El procesamiento del lenguaje natural (PLN) utiliza el aprendizaje automático para mostrar la estructura y el significado de los textos. Con las aplicaciones de PLN, las organizaciones pueden analizar texto y extraer información sobre personas, lugares y eventos para comprender mejor las opiniones en las redes sociales y las conversaciones de los clientes.
Aprende a extraer información valiosa de textos de lenguaje natural sin estructurar mediante el aprendizaje automático de Google.
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El procesamiento del lenguaje natural (PLN), como rama de la inteligencia artificial, utiliza el aprendizaje automático para procesar e interpretar textos y datos. El reconocimiento y la generación de lenguaje natural son tipos de PLN.
La comprensión del lenguaje natural (CLN), un subtema del PLN, se utiliza para comprender lo que realmente significa un cuerpo de texto. La CLN puede categorizar, archivar y analizar textos. El PLN va un paso más allá para permitir tomar decisiones basadas en ese significado.
Las aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural sirven para extraer información valiosa de los datos sin estructurar basados en textos y para acceder a la información extraída con el objetivo de generar una nueva comprensión de esos datos. Se pueden crear ejemplos de PLN con Python, TensorFlow y PyTorch.
Opinión de los clientes
Usa el análisis de entidades para identificar y etiquetar campos en documentos y canales. De esta forma, podrás conocer mejor las opiniones de los clientes y obtener información valiosa sobre los productos y la experiencia de usuario.
Comprender los recibos y las facturas
Extrae entidades para identificar las entradas más comunes de los recibos y facturas, como las fechas o los precios, y entiende la relación entre la solicitud y el pago.
Análisis de documentos
Utiliza la extracción de entidades personalizada para identificar las entidades específicas de cada dominio en los documentos sin tener que invertir tiempo ni dinero en análisis manuales.
Clasificación de contenido
Clasifica los documentos en función de las entidades más frecuentes, las entidades personalizadas de un dominio concreto o las más de 700 categorías generales disponibles (por ejemplo, deportes y entretenimiento).
Análisis de tendencias
Agrega noticias con texto que permitan a los profesionales del marketing extraer contenido pertinente sobre sus marcas de noticias online, artículos y otras fuentes de datos.
Sanidad
Mejora la documentación clínica, la investigación de minería de datos y los informes de registros automatizados para agilizar los ensayos clínicos.
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