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¿Qué es NLP y cómo usar el lenguaje natural para mejorar la experiencia del usuario?

¿Qué es NLP y cómo usar el lenguaje natural para mejorar la experiencia del usuario?

Carlos Sanchez

Periodista

NLP - o, en español, PLN (procesamiento del lenguaje natural) - es una de las formas más populares de inteligencia artificial por dos razones: primero, por tratarse del lenguaje, la forma fundamental para interacción de cualquier inteligencia, y, segundo, por ser una de las mejores inversiones que una empresa puede hacer actualmente para mejorar la experiencia del cliente.

Según Mordor Intelligence, el mercado global de procesamiento de lenguaje natural fue valuado en 10.7 mil millones de dólares en 2020 y debería valer 48.5 mil millones de dólares en 2026, registrando una tasa de crecimiento anual compuesto (CAGR) de 26.8% durante el período.

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En este artículo, vamos a explicar qué es NLP y cómo esta tecnología puede mejorar la experiencia del usuario con tu empresa a través de un chatbot.


¿Qué es NLP?

El procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) es una rama de la inteligencia artificial (IA). Ayuda a las máquinas a procesar y comprender el lenguaje humano para que puedan ejecutar tareas repetitivas automáticamente. Los ejemplos engloban traducción automática, resumen, clasificación de boletos y verificación ortográfica. En general, las técnicas de NLP incluyen 4 etapas principales:

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Análisis léxico

Es el proceso de dividir una frase en palabras o pequeñas unidades llamadas “tokens” para identificar su significado y relación con la frase.


Análisis sintáctico

Es el proceso de identificar la relación entre las distintas palabras dentro de una frase, estandarizando su estructura y expresando las relaciones en una estructura jerárquica.


Análisis semántico

Es el proceso de relacionar estructuras sintácticas, desde los niveles de frases, oraciones y párrafos hasta el nivel de la escritura como un todo, con sus significados independientes del lenguaje.


Transformación de salida

Es el proceso de generación de una salida con base en el análisis semántico del texto o habla que se ajusta al objetivo de la aplicación.


¿Cómo se utiliza el lenguaje natural en chatbots?

El NLP está basado en el aprendizaje profundo, que permite a las computadoras generar un significado a través de las entradas enviadas por los usuarios. En el contexto de chatbots, el NLP evalúa la intención de entrada de los usuarios y enseguida crea respuestas con base en un análisis contextual, semejante a un ser humano.

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Digamos que tienes un chatbot para soporte al cliente. Es muy probable que los usuarios intenten hacer preguntas que van más allá del ámbito del bot y se desvíen. Eso se resuelve con las respuestas estándares. Sin embargo, no es posible prever con exactitud el tipo de preguntas que un usuario puede hacer o la forma en que serán hechas.

Cuando se trata de procesamiento del lenguaje natural, los desarrolladores pueden entrenar el bot en varias interacciones y charlas por las que pasará, así como dar varios ejemplos de contenido con el cual podría entrar en contacto. Eso tiende a darle una base mucho más amplia con la cual evaluar e interpretar las consultas con más eficacia.

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¿Cómo sucede esto en la práctica?

Para que el chatbot entienda el mensaje del usuario, necesita convertir el lenguaje humano no estructurado en datos estructurados, para que las computadoras puedan interpretarlos.

Cuando un usuario le envía un mensaje al chatbot, éste necesita utilizar algoritmos para obtener el significado y el contexto de cada frase. Ese proceso es llamado de comprensión del lenguaje natural (NLU, por sus siglas en inglés) y es un subconjunto del procesamiento del lenguaje natural. Consiste en interpretar el mensaje del usuario, extrayendo sus detalles importantes y relevantes.

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Una manera de extraer las partes esenciales de una frase es diferenciar las entidades de la intención. La intención de una frase es el objetivo de la declaración. ¿Qué es lo que el usuario realmente desea alcanzar? Por ejemplo, si el mensaje fuera “¿Cuándo cierra el Subway de Avenida Brasil?”, la intención del mensaje es saber cuándo va a cerrar el restaurante.

La entidad de una frase es algo que cambia o apoya la intención. Por ejemplo: las entidades de la pregunta “¿Cuál es su horario de cierre el martes?” son martes y horario de cierre. Una entidad es básicamente cualquier cosa que puede ser nombrada (como sitio, persona, nombre u objeto).

El chatbot necesita básicamente reconocer las entidades e intenciones de los mensajes del usuario. Para lograrlo, es necesario construir un modelo de NLP para cada entidad con una intención. Por ejemplo: podemos construir un modelo de intención de NLP para que el chatbot reconozca cuando un usuario desea saber el horario de apertura de una tienda.

Podemos construir un modelo de entidad de NLP en el chatbot para reconocer ubicaciones y direcciones, y entonces utilizar esos modelos en el chatbot para brindar el horario de apertura de cualquier tienda en relación a la localización del usuario.

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El proceso de NLP es una parte central de la arquitectura y del proceso del chatbot, porque es la base para traducir el lenguaje humano natural en datos estructurados. Básicamente, el proceso del chatbot se divide así:

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  1. Digamos que quieres comprar algo, decides utilizar la ayuda de un chatbot y escribes tu pedido;
  2. Cuando envías un mensaje al chatbot pidiendo para comprar algo, el bot envía el texto sencillo al mecanismo de NLP;
  3. El motor NLP convierte el mensaje de texto en datos estructurados para símismo. Ahora, los distintos modelos de NLP entran en acción para extraer las intenciones y entidades del mensaje;
  4. El chatbot mueve los datos que fueron recolectados (las intenciones y entidades) hacia el mecanismo de toma de decisión;
  5. El modelo de toma de decisión se basa en acciones y resultados anteriores (el chatbot hace una llamada a su base de datos para tomar una decisión);
  6. Aquí es donde el chatbot convierte los datos de decisión en texto. La generación de lenguaje natural (NLG, por sus siglas en inglés) consiste en la conversión de datos en textos sencillos. Utilizando NLG, el chatbot genera el mensaje, que se presenta al usuario como texto o voz.


¿Cómo el machine learning mejora los mecanismos de un chatbot?

El mejor abordaje para NLP es una mezcla de machine learning (ML) y fundamental meaning (FM), para maximizar los resultados. ML está en el centro de muchas plataformas de NLP, sin embargo, la combinación con FM ayuda a crear chatbots basados en NLP más eficientes.

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El aprendizaje a través de máquinas se utiliza para entrenar a los bots, lo que los lleva al aprendizaje continuo para procesamiento y generación de lenguaje natural. A partir de esto, un chatbot basado en PNL es capaz de:

  • generar menores resultados falsos positivos a través de una interpretación precisa
  • identificar fallas de entrada del usuario y resolver conflictos utilizando modelado estadístico
  • utilizar una comunicación amplia para las respuestas del usuario
  • aprender a lidiar más rápido con las brechas de desarrollo
  • obtener la capacidad de lenguaje natural con menos entradas de datos de entrenamiento
  • ser capaz de redefinir los datos de entrenamiento de entrada para futuras tendencias
  • proveer acciones de corrección sencillas para falsos positivos

NLP ofrece un gran potencial de optimización de la experiencia del usuario. Con ello, las empresas pueden aumentar el alcance de las percepciones sobre los clientes y escuchar lo que dicen con sus propias palabras.

Con base en esos datos, es posible crear estrategias aún más relevantes. Para ello, es fundamental elegir las soluciones correctas. Botmaker, por ejemplo, brinda una plataforma que permite que tu empresa provea un servicio al cliente 100% humano, 100% automatizado o híbrido. Cuando hay un chatbot involucrado en servicio al cliente, NLP es el componente principal para las interacciones y aprendizaje automático.

Ahora que ya sabes qué es NLP y cuáles son sus beneficios, conoce las soluciones de Botmaker para un servicio personalizado al cliente.

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