Procesamiento de lenguaje natural

Entre los servicios de PLN más habituales se encuentran:

Procesamiento previo y limpieza de texto, etiquetado de parte del discurso (POS), reconocimiento de entidades con nombre (NER), agrupación de textos, clasificación de textos, generación de textos, análisis de sentimientos, recuperación de información y modelado de temas. Además de estos servicios de PLN de uso general, también existen muchos servicios de PLN especializados que se adaptan a sectores o aplicaciones específicos. Por ejemplo, existen servicios de PLN para los sectores sanitario, financiero y jurídico.

Los servicios de PLN se pueden utilizar para mejorar una amplia gama de tareas, tales como: extraer información de datos de texto, generar nuevo contenido de texto, automatizar tareas como servicios al cliente y entrada de datos, y mejorar la precisión de los modelos de machine learning

Los servicios de PLN aún están en fase de desarrollo y su uso plantea una serie de desafíos. Entre los desafíos más habituales se encuentran:

Calidad y disponibilidad de datos: Los servicios de PLN se desarrollan a partir de grandes conjuntos de datos de texto, por lo que es importante poder acceder a datos de alta calidad. Sin embargo, estos datos pueden resultar costosos y difíciles de obtener.

Complejidad y diversidad del lenguaje: El lenguaje humano es complejo y diverso, y puede resultar difícil para los servicios de PLN comprender todos los matices. Por ejemplo, a los servicios de PLN les puede resultar difícil comprender el sarcasmo, la ironía y la jerga.

Sesgo: Los servicios de PLN pueden ser tendenciosos, en base a los datos con los que se entrenan. Por ejemplo, si un servicio de PLN se entrena con un conjunto de datos de texto redactado en su mayoría por hombres, es posible que esté sesgado a favor de los hombres.

Capacidad de explicar: Puede resultar difícil explicar por qué un servicio de PLN realiza una predicción concreta. Esto puede hacer que sea difícil confiar en los resultados de servicios de PLN, en especial en aplicaciones de alto riesgo.

Al elegir un servicio de PLN, es importante considerar los siguientes factores:

Las tareas específicas de PLN que necesitas realizar, el tamaño y la complejidad de tus datos de texto, tu presupuesto, el nivel de experiencia en PLN del experto que elijas

Los servicios de PLN se utilizan en una amplia gama de sectores, que incluyen:

Atención médica: Los servicios de PLN se utilizan para desarrollar nuevas herramientas de diagnóstico y extraer información de los registros de los pacientes.

Finanzas: Los servicios de PLN se utilizan para detectar fraudes y analizar los mercados financieros.

E-commerce: Los servicios de PLN se utilizan para mejorar la precisión de los resultados de búsqueda y generar recomendaciones de productos personalizadas.

Servicios al cliente: Los servicios de PLN se utilizan para desarrollar chatbots y analizar los comentarios de los clientes.