SOLUCIONES PLN

El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) incluye varias tareas clave

1. Tokenización: fragmentación del texto en palabras o token individuales.

2. Etiquetado de partes de la oración (part-of-speech tagging): identificar la parte de la oración (como sustantivo, verbo, adjetivo, etc.) de cada palabra en una oración.

3. Reconocimiento de entidades nombradas: identificación de entidades como personas, lugares, organizaciones, en el texto.

4. Análisis de dependencia: análisis de la estructura gramatical de las oraciones y identificación de las relaciones entre las palabras.

5. Análisis de sentimiento: determinado el tono emocional o sentimiento de un texto o fragmento de texto.

6. Traducción automática: traducción de texto de un idioma a otro.

7. Respuesta a preguntas: extracción de respuestas a preguntas.

Como mencionamos arriba en nuestras soluciones, el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) tiene muchas aplicaciones, incluyendo:

1. Clasificación de texto: categorización de documentos de texto en categorías predefinidas (como correos electrónicos de spam vs. no spam, o de un tema concreto).

2. Análisis de sentimiento: análisis de la retroalimentación del cliente o los mensajes de medios sociales para determinar la opinión pública sobre un producto o servicio.

3. Recuperación de información: búsqueda de documentos relevantes o pasajes de texto basados en una consulta. Pangeanic ofrece Descubrimiento Electrónico y Extracción de Conocimiento, desarrollos personalizados cuando se tienen grandes cantidades de datos.

4. Reconocimiento de entidades nombradas: identificación de datos personales, actores, direcciones, etc. para su eliminación (anonimización) o incluso exportación para procesamiento posterior.

5. Chatbots: creación de interfaces conversacionales que puedan comprender y responder a consultas de usuario.

6. Reconocimiento de voz: transcripción del lenguaje hablado en texto.

7. Generación de lenguaje: generación de texto natural desde datos estructurados o representaciones formales.

El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) es un campo en constante evolución, con nuevas técnicas y aplicaciones siendo desarrolladas todo el tiempo. Las tendencias recientes en PLN incluyen:

1. Aprendizaje profundo: uso de redes neuronales profundas para mejorar la precisión de las tareas de PLN.

2. Modelos de lenguaje previamente entrenados: entrenar modelos de lenguaje grande en vastos conjuntos de datos de texto y ajustarlos para tareas específicas de PLN.

3. PLN multimodal: combinación del PLN con visión por computadora u otras modalidades para analizar y generar contenido multimodal.

4. IA explicable: desarrollo de técnicas para explicar e interpretar las decisiones tomadas por sistemas de PLN.