Entender el motor NLU

El lenguaje humano es extremadamente complicado de entender para una máquina. Mientras que la mayoría de los ordenadores funcionan en un mundo de reglas y conceptos claramente definidos, la comunicación humana es fluida, compleja y extremadamente sutil. Mientras que todos los ordenadores entienden de la misma manera una entrada de datos, dos personas que lean la misma frase pueden interpretarla de forma completamente distinta. 

No puede haber una solución al lenguaje natural basada en reglas, porque cada persona crea el significado de sus propias frases. Por ello, los ordenadores deben utilizar la tecnología NLU si quieren ser capaces de comprender lo que decimos y actuar en consecuencia. 

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¿Qué es un motor NLU?

También conocida como interpretación del lenguaje natural, comprensión del lenguaje natural (NLU) es una competencia de la ciencia de datos que permite a la inteligencia artificial comprender la comunicación humana.

El NLU suele implementarse con información escrita, pero gracias al software de reconocimiento de texto a voz, es posible que la IA con capacidades NLU comprenda la comunicación verbal. Gracias a su capacidad de reconocimiento rápido del lenguaje natural, el NLU es muy útil en todo tipo de industrias. En los últimos años, ha despertado un gran interés comercial. 

El NLU suele aplicarse junto con la generación de lenguaje natural (NLG). Mientras que la primera mejora las capacidades de comprensión de la IA, la segunda da a los ordenadores la capacidad de generar datos significativos sin necesidad de intervención humana. Juntas, estas dos competencias permiten a la inteligencia artificial entender lo que dice la gente y responder de forma coherente. 

¿Es mejor la PNL chatbots ?

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¿Cómo funciona la comprensión del lenguaje natural (NLU)?

El NLU descompone la comunicación humana en conceptos básicos que pueden entenderse individualmente. Estos conceptos son reinterpretados por el software, que analiza la relación entre las palabras para establecer un mensaje claro. Esto es posible gracias a los algoritmos de aprendizaje automático NLU.

En lugar de un conjunto de reglas estáticas, se utiliza un modelo de lenguaje para enseñar a los motores NLU a reconocer y dar sentido al habla humana. Mediante diversas técnicas estadísticas y probabilísticas que se enseñan utilizando millones de puntos de datos, los modelos lingüísticos dan a las máquinas NLU la capacidad de predecir resultados verbales, responder preguntas e incluso traducir datos a otros idiomas.

Entre los conceptos básicos de texto en lenguaje natural que se entienden mediante NLU están las ubicaciones y las fechas. Por ejemplo, en la frase "Harry se encontró con Sally en el parque el viernes pasado a las 18.00", una solución de software NLU podrá reconocer "el parque" como lugar, "el viernes pasado" como fecha y "las 18.00" como hora. Al mismo tiempo, el software reconocerá a Harry y Sally como entidades.

Una entidad en NLU es cualquier palabra o frase que puede utilizarse para añadir contexto adicional a un mensaje. Las entidades NLU pueden ser personas, objetos, lugares o incluso ideas abstractas. Los puntos de datos que contienen números se conocen como entidades numéricas. Por ejemplo, cantidades, fechas, horas, divisas y porcentajes. 

Aunque el reconocimiento de entidades en un cuerpo de texto puede ser notable, la verdadera maravilla del NLU es su capacidad de clasificación de intenciones. Gracias a esta competencia, una máquina impulsada por NLU es capaz de reconocer lo que las personas intentan conseguir. De este modo, NLU puede utilizarse para mejorar el servicio al cliente, las ventas y muchas otras empresas.

NLU reconoce las intenciones correctas de forma similar a como se reconoce una función en programación. Por ejemplo, una IA potenciada por NLU que lea la frase "Me gustaría comprar una taza de café" puede convertirla en una única intención como "comprarCafé". En un entorno empresarial, la clasificación de intenciones convierte a las IA en asistentes virtuales capaces de seguir instrucciones y realizar tareas rutinarias simultáneamente. 

Chatbot para ventas

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¿Cuál es la diferencia entre NLU y NLP?

La comprensión del lenguaje natural (NLU) es un subconjunto del procesamiento del lenguaje natural (PLN). La PNL es un campo que incorpora tanto la lingüística como la informática para mejorar la comunicación entre los seres humanos y la IA. Por su parte, el NLU es la disciplina de la PNL que se ocupa específicamente de la capacidad de la IA para comprender el habla humana.

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El impacto del NLU en la experiencia del cliente

NLU ha tenido un impacto masivo en la comunicación con los clientes. La experiencia del cliente puede mejorar sustancialmente gracias a cálculos de IA rápidos y potentes, que crean un flujo conversacional fluido entre marcas y consumidores.  

Los estudios demuestran que más de dos tercios de los consumidores estadounidenses siguen siendo reacios a hacer negocios con programas informáticos impersonales. Más del 80 % de las empresas con mejores resultados afirman que la mejora de la experiencia humana digital es una prioridad importante(fuente). 

Al interactuar con un chatbot impulsado mediante NLU, los clientes pueden utilizar su lenguaje natural para comunicar sus pensamientos, ideas, necesidades y deseos. El software puede tener una amplia gama de aplicaciones, desde facilitar la navegación por los menús hasta la recopilación de datos de última generación. 

Las empresas que implantan la tecnología NLU tienen una ventaja considerable sobre la competencia. El software elimina la necesidad de que un agente humano esté presente durante la mayor parte de la comunicación. Además, NLU puede desplegarse a través de varios canales de comunicación como SMS, Messenger, Twitter y WhatsApp, dando a los usuarios la oportunidad de recibir servicios impulsados por NLU a través de la aplicación de su elección. 

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Ejemplos y aplicaciones de NLU

Mayor atención al cliente

Una aplicación sencilla pero revolucionaria de NLU es la mejora de las operaciones de atención al cliente. chatbots puede ofrecer informes inmediatos y fluidos a cualquier hora del día y en varios idiomas. Esto permite a las empresas atender las necesidades de sus clientes independientemente de su lengua materna, ubicación geográfica o zona horaria.

Respuesta vocal interactiva (IVR)

La tecnología IVR puede mejorar la infraestructura del sistema telefónico de una empresa. Las empresas pueden aprovechar IVR para ofrecer a los clientes un software de asistente de voz que interactúa con ellos, recopila información y realiza tareas basadas en los comentarios de los clientes. Si determinadas tareas son demasiado complejas para el asistente, el software es capaz de permitir una comunicación fluida entre la persona que llama y un agente humano.

Enrutamiento de mensajes

El enrutamiento de mensajes permite a las empresas conectar distintos canales de mensajes. La entrada de información recibida por un sistema puede capturarse mediante métodos de resumen de API de lenguaje natural que reconozcan su importancia y la vuelvan a publicar en los canales de comunicación pertinentes. Por ejemplo, el enrutamiento de mensajes basado en el contenido puede utilizarse para difundir una comprobación de inventario a través de múltiples sistemas físicos.

Captura de datos

Las soluciones de software equipadas con competencias de aprendizaje automático, como NLU, han cambiado las reglas del juego en lo que respecta a la recopilación de datos. Los entornos de datos modernos son demasiado grandes para que un humano o un equipo puedan analizarlos, mientras que las máquinas con NLU pueden hacerlo en un abrir y cerrar de ojos. 

Razonamiento automático

Esta competencia informática produce aplicaciones que permiten a las máquinas comprender distintos aspectos del razonamiento. Los programas que aprovechan el razonamiento automático pueden resolver problemas relacionados con la lógica formal, la programación lógica y las matemáticas, entre otros. Debido a su naturaleza abstracta, el razonamiento automático tiene conexiones con la filosofía y la informática teórica, sin dejar de considerarse un subcampo de la inteligencia artificial. 

Inteligencia artificial conversacional

Las interfaces conversacionales aplican lo último en tecnología de redes neuronales para imitar la forma de pensar de los seres humanos. Estas soluciones de IA se apoyan en millones de puntos de información recogidos mediante datos de entrenamiento, que afinan su capacidad para comunicarse con las personas. Las operaciones de evaluación comparativa del motor NLU proporcionan a los ordenadores la información necesaria para conversar con alguien sin que ni siquiera sepan que no se están comunicando con una persona real. 

¿Qué es la IA conversacional y cómo funciona?

Análisis del sentimiento (AS)

El análisis de sentimiento lee la intención del usuario para reconocer si tiene una opinión positiva, negativa o neutra sobre cualquier tipo de tema. Cuando NLU y SA se utilizan conjuntamente, se puede acceder a un informe coherente de los pensamientos y sentimientos de los clientes. Las empresas aplican operaciones de análisis de sentimientos guiadas por NLU para calibrar la popularidad y el éxito de sus productos y servicios en la esfera online.  

Traducción automática (TA)

También conocida como interpretación robotizada, la traducción automática permite a la IA traducir un texto a varios idiomas sin intervención humana. Algunas aplicaciones contienen funciones básicas de MT basadas en reglas, en las que las palabras atómicas se sustituyen por sus equivalentes en otro idioma. Sin embargo, NLU proporciona el marco para aprovechar la traducción automática neuronal (NMT), que simula el cerebro humano para traducir datos basándose en modelos estadísticos.

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