Procesamiento del lenguaje natural (PNL): 5 técnicas clave

¿Te imaginas poder entender y procesar el lenguaje humano a través de máquinas? Esa es la magia del Procesamiento del lenguaje natural (PNL), una rama de la inteligencia artificial que permite a las computadoras comprender, interpretar y generar lenguaje natural de forma significativa y útil.

El PNL es clave para sectores como atención al cliente, finanzas y salud, y existen numerosas técnicas que las empresas están adoptando para mejorar la experiencia de sus usuarios. En este artículo, exploraremos 5 técnicas clave de PNL que transformarán tu negocio:

1. Tokenización: Desmenuzando el lenguaje para su análisis

La tokenización es el primer paso fundamental en el procesamiento del lenguaje natural (PNL). Se trata de un proceso que divide un texto en unidades más pequeñas y manejables, llamadas tokens. Estos tokens pueden ser palabras, frases, símbolos o incluso caracteres individuales, dependiendo del tipo de tokenizador utilizado.

Ejemplo

Consideremos la siguiente frase de un cliente en una encuesta de satisfacción:

“La atención al cliente fue excelente, pero el proceso de compra fue muy lento.”

Un tokenizador de palabras podría dividir la frase de la siguiente manera:

[“La”, “atención”, “al”, “cliente”, “fue”, “excelente”, “pero”, “el”, “proceso”, “de”, “compra”, “fue”, “muy”, “lento”]

Al analizar los tokens, podemos identificar:

• Entidades: “atención al cliente”, “proceso de compra”
• Sentimientos: “excelente”, “muy lento”

Con esta información, podemos:

• Identificar los puntos fuertes y débiles de la experiencia del cliente.
• Segmentar las opiniones de los clientes por tema.
• Comprender mejor las necesidades y expectativas de los clientes.

La tokenización es una herramienta poderosa que puede ayudar a las empresas a mejorar la experiencia del cliente (CX) mediante el análisis de las opiniones y comentarios de los clientes.

2. Derivación y lematización: Desentrañando la esencia del lenguaje

La derivación y la lematización son dos técnicas complementarias del procesamiento del lenguaje natural (PNL) que se enfocan en simplificar y agrupar las palabras por significado.

2.1 Derivación:

La derivación se encarga de identificar y eliminar los morfemas (prefijos, sufijos e infijos) de las palabras, obteniendo su raíz o lexema.

Ejemplo:

• Palabra: Caminando
• Prefijo: Ca-
• Raíz: Camin
• Sufijo: -ando

Al obtener la raíz “camin”, podemos identificar que la palabra “caminando” está relacionada con el verbo “caminar”.

2.2 Lematización:

La lematización va un paso más allá y agrupa las palabras con la misma raíz o significado, independientemente de su forma gramatical (género, número, tiempo, etc.).

Ejemplo:

• Palabras: Caminar, caminaba, caminaron, caminemos

Todas estas palabras tienen la misma raíz “camin” y el mismo significado básico: “desplazarse a pie”. La lematización las agruparía bajo la misma forma canónica “caminar”.

En resumen, la derivación y la lematización son dos técnicas esenciales en el PNL que ayudan a comprender y procesar el lenguaje de una forma más precisa y eficiente.

3. Segmentación morfológica: Un viaje al corazón de las palabras

La segmentación morfológica es una técnica del procesamiento del lenguaje natural (PNL) que divide las palabras en sus componentes morfológicos: prefijos, sufijos y raíz.

Ejemplo:

Consideremos la palabra “desconectando”. La segmentación morfológica la dividiría de la siguiente manera:

• Prefijo: des-
• Raíz: conectar
• Sufijo: -ando

Al analizar los componentes morfológicos, podemos entender que:

• La palabra “desconectando” es un verbo.
• La acción que describe es la contraria de “conectar”.
• La acción está en curso.

En resumen, la segmentación morfológica es una técnica poderosa que puede ayudar a las máquinas a comprender mejor el lenguaje natural.sharemore_vert

4. Eliminación de palabras vacías: Despejando el camino para un análisis más preciso

La eliminación de palabras vacías es una técnica del procesamiento del lenguaje natural (PNL) que elimina de un texto las palabras que no aportan significado significativo al análisis. Estas palabras, también conocidas como “stop words”, son comunes en el lenguaje natural y generalmente no tienen valor informativo.

Ejemplos de palabras vacías:

• “y”
• “el”
• “de”
• “la”
• “los”
• “las”
• “que”
• “en”
• “un”
• “una”

En resumen, la eliminación de palabras vacías es una técnica simple pero efectiva que puede mejorar la eficiencia y la precisión del procesamiento del lenguaje natural.

5. Análisis de sentimiento: Tomando el pulso a las emociones

El análisis de sentimiento, también conocido como análisis de opinión, es una técnica del procesamiento del lenguaje natural (PNL) que identifica el tono emocional de un texto. Este análisis puede determinar si un texto es positivo, negativo o neutral, e incluso puede identificar emociones específicas como alegría, tristeza, ira o miedo.

Ejemplo de análisis de sentimiento

Consideremos la siguiente frase de un cliente en una encuesta de satisfacción:

“La atención al cliente fue excelente, pero el proceso de compra fue muy lento.”

Utilizando técnicas de análisis de sentimiento, podemos identificar lo siguiente:

• Sentimiento positivo: “La atención al cliente fue excelente.”
• Sentimiento negativo: “El proceso de compra fue muy lento.”

En resumen, el análisis de sentimiento es una técnica poderosa que puede ayudar a las empresas a comprender las emociones del público y tomar decisiones más informadas.

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