El Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP, por sus siglas en inglés) es el campo de estudio que investiga cómo las máquinas se comunican con los humanos. Esto con el objetivo de mejorar la interacción entre ambos puntos. Así, es posible optimizar el proceso que hacen las máquinas al procesar información.
Esta rama de la ciencia ha evolucionado gracias a la disponibilidad de datos y la tecnología para que las máquinas hagan uso del lenguaje humano de una manera más precisa. Conoce todo lo que sabemos sobre language modelling y NLP en este artículo.
En NLP, las computadoras analizan el lenguaje y dan una interpretación para que pueda ser utilizado de manera práctica. Usando NLP podemos hacer tareas como realizar un resumen automático de textos, dictados, traducción de idiomas, análisis de sentimiento, reconocimiento del habla y muchas cosas más.
Los asistentes virtuales o chatbots son una de las aplicaciones más utilizadas del NLP, aunque existen muchas otras. La interacción que los humanos tenemos con ciertos asistentes tales como Alexa o Siri son solo ejemplos de cómo el procesamiento del lenguaje es aplicado en productos cotidianos.
Uno de los grandes desafíos al momento de crear un Chatbot es conectar efectivamente con el usuario, brindar información clara y hacer que la conversación fluya de manera orgánica. La inclusión del procesamiento del lenguaje natural en un bot conversacional hace que esta conexión sea mucho más real y cercana.
Estafeta Mexicana le brinda a sus clientes atención de primera calidad en múltiples canales de mensajería, los atiende 24/7 y responde sus dudas más frecuentes con un chatbot que siempre está disponible.
Con nuestra tecnología, hemos podido mejorar distintos procesos dentro de su flujo conversacional, integrando NLP en las ramas de:
El proceso natural comienza con una pregunta o frase abierta por parte del usuario. El chatbot alimenta la frase al motor de NLP, procesa la oración o pregunta y genera una interpretación. Hay dos tipos de interpretaciones:
Independientemente de la interacción, el NLP se está retroalimentando constantemente para mejorar su modelo de predicción.
Para entender mejor al usuario y mejorar la experiencia conversacional, todo chatbot con NLP requiere de un entrenamiento alimentado de un motor de frases y oraciones más populares y de forma periódica se realizan actualizaciones automáticas y semiautomáticas de las mejoras obtenidas en el proceso de aprendizaje.
En NLP, no es suficiente entender el significado individual de una palabra, sino el conjunto de ellas en una oración y a su vez en un párrafo, para así generar una conclusión precisa de lo que está expresando el texto. Un solo idioma tiene millones de modismos, ambigüedades y expresiones culturales con diversos significados que hacen de está tarea, un reto increíble de dominar.
Nuestro lenguaje está lleno de riqueza cultural expresado en palabras, gestos y expresiones que conectan más allá de las palabras. En la medida que podamos crear una interacción más natural entre un humano y una máquina, podremos crear conexiones más significativas.
Esto aplicado a nuestro giro de negocio, en experiencias conversacionales y chatbots, representa una gran oportunidad para las marcas y empresas de conversar con sus clientes de manera automática y natural.
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