales resumiendo información, parafraseando textos y analizando fuentes relevantes para generar contenidos de alta calidad.
Detección de errores y control de calidad
Los modelos de IA pueden revisar los textos en busca de faltas de ortografía, problemas gramaticales e incoherencias para garantizar la calidad de los documentos y la comunicación.
Análisis detallados del mercado y de la competencia
La PNL puede ayudar a recopilar información relevante sobre el mercado y los competidores con el fin de Decisiones empresariales fundamentadas para reunirnos.
Detección precoz de problemas
Mediante el seguimiento de las opiniones de los clientes y las redes sociales, las empresas pueden detectar posibles problemas en una fase temprana y responder de forma proactiva para proteger su reputación.
10 herramientas de código abierto de PNL que las empresas deberían conocer
Las empresas encontrarán una gran variedad de herramientas de código abierto de PNL en el mercado. Cuál es la más adecuada depende de la aplicación específica. Las siguientes herramientas de código abierto de PNL son particularmente comunes:
TensorFlow
TensorFlow es un marco de aprendizaje profundo ampliamente utilizado que también puede emplearse para tareas de PLN. Ofrece una amplia gama de herramientas y modelos, incluidos modelos preentrenados para la clasificación de textos y la traducción. TensorFlow es especialmente adecuado para desarrolladores que deseen crear modelos de PLN personalizados.
PyTorch
PyTorch es otro popular marco de aprendizaje profundo que se centra principalmente en la flexibilidad y la facilidad de uso. Puede utilizarse para diversas tareas de PLN, como la clasificación de textos, el reconocimiento de entidades con nombre y la traducción automática. PyTorch es muy adecuado para investigadores y desarrolladores que prefieren un marco sencillo y dinámico.
NLTK (kit de herramientas de lenguaje natural)
NLTK es un conjunto de herramientas de PLN basado en Python para el procesamiento del lenguaje natural. Ofrece funciones como tokenización, etiquetado POS, stemming y análisis de sentimiento. NLTK es muy adecuado para fines educativos e investigación básica.
spaCia
spaCy es una eficaz biblioteca de PLN que funciona con rapidez y precisión. Ofrece tokenización, reconocimiento de entidades con nombre (NER) y análisis de dependencias. Es idónea para aplicaciones industriales y procesamiento rápido de textos.
Gensim
Gensim está especializado en el modelado de temas y el modelado de espacios vectoriales. Puede analizar grandes corpus textuales y extraer temas de los documentos. Es especialmente adecuado para procesar grandes cantidades de datos de texto.
Stanford PNL
Stanford NLP Library es una solución inteligente con una amplia gama de funciones de PLN, como tokenización, etiquetado POS, NER y análisis sintáctico. Es conocida por su precisión y está disponible en varios idiomas.
OpenNLP
Apache OpenNLP es una colección de herramientas de PLN basadas en Java con herramientas como la tokenización, el análisis de sentimientos y el chunking. Es ideal para desarrolladores Java y para su integración en proyectos Java.
TextBlob
TextBlob es una sencilla biblioteca NLP basada en NLTK y Pattern. Ofrece funciones como el análisis de sentimientos y el etiquetado POS en una interfaz fácil de usar. TextBlob es muy adecuada para principiantes en PNL.
CoreNLP
Stanford CoreNLP es una potente herramienta que admite múltiples tareas de PLN en más de 50 idiomas. Ofrece una amplia gama de funciones, como NER, análisis de sentimientos y resolución de coreferencias. Es adecuada para una amplia gama de aplicaciones.
MALLET (MAchine Learning for LanguagE Toolkit)
MALLET es una plataforma inteligente que se centra en el aprendizaje automático en PNL, incluidos el modelado y la clasificación de temas. Es especialmente útil para quienes quieran desarrollar modelos avanzados de PLN.
Ventajas e inconvenientes de las herramientas de PNL
Las herramientas de PNL de código abierto mencionadas tienen estas ventajas e inconvenientes:
| Herramienta | Ventajas | Desventajas |
| TensorFlow | - Soporta NLP a través de TensorFlow Text | - La entrada puede ser empinada |
| - Amplia comunidad y recursos | - Complejidad en algunas tareas | |
| - Admite redes neuronales | - A veces faltan abstracciones específicas de la PNL | |
| PyTorch | - Flexible y dinámico | - Biblioteca estándar más pequeña en comparación con TensorFlow |
| - Permite la creación rápida de prototipos | - Modelos posiblemente menos optimizados | |
| - Popular en investigación | - La documentación no siempre es tan completa como en otras | |
| NLTK | - Completa colección de funciones de tratamiento de textos | - Algunas partes pueden estar obsoletas |
| - Gran comunidad y amplios recursos | - Rendimiento posiblemente más lento que las herramientas más recientes | |
| SpaCy | - Alta velocidad de procesamiento | - Menos configurable que otras herramientas |
| - Modelos prefabricados para diferentes tareas | - Posiblemente menos adaptable a escenarios específicos | |
| - API y documentación sencillas | - Una oferta más limitada de modelos prefabricados | |
| Gensim | - Potentes herramientas de vectorización de texto | - Se centra más en la modelización de temas que en la PNL propiamente dicha |
| - Implementa los algoritmos de incrustación más conocidos | - Menos versatilidad en comparación con herramientas más completas | |
| Stanford PNL | - Amplia gama de funciones de PNL | - Instalación y configuración sencillas |
| - Compatible con muchos idiomas | - Consumo intensivo de recursos y lentitud | |
| OpenNLP | - Bases sólidas para tareas de PNL | - Desarrollo activo posiblemente restringido |
| - Integración relativamente sencilla en aplicaciones Java | - Funciones menos avanzadas que otras | |
| TextBlob | - API sencilla para tareas básicas de PNL | - Apoyo limitado para tareas más complejas |
| - Adecuado para principiantes | - Posiblemente menos potente que las herramientas especializadas | |
| CoreNLP | - Amplia colección de herramientas de PNL | - No es fácil de instalar |
| - Compatible con una amplia gama de idiomas | - Memoria y recursos intensivos | |
| Mazo | - Centrado en la modelización de temas | - Funcionalidades PNL menos amplias |
| - Buena elección para la categorización de textos | - Posiblemente menos fácil de usar |
Konfuzio como herramienta PNL eficaz para establecer sus propios procesos documentales
Konfuzio es un potente y flexible conjunto de herramientas de PNL que permite a las organizaciones desarrollar una IA para crear sus propios procesos documentales. Les permite automatizar cualquier forma de captura de datos, análisis e informes. Para ello, el Konfuzio SDK sobre estas funciones y características:
Extracción de texto
El SDK permite extraer texto de varios tipos de documentos, incluidos PDF e imágenes. Utiliza el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para convertir texto en contenido legible por máquina.
Reconocimiento de entidades
Gracias a la PNL, el SDK puede identificar automáticamente entidades importantes como nombres, fechas y lugares en los documentos. Esto ayuda a clasificar y organizar la información.
Clasificación de documentos
El SDK permite la clasificación automática de documentos en categorías predefinidas. Esto permite a las empresas organizar y procesar los documentos de forma más eficiente.
Reconocimiento de palabras clave
Reconoce palabras clave o frases específicas en los documentos. Esto puede utilizarse para extraer o etiquetar información específica.
Flujos de trabajo personalizables
Las empresas pueden combinar las funciones del SDK en flujos de trabajo personalizados. Esto permite automatizar procesos documentales complejos, adaptados a las necesidades individuales.
Validación de datos
El SDK puede comprobar los textos en busca de determinados patrones o criterios y garantizar así la calidad de los datos de los documentos.
Integración en los sistemas existentes
Los desarrolladores pueden integrar sin problemas las API del SDK en el software y las aplicaciones existentes para ampliar su funcionalidad.
Procesamiento en tiempo real
Las funciones del SDK pueden aplicarse a los documentos en tiempo real, lo que resulta especialmente ventajoso en aplicaciones en las que la situación es crítica.
Escalabilidad
El SDK puede ampliarse para procesar grandes volúmenes de documentos y satisfacer las necesidades de las empresas.
PREGUNTAS FRECUENTES
Las herramientas de PNL son programas informáticos que analizan, comprenden y procesan el lenguaje humano con inteligencia artificial en formato digital. Estas herramientas desempeñan un papel importante en la transformación de texto escrito o hablado en datos estructurados. Una caja de herramientas de PNL permite, entre otras cosas, la traducción automática, el análisis de textos, el análisis de sentimientos y la creación de chatbots interactivos. Entre las herramientas de PNL más conocidas se encuentran bibliotecas como NLTK y SpaCy, y modelos avanzados de IA como Konfuzio.
Existen numerosas herramientas de PNL de código abierto, como NLTK, SpaCy, Gensim y Transformers. Ofrecen funciones versátiles, por ejemplo para la tokenización, el etiquetado POS y el reconocimiento de entidades con nombre. Las herramientas disponibles apoyan el desarrollo y la investigación en PNL gracias a su flexibilidad y adaptabilidad. Las empresas pueden utilizarlas para desarrollar su propia IA.
El SDK Konfuzio es especialmente adecuado para crear sus propios procesos documentales. El NLP Toolkit ofrece un procesamiento de textos eficaz, extracción de entidades y palabras clave, así como una comprensión lingüística distintiva. Sus potentes funciones optimizan el análisis de documentos y permiten procesar con precisión datos no estructurados.
