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¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural?

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.

Definición del procesamiento del lenguaje natural

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.

¿Para qué sirve el PLN?

Las aplicaciones de PLN 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 o 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 permita a los profesionales del marketing extraer contenido relevante 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.