¿Cómo funciona la comprensión del lenguaje natural NLU?

La comprensión del lenguaje natural (NLU) ha transformado la forma en que las empresas interactúan con sus clientes. La capacidad de descifrar la intención del cliente a partir de mensajes de texto, correos electrónicos y otras formas de comunicación se ha convertido en algo esencial para empresas grandes y pequeñas.

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¿Qué es la comprensión del lenguaje natural (NLU)?

La comprensión del lenguaje natural (NLU) es una rama de la inteligencia artificial (IA). Es uno de los principales subcampos del procesamiento del lenguaje natural (PLN), un campo que aplica la lingüística computacional de formas significativas y apasionantes.

La PNL es un término amplio que engloba varios subcampos como la recuperación de información, la extracción de información, la minería de textos, el reconocimiento de voz, los modelos lingüísticos, la gestión de diálogos, la traducción automática, las interfaces conversacionales, la generación de lenguaje natural (NLG), etc. La NLU es una de las áreas más importantes de la PNL, ya que hace posible que las máquinas nos entiendan.

El objetivo de NLU es permitir que los programas informáticos entiendan el lenguaje humano natural en forma verbal y escrita. El NLU funciona mediante algoritmos que convierten el habla humana en un modelo de datos bien definido de definiciones semánticas y pragmáticas.

Hay dos conceptos fundamentales en NLU:

Reconocimiento de intenciones

El objetivo del reconocimiento de intenciones es identificar el sentimiento del usuario dentro de un cuerpo de texto y determinar el objetivo de la comunicación en cuestión. Dado que establece el significado del texto, el reconocimiento de la intención puede considerarse la parte más importante de los sistemas NLU.

Reconocimiento de entidades

El objetivo del reconocimiento de entidades es identificar las entidades de un mensaje para extraer la información más importante sobre ellas. El reconocimiento de entidades se basa en dos tipos principales de entidades, denominadas entidades numéricas y entidades con nombre. Una entidad numérica puede referirse a cualquier tipo de valor numérico, incluidos números, divisas, fechas y porcentajes. En cambio, las entidades con nombre pueden ser nombres de personas, empresas y lugares.

Por ejemplo, una solicitud de billete de avión a la Isla de Man el 11 de enero puede desglosarse de la siguiente manera:

• Billete de avión [intento]
• Viajar en avión [intento]
• Isla de Man [ubicación]
• 11 de enero [fecha]

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El objetivo de los datos de entrenamiento NLU

También denominados "ejemplos de enunciados", los datos de entrenamiento son un conjunto de ejemplos escritos del tipo de comunicación con el que se espera que interactúe un sistema que utilice NLU. El objetivo de utilizar datos de entrenamiento NLU es preparar un sistema NLU para manejar casos reales de habla humana.

Los datos de entrenamiento organizan el lenguaje no estructurado en conjuntos conocidos como "buckets". El propósito de estos buckets es contener ejemplos de discurso que, aunque diferentes, tengan el mismo o similar significado. Por ejemplo, un mismo bucket puede contener las frases "resérvame un viaje" y "Por favor, llama a un taxi a mi ubicación", ya que la intención de ambas frases alude a la misma acción.

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¿Cómo funciona el NLU en un chatbot?

chatbots utiliza la comprensión del lenguaje natural para entender lo que dicen las personas cuando hablan utilizando sus propias palabras. Esto permite conversaciones fluidas entre humanos y chatbots . Para que una IA pueda desplegar con éxito el NLU, primero debe ser entrenada. Mediante el uso de datos de entrenamiento, chatbots con capacidades de aprendizaje automático puede comprender cómo derivar el contexto del lenguaje no estructurado.

En el caso de chatbots creadas para ser asistentes virtuales de los clientes, los datos de formación que reciban serán relevantes para sus funciones y no comprenderán conceptos relacionados con otros temas. Al igual que los humanos, si a una IA no se le han enseñado los conceptos adecuados, no tendrá la información necesaria para manejar tareas complejas.

Si se integra el reconocimiento automático del habla en la infraestructura del chatbot, éste podrá convertir el habla en texto para el análisis NLU. Esto significa que hoy en día las empresas pueden crear asistentes conversacionales que entienden lo que dicen los usuarios, pueden seguir instrucciones e incluso responder utilizando el habla generada.

Para implementar con éxito NLU, un chatbot debe ser capaz de:

• Comprender y generar las partes de la oración
• Extraer y comprender entidades
• Determinar el significado de las palabras
• Utilizar otras actividades de procesamiento para conectar conceptos, frases y gramática en una imagen de intención y significado.

Diferencia entre inteligencia artificial bot y conversacional

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Un ejemplo de comprensión del lenguaje natural

Un claro ejemplo de NLU en acción se encuentra en su bandeja de entrada. Las principales soluciones de correo electrónico incorporan funciones de filtrado de spam basadas en NLU. Organizan los mensajes entrantes para eliminar el spam y los virus informáticos. Las empresas también pueden utilizar filtros de correo electrónico para inspeccionar los correos salientes y asegurarse de que todos los empleados cumplen la política de la empresa.

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Aplicaciones y casos de uso de la comprensión del lenguaje natural

Conversación chatbots

La atención al cliente se ha revolucionado con la introducción de la IA conversacional. Gracias a la implantación del servicio de atención al cliente chatbots, los clientes ya no tienen que sufrir largos tiempos de espera telefónica para recibir asistencia sobre productos y servicios.

Mediante la implementación de NLU, chatbots , que de otro modo solo podría ofrecer respuestas básicas, puede utilizar el reconocimiento de palabras clave para ampliar sus capacidades conversacionales. Con NLU, chatbots puede ofrecer atención al cliente instantánea y permanente en todas las fases del proceso de atención al cliente. Esta competencia mejora drásticamente la satisfacción del cliente al establecer un canal de comunicación rápido para resolver problemas comunes.

Servicio de atención al cliente chatbots aprovechando NLU son capaces de:

• Responder a las preguntas más frecuentes
• Simplificar el pago y el envío
• Proporcionar información y orientación personalizadas

NLU chatbots permite a las empresas atender una gama más amplia de consultas de los usuarios con un coste operativo reducido. Estos chatbots pueden tomar las riendas del servicio al cliente en áreas en las que los agentes humanos pueden quedarse cortos. Por ejemplo, un centro de llamadas que utilice chatbots puede permanecer accesible a los clientes a cualquier hora del día. Como chatbots no se cansa ni se frustra, es capaz de mostrar siempre un tono positivo, manteniendo intacta la reputación de una marca. NLU puede dotar a chatbots de cierto grado de inteligencia emocional, dándoles la capacidad de formular respuestas emocionalmente relevantes a clientes exasperados.

Asistencia automatizada mediante tickets

La gestión manual de la venta de entradas puede acarrear una serie de inconvenientes. Entre ellos, retrasos, un sinfín de correos electrónicos de ida y vuelta y clientes frustrados. Mediante NLU, estos procesos manuales de gran volumen pueden sustituirse fácilmente por procedimientos automáticos impulsados por IA. 

Un sistema NLU capaz de entender el texto de cada ticket puede filtrarlos y dirigirlos al experto o departamento adecuado. Como el software NLU entiende cuál es la solicitud real, puede permitir una respuesta de la persona o el equipo pertinente a mayor velocidad. El sistema puede proporcionar tanto a los clientes como a los empleados información fiable en el momento oportuno.

Aunque esta capacidad es útil en todos los ámbitos, beneficia especialmente a los departamentos de atención al cliente y TI. Los sistemas NLU son capaces de marcar los tickets más urgentes y recomendar soluciones gracias a su capacidad para comprender el contexto y el significado de las distintas solicitudes con las que interactúan.

Análisis del sentimiento

Comprender las opiniones, necesidades y deseos de los clientes es una de las principales prioridades de las organizaciones y marcas. Al disponer de información tangible sobre qué experiencias de los clientes son positivas o negativas, las empresas pueden replantearse y mejorar la forma en que ofrecen sus productos y servicios. El análisis de sentimientos impulsado por NLU es un método significativamente eficaz para captar la voz del cliente, extraer emociones del texto y utilizarlas para mejorar las relaciones entre el cliente y la marca.

En su forma más básica, el análisis de sentimientos puede identificar el tono que subyace en las entradas de lenguaje natural, como los mensajes de las redes sociales. Yendo más allá, el software puede organizar datos no estructurados en informes comprensibles sobre las opiniones de los clientes. Estos datos permiten a los equipos de marketing ser más estratégicos a la hora de ejecutar campañas.

Revisión automatizada de documentos

Realizar una revisión manual de documentos complejos puede ser una odisea muy engorrosa, agotadora y lenta. Además, las tareas mundanas y repetitivas suelen estar expuestas al riesgo de error humano, lo que puede tener repercusiones nefastas si los documentos de destino son de naturaleza sensible.

En cambio, los sistemas NLU pueden revisar cualquier tipo de documento con una rapidez y precisión sin precedentes. Además, el software también puede realizar útiles tareas secundarias, como la extracción automática de entidades para identificar información clave que pueda ser útil a la hora de tomar decisiones empresariales oportunas.

Automatización de procesos empresariales y chatbots

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Servicios de desarrollo de la comprensión del lenguaje natural

Botpress le permite aprovechar las tecnologías de IA más avanzadas, incluidos los sistemas NLU de última generación. Al utilizar la plataforma de código abierto Botpress , puedes crear chatbots con NLU que se adelantan a los tiempos y cuestan menos dinero y recursos.

Todos los chatbots deben ser entrenados antes de ser desplegados, pero Botpress acelera sustancialmente este proceso. Chatbots creado a través de Botpress puede ser capaz de comprender conceptos con tan sólo 10 ejemplos de una intención, lo que repercute directamente en la velocidad a la que un chatbot está listo para interactuar con humanos reales.

Además, Botpress admite más de 10 idiomas de forma nativa, entre ellos inglés, francés, español, árabe y japonés. Los usuarios también pueden aprovechar el modelo FastText para acceder a 157 idiomas diferentes. Gracias a esto, un único chatbot es capaz de crear experiencias conversacionales multilingües y atender instantáneamente a diferentes mercados.

Póngase en marcha

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