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 obtener estadísticas a partir de textos en lenguaje natural no estructurado con el aprendizaje automático de Google.
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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.
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 para generar 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.
Servicios de 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.
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