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PNL en ciencia de datos: 4 técnicas de lenguaje natural que todo científico de datos debe conocer

PNL en ciencia de datos: 4 técnicas de lenguaje natural que todo científico de datos debe conocer

Si te estás preparando para trabajar o ya trabajas en el campo de las Ciencias de Datos, debes saber que ha crecido mucho en el mercado, pero un campo aún poco discutido es el de Procesamiento natural del lenguaje, lo cual es muy importante para estos profesionales.

El llamado NLP (proceso de lenguaje natural) todavía se debate poco en el contexto de la ciencia de datos, pero queremos cambiar eso. Con eso en mente, hemos preparado el artículo especial de hoy. ¡Disfruta la lectura!

¿Qué es la PNL?

Natural Language Process (NLP) o Natural Language Processing (PLN) es una técnica que nace de la articulación entre Data Science, Inteligencia Artificial y Lingüística, con el objetivo de «traducir» el lenguaje humano para el procesamiento de datos a partir de la construcción de modelos de procesamiento de textos. .

¿Ha notado que la mayoría de los servicios de contestador automático que usamos hoy en día nos pasaron por un sistema de contestador automático?

A veces obtenemos una respuesta cómoda a nuestro contacto, pero otras veces es como si la máquina no entendiera lo que estamos tratando de expresar.

Aquí es donde entran en juego los estudios desarrollados en PNL para hacer que este tipo de experiencia sea lo más satisfactoria posible, elevando el nivel de entendimiento entre máquinas y humanos.

Puede parecer una película de ciencia ficción, ¡pero ya es una realidad en el mercado! Así es como funciona todo.

Cómo funciona la PNL

La PNL trabaja con el uso de técnicas lingüísticas, eliminando todo lo que pueda comprometer la comprensión del mensaje y enfocándose en lo que es esencial para la persona y es ejecutable para el sistema.

Por ejemplo, en el servicio WhatsApp de un proveedor de servicios, podemos imaginar la siguiente situación.

Cuando el cliente se pone en contacto y envía un «Hola» en el mensaje, generalmente recibe un mensaje de respuesta automática, agradeciendo al contacto y brindando información básica sobre los servicios ofrecidos.

Generalmente, las opciones se sugieren con lo que más buscan los clientes en general. Puede ser ubicación, horario de apertura y tiempos de entrega.

Si el cliente responde «Me gustaría obtener información sobre el método de pago», se aplicará la técnica de eliminación para borrar el mensaje y hacerlo ejecutable para que el sistema pueda responder a la solicitud del cliente.

En el ejemplo citado, el sistema funciona eliminando lo que no es esencial en el mensaje (desde / sobre / hasta …) y enfocándose en lo ejecutable (informando el método de pago).

Todo esto se hace con gran rapidez para que el cliente reciba algo como: «Formas de pago: efectivo, tarjeta de débito y tarjeta de crédito, que se pueden pagar hasta 3 veces».

¿Por qué tanto interés por el lenguaje natural?

Existe un movimiento mundial para optimizar la interacción entre máquinas y humanos, dando prioridad a la experiencia del consumidor.

Esto se debe a que a las empresas les interesa tener un sistema capaz de dar respuesta a la mayor cantidad de clientes posible, de forma automatizada.

Además de representar un menor gasto con los empleados por el servicio, genera una mayor inversión de tiempo en puestos más estratégicos para la empresa y el profesional.

De hecho, esta es una de las áreas que más se ha desarrollado a lo largo de los años. Solo mire cómo las plataformas con capacidades de búsqueda en línea como Google, YouTube, entre otras, brindan resultados cada vez más acordes con las expectativas de los usuarios.

Los profesionales de Data Science, por su parte, encuentran en las técnicas de PNL excelentes aliados para entender cómo extraer datos de conversaciones de forma organizada y eficiente.

Con eso en mente, hemos separado 4 de las formas principales de utilizar el lenguaje de procesamiento natural para extraer datos e información. Revisa:

4 técnicas de lenguaje natural que todo científico de datos debe conocer

Antes de hablar más concretamente de las técnicas, es importante subrayar que el campo de la lingüística ofrece importantes aportes a las diversas técnicas de la PNL, ya que es un área que aborda aspectos inherentes al lenguaje humano. Son ellos:

  • sonoridad de palabras (fonética);
  • composición e interpretación de palabras (morfología y léxico);
  • composición e interpretación de oraciones (sintácticas y semánticas);
  • análisis discursivo (habla);
  • interpretación de conceptos (pragmático).

Sin entender cómo se articula todo esto dentro del lenguaje, sería imposible desarrollar la aplicabilidad de la PNL que hemos destacado a lo largo del texto. También podemos informar:

  • Traducción simultánea;
  • Comando de voz;
  • corredores automáticos;
  • GPS;
  • entre otros.

Sin más preámbulos, ¡pasemos a las técnicas de PNL!

Stemming

Es una técnica dividida en tres temas:

  1. composición de palabras: al agrupar diferentes formas de una palabra, por ejemplo, se agrupan diferentes conjugaciones verbales (caminaba, caminaba, caminaba …) en forma de infinitivo (caminar);
  2. análisis de vocabulario: en asociación con bases de datos de diccionarios, agrupa palabras con el mismo significado para la estandarización (caminar, cambiar a caminar);
  3. contexto: diferencia palabras que pueden tener diferentes significados según su uso (mango significa fruta o ropa mango).

La lematización representa una importante ganancia cualitativa en cuanto a la comprensión de lo que quiere el usuario, ya que se trata de un conjunto de aspectos más complejos que están presentes en el lenguaje natural.

Stemización

Es una técnica más simplificada que la lematización, ya que solo hay una articulación que es la extracción del radical.

Esto significa que de las diferentes conjugaciones verbales, considerando los ejemplos anteriores, solo resulta la extracción del radical (e).

La técnica de la derivación representa una complicación en términos de análisis del habla, o sentimiento, ya que no diferencia las palabras en función del contexto.

Además, palabras completamente diferentes pueden recibir la misma extracción de raíz, lo que resulta en experiencias incómodas como en nuestro ejemplo inicial, donde la máquina no entiende lo que queremos expresar.

Análisis de los sentimientos

Una técnica muy habitual y que sin duda representa un desafío para los estudios del lenguaje natural, ya que aborda los niveles de subjetividad humana y el intento de captar los sentimientos detrás de las palabras en el texto.

La técnica puede lograr resultados más simples, como clasificar los sentimientos como positivos, negativos o neutrales. Sin embargo, también es posible obtener resultados más complejos, con o sin análisis supervisados.

En el caso de análisis supervisados, estos pueden realizarse sobre la base de clasificaciones probabilísticas.

Extracción, detección o análisis de palabras clave

Es una técnica enfocada en la extracción automática de palabras clave, facilitando, por ejemplo, el monitoreo de redes sociales, atención al cliente, análisis de productos y optimización de motores de búsqueda.

En conclusión …

¿Ha visto cuánto más se puede explorar en el campo de la PNL?

Entra en esta tendencia porque no faltan oportunidades en este mercado que solo tiende a crecer y, por supuesto, ¡invertir en especializaciones marcará la diferencia para quienes quieran entrar con el pie derecho al mercado laboral!

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