Técnicas y criterios fundamentales para aplicar con éxito la tecnología híbrida de comprensión del lenguaje
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El lenguaje es un gran activo para las empresas. Alimenta los procesos, da forma a la comunicación interna y externa, y ofrece una visión más clara de los mercados que nos rodean. Pasamos gran cantidad de tiempo inmersos en el lenguaje del trabajo, ya sea procesando e interpretando documentos, buscando información, o relacionándonos con los clientes o entre nosotros.
Las tecnologías de procesamiento y comprensión del lenguaje natural (NLP/NLU) basadas en la inteligencia artificial (IA) nos permiten entender el lenguaje y extraer datos de los documentos,
gestionar interacciones utilizando el habla (como en los chatbots) y procesar información no estructurada de una forma rápida y adaptada a las necesidades. Dado que el volumen de información
basada en el lenguaje sigue creciendo exponencialmente, las tecnologías NLP/NLU representan una ventaja competitiva clave para las empresas en todos los sectores.
Las tecnologías de comprensión del lenguaje (NLU) basadas en la inteligencia artificial pueden dividirse en dos segmentos según el modelo de aprendizaje que utilizan: aprendizaje simbólico y Machine Learning/Deep Learning. Este último suele considerarse, erróneamente, como la única forma de procesar automáticamente los textos.