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¿Qué es el procesamiento de lenguaje natural?

El procesamiento de lenguaje natural (PLN) usa el aprendizaje automático para revelar la estructura y el significado del texto. Mediante aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural, las organizaciones pueden analizar textos y extraer información sobre personas, lugares y eventos para comprender mejor las opiniones de las redes sociales y las conversaciones de los clientes.

Aprende a derivar estadísticas a partir de textos en lenguaje natural no estructurado con el aprendizaje automático de Google.

Procesamiento de lenguaje natural definido

Como una rama de la inteligencia artificial, el PLN (procesamiento de lenguaje natural) usa el aprendizaje automático para procesar, así como interpretar texto y datos. Tanto el reconocimiento de lenguaje natural como la generación de lenguaje natural son los tipos de PLN.

Se usa un subtema del PLN, la comprensión del lenguaje natural (CLN) para entender lo que realmente significa el cuerpo de un texto. La NLU puede categorizar, archivar y analizar textos. El PLN va un paso más allá para permitir la toma de decisiones en función de ese significado.

¿Para qué se usa el procesamiento de lenguaje natural?

Las aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural se usan para obtener estadísticas a partir de datos no estructurados basados en textos y brindarte acceso a la información extraída de modo que se genere una comprensión nueva de esos datos. Los ejemplos de procesamiento de lenguaje natural se pueden compilar con Python, TensorFlow y PyTorch.

Opiniones del cliente

Usa el análisis de entidades para buscar y etiquetar campos dentro de documentos y canales a fin de comprender mejor las opiniones de los clientes y encontrar estadísticas sobre productos y UX.

Información sobre recibos y facturas

Extrae entidades para identificar entradas comunes en recibos y facturas, como fechas o precios, a fin de comprender las relaciones entre la solicitud y el pago.

Análisis de documentos

Usa la extracción de entidades personalizadas para identificar entidades específicas del dominio dentro de los documentos sin perder tiempo ni dinero en el análisis manual.

Clasificación de contenido

Clasifica documentos en entidades comunes, entidades personalizadas específicas de los dominios o más de 700 categorías generales, como deportes y entretenimiento.

Detección de tendencias

Incluye noticias con texto para que los especialistas en marketing extraigan contenido relevante sobre sus marcas a partir de las noticias en línea, los artículos y otras fuentes de datos.

Salud

Mejora la documentación clínica, la investigación de la extracción de datos y los informes de registro automatizados para ayudar a acelerar los ensayos clínicos.

Google Cloud ofrece un kit completo de productos y soluciones de Natural Language.

La API de Natural Language brinda modelos previamente entrenados que les permiten a los desarrolladores trabajar con características para la comprensión del lenguaje natural, como el análisis de opiniones, el análisis de entidades, el análisis de opiniones sobre entidades, la clasificación de contenido y el análisis sintáctico.

Como parte del conjunto de los productos de AutoML, AutoML Natural Language te permite compilar además de implementar modelos de aprendizaje automático personalizado para el lenguaje natural con un esfuerzo mínimo y la experiencia del aprendizaje automático.