Desmitificando el Procesamiento del Lenguaje Natural

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El texto no estructurado es la mayor fuente de datos generada por el ser humano y crece exponencialmente cada minuto. No hay que olvidar que la tecnología está ya presente en todos los aspectos de nuestras vidas, tanto profesionales como personales, y nos permite conversar rápidamente a través de textos, mensajes instantáneos, correos electrónicos y redes sociales. Estas conversaciones abarcan desde contenidos estructurados y ordenados, hasta pensamientos y abstracciones, pasando por comentarios sobre buenas o malas experiencias con cualquier empresa u organización. Internet facilita más que nunca el acceso a la información y los registros digitales que son ahora la norma y no la excepción. Cada una de esas fuentes de datos contiene un enorme volumen de texto no estructurado.

 

El lenguaje humano, a diferencia de la información estructurada, no encaja correctamente en filas y columnas. Pensemos en tratar de ajustar una conversación de mensajes de texto a una tabla. Cada palabra o valor no encaja bien en una celda, ni estas celdas se alinearían perfectamente con algún valor distinto. Cualquier cosa que se escriba con un bolígrafo o en un teclado puede considerarse texto libre o no estructurado. Imaginemos que se lo damos a un ordenador para que lo analice. Sin el procesamiento del lenguaje natural, esa información no tendría ningún significado para la máquina.

 

La capacidad de analizar esos datos no estructurados suele denominarse análisis de textos, que es el proceso de utilizar la tecnología para escalar los actos humanos de lectura, organización y cuantificación de éstos de manera significativa. La analítica de textos es una forma de Inteligencia Artificial que se basa en una serie de capacidades que incluyen el Procesamiento del Lenguaje Natural, el Machine Learning, así como el uso de reglas lingüísticas generadas por expertos en semántica del negocio.

Siempre es interesante no quedarse en el puro análisis, en el modelo, sino ir al siguiente paso: el uso y puesta en producción. Para ello es necesario entender que existe una gran variedad de casos de uso empresarial, como la detección y el seguimiento de problemas de servicio o calidad, la cuantificación de las opiniones de los clientes, la evaluación de riesgos, la mejora de los procesos operativos, el perfeccionamiento de los modelos predictivos y muchos más. El análisis de textos resuelve una gran variedad de problemas y las aplicaciones en todos los sectores están creciendo constantemente. De esta manera se consiguen beneficios en el negocio que automatizan procesos actualmente manuales, o ayudan en la clasificación y toma de decisiones que siempre han tenido un fuerte componente subjetivo.

Con el análisis de textos de SAS se consigue un incremento en la extracción de valor del contenido en el texto, lo que termina redundando en un impacto directo en múltiples áreas de negocio, consiguiendo poner la tecnología más avanzada al servicio de los componentes críticos de la organización.

Ejemplos de casos de uso

Clasificación de consultas o reclamaciones en el Contact Center

La aplicación de NLP e inteligencia artificial en los Contact Center aporta un valor estratégico para optimizar la relación con los clientes, enrutando y detectando de manera precisa y automatizada las consultas o reclamaciones, identificando necesidades y soluciones, y extrayendo información clave y relevante.

Análisis de comentarios y encuestas de clientes

Las encuestas son una fuente de información importante para las organizaciones y en los campos abiertos los clientes expresan inquietudes y opiniones. La solución SAS Visual Text Analytics  explota el valor de esta fuente de información, identificando automáticamente necesidades, problemas, áreas de mejora, puntos fuertes, etc.

Estructuración de formularios

Reducción radical de las tareas repetitivas y manuales en el procesamiento de formularios mediante un uso automatizado del Procesamiento del Lenguaje Natural. Se consigue así un ahorro de tiempo y recursos en la organización que podrán ser usados en tareas de mayor valor añadido.

Gestión documental

Las organizaciones invierten tiempo y un esfuerzo manual valioso buscando y clasificando información relevante en sus repositorios documentales. La Inteligencia Artificial de SAS optimiza los tiempos administrativos, mediante clasificación automática, extracción de entidades, resumen y búsquedas inteligentes.

Impacto del Procesamiento del Lenguaje Natural en el negocio

El análisis de textos de SAS proporciona un enfoque flexible, capaz de abordar una gran variedad de casos de uso con foco en la resolución de desafíos inherentes al negocio. Así, se consigue un incremento en la extracción del valor contenido en el texto, como pueden ser la reducción del tiempo de los procesos mediante el procesamiento automático, una visión objetiva y precisa minimizando errores, descubrimiento de información y patrones ocultos dentro de los repositorios, enriquecimiento de los análisis existentes o incluso la mejora de la experiencia de los clientes o usuarios. Esta propuesta de valor termina redundando en un impacto directo en múltiples áreas del negocio, consiguiendo poner la tecnología más avanzada al servicio de los componentes críticos de la organización.

Los datos de texto no estructurado crecen cada día, y esto supone una oportunidad con enorme potencial. Las capacidades de análisis de texto de SAS acercan el mito a la realidad.

¿Quieres saber cómo el procesamiento del lenguaje natural (NLP) de SAS puede ayudarte?

 

 

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About Author

Alberto Niebla

With an Industrial Engineering background and after a brief experience in a large utilities company, he redirected his work life to the world of Analytics. This opened the doors to Machine Learning and Artificial Intelligence. Soon after, when he joined SAS, this world became a whole universe full of great experiences and stimulating challenges. He was fortunate to land in the Presales department, where he is able to work both on the more technical side of Data Science, predictive models or software as well as on the commercial and results-oriented side and thus better respond to customer needs and challenges. He feels very fortunate to work in one of the leading sectors of the moment.

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