Usos de las aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural (NLP) en los negocios

Una vez en una luna azul cuando somos alguien sin un dispositivo móvil en este siglo XXI. El número de usuarios móviles está aumentando rápidamente a nivel mundial. Con tecnología innovadora, las interacciones humano-máquina impulsadas por IA son una moneda de diez centavos en una docena. La ciencia de datos y la tecnología de aprendizaje automático han mejorado la organización pública y las actividades comerciales.

Siri, Cortana y Alexa son algunos ejemplos populares de asistentes virtuales. Hacen que nuestra vida sea muy relajada. Digamos que Alexa o podría ser cualquier asistente virtual, ¿cómo son inteligentes para hacerlo? Todo es posible con el procesamiento del lenguaje natural.

Permítanos presentarle el término más rápido en desarrollo de tecnologías de inteligencia artificial, procesamiento del lenguaje natural (NLP) a lo largo de este artículo. Un breve desglose de las tareas de PNL realizadas por el software de PNL que cubriremos en un momento.

¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural?

Esta tecnología ha estado en todas partes a lo largo de los años y ha mejorado ininterrumpidamente las actividades en los oficios exclusivamente en las actividades comerciales. El procesamiento del lenguaje natural es una tecnología de inteligencia artificial que reconoce y comprende los lenguajes humanos naturales. La fusión de inteligencia artificial y dialectología computacional. En particular, de qué manera programar las computadoras para procesar y analizar grandes cantidades de datos del lenguaje natural.

Mejoró el modo de comunicación a través de voz, texto, conversación virtual y mensajería. Las técnicas de PNL hacen que las computadoras comprendan la forma convertida del habla humana escrita o hablada. traductores, asistentes de voz, correctores ortográficos, búsqueda en línea son todas las funciones donde se utiliza la técnica de procesamiento del lenguaje natural.

¿Cómo funciona la PNL?

El lenguaje humano escrito y hablado se modifica en un modo adecuado y comprensible para la forma informática que son las técnicas de procesamiento del lenguaje natural. La técnica utilizada se considera eficaz y apreciada por las empresas.

Todos los métodos de PNL son similares, ya sea que haya un chat con un chatbot o que se procese una traducción automática. Un método similar de toda la PNL sigue entendiendo las jerarquías que ordenan la interacción entre palabras distintas. No es como parece el problema surge cuando la misma palabra tiene un doble sentido con la oración. En este escenario, la diferencia está en entender por computadoras con la oración completa.

La PNL transforma los datos del lenguaje no estructurado en un lenguaje informático comprensible. Para ello, la PNL aplica algoritmos a la identidad y extrae reglas del lenguaje natural. Después de recibir los datos de texto, la computadora usa algoritmos para abstraer su significado y recopilar los datos importantes de ellos.

La comprensión del lenguaje natural (NLU) y la generación del lenguaje natural (NLG) son los dos aspectos principales de la PNL. NLU es donde la computadora asigna el significado del lenguaje recibido por ella. NLG es donde el proceso cambia los datos recopilados del lenguaje de la computadora a un lenguaje comprensible para humanos.

Las instancias de PNL son correctores ortográficos, búsqueda en línea, traductores, asistentes de voz, filtros de spam, autocorrección, las aplicaciones comerciales de PNL se utilizan con tanta frecuencia en estos días en sistemas diferentes.

¿Para qué se utiliza la PNL?

• La PNL se usa comúnmente en aplicaciones de traducción de idiomas, por ejemplo, Google Translate, Microsoft Translator, iTranslate Translator.
• Siri, Cortana, Alexa y Ok Google son asistentes personales virtuales que utilizan el procesamiento del lenguaje natural.
• Para responder perfectamente a los clientes individuales mientras resuelven sus consultas, se utilizan aplicaciones de respuesta de voz interactiva en los centros de llamadas.
• Chatbots respondiendo a individuos.
• Los filtros de correo no deseado se utilizan para eliminar correos electrónicos no deseados y diferenciar los correos electrónicos no deseados de los correos no deseados extrayendo el significado y la regularidad de ciertas palabras detectadas en la sección de correo electrónico.
• Maneja los sentimientos de las personas sobre temas o servicios definidos con análisis de sentimientos.

Breve desglose de las tareas de PNL realizadas por el software de PNL

1. Resumen

El resumen es el proceso que comprende el acortamiento del texto mediante la clasificación de las partes significativas y la elaboración de un resumen. En resumen, se siguen dos enfoques para crear un resumen.

Resumen abstracto
Abstractive crea una nueva oración que no estaba presente antes. La oración generada de nuevo puede estar o no presente en el texto original.

Resumen extractivo
El resumen de la oración se extrae de la oración proporcionada. Identificación de las oraciones significativas o podrían ser frases del texto original y eliminarlas del texto.

2. Modelado de idiomas

El modelado del lenguaje se refiere a cuando la PNL realiza una tarea que consiste en predecir la siguiente palabra, un carácter en un texto, documento. Hay varios usos del modelado de lenguaje, veámoslo.

• Para resumir el texto, se utiliza el documento.
• Para reconocer la escritura a mano, se utiliza.
• Para subtitular la imagen.
• Para traducción automática de reconocimiento óptico de caracteres.
• Para corregir la ortografía con autocorrección.

3. Reconocimiento de entidad nombrada

El reconocimiento de entidad nombrada es el proceso que indica entidades de identificación como persona, organización, fecha, ubicación, hora en una oración. Después de esto, la clasificación se realiza en categorías para una mejor comprensión.

4. Clasificación del texto

La clasificación de texto abarca la asignación de categorías al texto que confieren al contenido. para estructurar, organizar y categorizar cualquier texto se utiliza la clasificación. La clasificación de texto incluye la interfaz de usuario, que es bastante sencilla y fácil de usar. El clasificador de texto toma la entrada del texto y analiza su contenido. Luego, asígnele automáticamente las etiquetas apropiadas.

5. Análisis de sentimiento

El análisis de sentimientos es el proceso que consiste en identificar los sentimientos positivos o negativos en una oración, el sentimiento de una evaluación del cliente, el juicio de actitud a través del texto escrito o el análisis de voz para una amplia gama de análisis subjetivos.

6. Parte del etiquetado de voz

Parte del etiquetado del habla es el proceso que consiste en etiquetar y marcar palabras en una oración como sustantivos, verbos, adjetivos, adverbios y otros descriptores.

¿Cómo utilizar el procesamiento del lenguaje natural en aplicaciones móviles?

NLP es la tecnología que está mejorando los dispositivos de aplicaciones móviles con innovaciones. Los desarrolladores están realizando esfuerzos constantes para el desarrollo de aplicaciones móviles con tecnología de inteligencia artificial. Desarrollo de aplicaciones móviles utilizando lenguaje de máquina que se deriva con explicaciones progresivas para los negocios.

Comprendamos numerosos tipos de aplicaciones móviles que practican la tecnología NLP en diversas subdivisiones, como un motor de búsqueda, protección contra correo no deseado, en el campo médico.

1. PNL a la iniciativa Un motor de búsqueda de información

Un asistente virtual ofrecerá mejores resultados. Tecnología basada en PNL en dispositivos móviles para proporcionar explicaciones en profundidad de inicio a las consultas complejas del usuario. un motor de información que utiliza sitios web, videos, libros electrónicos, almacenes de datos, videos y material de televisión. los asistentes virtuales como Siri, Cortana y Alexa son los mejores en proporcionar una respuesta básica a una pregunta simple.

2. PNL para aplicaciones móviles para protección contra spam

Cuando se trata de monitorear mensajes de spam, la PNL funciona de manera efectiva. La tecnología de PNL puede leer y comprender el contenido de los comentarios en el blog, el texto del correo electrónico, las publicaciones privadas en las plataformas de redes sociales y más. El contenido se compara con los mensajes de spam reconocidos para clasificar el spam.

3. PNL para aplicaciones móviles en el campo médico

La tecnología de PNL completa de forma robótica un procedimiento de historial de bienestar de los pacientes utilizando solo una aplicación mientras se habla con los pacientes. La tecnología de PNL puede ayudar a los pacientes a tomar notas derivadas directamente del discurso del médico. Los nombres de los medicamentos, la información sobre las dosis y otros consejos son información crucial que se recibe de la PNL a los pacientes. Sorprendentemente, este tipo de aplicaciones móviles se utilizan para enviar actualizaciones de bienestar a la familia de los pacientes.

Terminando

Hagamos una larga historia breve. Hasta ahora, el procesamiento del lenguaje natural es tan bueno como una tecnología de inteligencia artificial que puede tener una influencia extraordinaria en el desarrollo de aplicaciones móviles a nivel mundial. Las aplicaciones de Python también han contribuido al desarrollo de aplicaciones de PNL. Los dispositivos móviles y numerosos dispositivos se están volviendo más inteligentes que nunca, ya que la tecnología es compatible con NLP. Significativamente, brinda ayuda a las empresas para que prosperen y mejoren la experiencia del cliente, al tiempo que maximizan la producción de todas las empresas industriales. La presunción no tiene ningún objetivo, pero podemos decir con seguridad que se ha utilizado y los usuarios aumentan constantemente con las crecientes tendencias de inteligencia artificial.