Principales innovaciones en PNL

El lenguaje humano es bastante diferente del lenguaje máquina. El PNL es una rama de la inteligencia artificial que analiza el significado de nuestro lenguaje y lo integra en programas informáticos utilizando algoritmos complejos. Es una verdadera interfaz entre la informática y la lingüística.

I/Origen del PNL 🔍

Los primeros experimentos de PNL se llevaron a cabo tras la Segunda Guerra Mundial. En aquel entonces, era un enfoque simbólico, lo que significa que la inteligencia artificial se basaba en datos y reglas muy estrictas que se le imponían para realizar una o varias tareas en un dominio experto específico (un proceso denominado "basado en reglas"). El objetivo no era tener una inteligencia similar a la humana que pudiera adaptarse, sino crear sistemas expertos.

Las primeras aplicaciones se basaron principalmente en la traducción.

Luego, es en los 80 cuando el PNL realmente emergerá y mejorará aún más, gracias a los algoritmos de aprendizaje automático . Las máquinas se volvieron entonces más autónomas y fueron capaces de crear reglas automáticamente, basándose en el aprendizaje de los datos que se les proporcionaban. Estamos hablando de un nuevo enfoque, denominado ""estadístico"".

Finalmente, el paso importante que marcó el PNL en los 2000 es el de ""aprendizaje profundocon la implementación de redes neuronales artificiales. La diferencia entre el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático es la extracción automática de características.

*La red neuronal artificial es un modelo computacional cuyo diseño está muy esquemáticamente inspirado en el funcionamiento de las neuronas biológicas. Al modelar circuitos biológicos, permiten probar algunas hipótesis funcionales de la neurofisiología, o las consecuencias de estas hipótesis para compararlas con la realidad" definición de techno-science.net.

Hoy en día, con la mejora continua de los algoritmos de aprendizaje automático, el PLN está en auge.

II/Los diferentes métodos utilizados en
PLN👇🏼

En el PLN, existen varios métodos. Sin embargo, los principales utilizados son:

Análisis sintáctico

El análisis sintáctico consiste en identificar las reglas gramaticales en una oración para descifrar su significado. Se basa en el vocabulario utilizado y en las reglas sintácticas para comprender las relaciones entre las palabras.

Análisis semántico

El análisis semántico se centra en el significado del texto y los mensajes transmitidos. Se basa en algoritmos complejos para analizar palabras, sentimientos, la estructura de las oraciones o para comparar datos entre sí.

El análisis léxico es una rama del análisis semántico. Permite extraer los elementos del texto (palabras o grupos de palabras) para relacionarlos, comprender su significado y clasificarlos según su categoría gramatical.

Análisis proposicional, también llamada semántica proposicional, tiene como objetivo revelar el significado de la oración completa. Este análisis se basa en el significado de cada palabra y su relación con su entorno.

Análisis pragmático

Esto completa el análisis semántico al proporcionar un contexto. Se tienen en cuenta la situación de enunciación y el universo del interlocutor. Por lo tanto, es necesario hacer deducciones o interpretar lo que se ha dicho, lo que no siempre es fácil para la inteligencia artificial.

III/Avances recientes en PNL 🚀

Análisis de sentimientos

También llamado "minería de opiniones", el análisis de sentimientos extrae información subjetiva de un texto o un intercambio para comprender la opinión del interlocutor. Los argumentos o respuestas dados serán juzgados como positivos, negativos o neutros.

Esta herramienta es reciente, está en rápida expansión y se está volviendo muy popular entre las empresas de los sectores de redes sociales, marketing y publicidad.

El análisis de sentimientos proporciona información valiosa para ayudar a tomar decisiones y desarrollar estrategias que permitan alcanzar mejores objetivos comerciales. Esta información puede ser sobre los críticos de su marca, la competencia, los clientes actuales o los comentarios de clientes de nuevos mercados internacionales.

Transcripción automática

La transcripción automática también es reciente y está en pleno desarrollo. Consiste en convertir un archivo de audio en texto.

La transcripción manual es muy larga y requiere mucha paciencia. Por eso, muchos actores han entrado en este mercado, que ahora experimenta una fuerte competencia.

¿Tiene que transcribir muchas entrevistas a diario? No dude en probar Noota. ¡Es un software intuitivo, accesible y eficiente! En 15 minutos, su audio estará completamente transcrito. Todo lo que tiene que hacer es revisar y modificar lo que desee, ¡qué ahorro de tiempo!

Resúmenes e informes automáticos

Más allá de la transcripción, los informes y resúmenes automáticos ya están disponibles gracias al progreso de la PNL. La inteligencia artificial identifica a los diferentes oradores, extrae las acciones y las palabras clave para producir un informe o resumen real adaptado a sus necesidades. Todo lo que tiene que hacer es expresar sus necesidades (informe para más detalles o resumen para mantener un hilo conductor) y la IA se encarga del resto.

Chatbots

Hoy en día, los chatbots están presentes en una cuarta parte de todos los sitios web de empresas. Todavía son sistemas imperfectos, pero son capaces de manejar tareas estándar como responder a una pregunta de un cliente o informarle sobre un producto/servicio. Se utilizan a través de diferentes canales como internet, redes sociales o plataformas de mensajería.

Búsqueda semántica

La búsqueda semántica es, de hecho, omnipresente. Abarca motores de búsqueda, agentes de asistencia digital, altavoces conectados e inteligentes… Este campo también está en desarrollo y mejora continua.

La búsqueda semántica tiene como objetivo mejorar la experiencia del cliente al proporcionar respuestas individualizadas que respondan claramente a la consulta expresada. Tiene en cuenta el contexto y compara las palabras utilizadas por el usuario con las de su base de datos. Esto le permite proponer varias respuestas que corresponden a la solicitud.

Clasificación de documentos

Aquí, la inteligencia artificial podrá extraer información clave para asignar una categoría al documento en cuestión. Esto se puede hacer, por ejemplo, basándose en el "tema del artículo".

Conclusión 💡

Estos avances reflejan lo que abarca la IA y lo que es capaz de hacer. Sin embargo, esto es solo el principio y se espera que estos sistemas mejoren significativamente en los próximos años.

Para hacerse una idea de las futuras aplicaciones, los proyectos actuales incluyen (entre otros):

• La interfaz hombre-máquina (HMI)

Las interfaces hombre-máquina ya existen, pero están en plena transformación. Es un panel de control (pantalla) que permite al usuario comunicarse con un programa informático. Por ejemplo, en un coche, el conductor puede controlar el aire acondicionado, la iluminación o la radio. Estos instrumentos de control se refieren entonces a la HMI del coche.

La HMI es una parte integral de la experiencia del cliente. Son estas interfaces las que proporcionan acceso a plataformas intuitivas, modernas y eficientes. La arquitectura de plataforma abierta de las soluciones HMI del mañana proporcionará más funcionalidades y conectividad de aplicaciones para garantizar una mayor libertad de uso.

Entre los futuros proyectos de la HMI también encontramos el brain-to-text. Como su nombre indica, utilizaría las ondas cerebrales para convertir los pensamientos humanos en texto.

¡Pero aún queda mucho trabajo por hacer para lograrlo!

• Plataformas sin código

El No Code permitiría a los creadores de contenido digital desarrollar de forma más sencilla. No sería necesario programar y la tarea del usuario sería más intuitiva.

Esto significa que el desarrollador no necesita tener demasiados conocimientos técnicos, puede dar rienda suelta a su creatividad y se beneficia de una mejor accesibilidad a las plataformas. La idea es mejorar y acelerar la creación de proyectos, ya que la programación a veces puede llevar mucho tiempo y requiere muchos conocimientos.