Tag: procesamiento del lenguaje natural
- ALGORITMO. En Ciencias de la Computación, un algoritmo es un conjunto de pasos para realizar una tarea. En otras palabras, una secuencia lógica y con instrucciones que forman una fórmula matemática o estadística para realizar el análisis de datos.
- ANÁLISIS DE SENTIMIENTO. El análisis de sentimiento se refiere a los diferentes métodos de lingüística computacional que ayudan a identificar y extraer información subjetiva del contenido existente en el mundo digital. Gracias al análisis del sentimiento, podemos ser capaces de extraer un valor tangible y directo, como puede ser determinar si un texto extraído de la red Internet contiene connotaciones positivas o negativas.
- ANÁLISIS PREDICTIVO. El análisis predictivo pertenece al área de la Analítica Empresarial. Se trata de utilizar los datos para determinar que puede pasar en el futuro. La AP permite determinar la probabilidad asociada a eventos futuros a partir del análisis de la información disponible (presente y pasada). También permite descubrir relaciones entre los datos que normalmente no es detectada con un análisis menos sofisticado. Técnicas como la minería de datos (data mining) y los modelos predictivos son utilizados.
- ANALÍTICA EMPRESARIAL. La Analítica Empresarial comprende los métodos y las técnicas que se utilizan para recopilar, analizar e investigar el conjunto de datos de una organización, lo cual genera conocimiento que se transforma en oportunidades de negocio y mejora la estrategia empresarial. AE permite una mejora en la toma de decisiones ya que éstas se basan en la obtención de datos reales y tiempo real y permite conseguir objetivos empresariales a partir del análisis de estos datos.
- BIG DATA. Actualmente nos encontramos en un entorno en el que cada día se generan trillones de bytes de información. A esta enorme cantidad de datos producidos día a día, la denominamos Big Data. El crecimiento de los datos provocados en Internet y otras áreas (Ej. Genómica) hacen necesarias nuevas técnicas para poder acceder y utilizar estos datos. Al mismo tiempo estos grandes volúmenes de datos ofrecen nuevas posibilidades de conocimiento y nuevos modelos de negocio. En particular, en Internet, este crecimiento comienza con la multiplicación en el número de webs comenzando los buscadores (ej. Google) a buscar nuevas formas de almacenar y acceder a estos grandes volúmenes de datos. Esta tendencia (blogs, redes sociales, IoT …) está provocando la aparición de nuevas herramientas de Big Data y la generalización de su uso.
- BUSINESS ANALYTICS (Analítica Empresarial). La Analítica Empresarial o Business Analytics permite conseguir los objetivos empresariales, a partir del análisis de datos. Básicamente permite detectar tendencias y realizar pronósticos a partir de modelos predictivos y utilizar estos modelos para optimizar los procesos de negocio.
- BUSINESS INTELLIGENCE (Inteligencia de Negocio). Otro concepto relacionado con la AE es la Inteligencia Empresarial (IE) centrada en el uso de los datos de una empresa para facilitar también la toma de decisiones y anticipar acciones empresariales. La diferencia con la AE es que la IE es un concepto más amplio, no solo se centra en el análisis de datos sino que éste es un área dentro de la IE. Es decir, la IE se trata de un conjunto de estrategias, aplicaciones, datos, tecnología y arquitectura técnica entre las que se encuentra la AE; y todo ello, enfocado a la creación de nuevo conocimiento a través de los datos existentes de la empresa
- DATA MINING o minería de datos. Data Mining (minería de datos) es también conocida como Knowledge Discovery in database (KDD). Es comúnmente definida como el proceso para descubrir patrones útiles o conocimientos a partir de fuentes de datos tales como Bases de Datos, textos, imágenes, la web, etc. Los patrones deben ser válidos, potencialmente útiles y entendibles. La minería de datos es un campo multidisciplinar que incluye: aprendizaje automático, estadísticas, sistemas de base de datos, inteligencia artificial, Information Retrieval, visualización de la información, … El objetivo general del proceso de minería de datos consiste en extraer información de un conjunto de datos y transformarla en una estructura comprensible para su uso posterior.
- DATA SCIENCE. La oportunidad que los datos ofrecen para generar nuevo conocimiento requiere de técnicas sofisticadas de preparación de estos datos (estructuración) y análisis de los mismos. Así en Internet, sistemas de recomendación, traducción automática y otros sistemas de Inteligencia Artificial se basan en técnicas de Data Science o Ciencia de datos.
- DATA SCIENTIST. El data scientist, como su propio nombre indica, es un experto en la Ciencia de Datos (Data Science). Su trabajo se centra en extraer conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos (Big Data) extraídos de diversas fuentes y múltiples formatos para dar respuesta a las cuestiones que se planteen.
- DEEP LEARNING o aprendizaje profundo es una técnica dentro del machine learning basado en arquitecturas neuronales. Un modelo basado en deep learning puede aprender a realizar tareas de clasificación directamente a partir de imágenes, texto o sonido, etc. Sin necesidad de intervención humana para la selección de características, esto se puede considera la principal característica y ventaja del deep learning, llamada “feature discovering”. Pueden, además, poseer una precisión que supera al ser humano.
- GEOMARKETING. El análisis conjunto de los datos demográficos, económicos y geográficos posibilita estudios de mercado para rentabilizar las estrategias de marketing. El análisis de este tipo de datos se puede llevar a cabo a través del Geomarketing. Tal como su propio nombre indica, Geomarketing es una confluencia entre geografía y marketing. Se trata de un sistema integrado de información -datos de diversa índole-, métodos estadísticos y representaciones gráficas orientados a dar respuestas a cuestiones de marketing de forma rápida y sencilla.
- INTELIGENCIA ARTIFICIAL. En computación se trata de programas o bots diseñados para realizar determinadas operaciones que se consideran propias de la inteligencia humana. Se trata de hacer que éstos sean tan inteligentes como un humano. La idea es que perciban su entorno y actúen en base a ello, centrado en el auto-aprendizaje, sean capaces de reaccionar ante nuevas situaciones.
- INTELIGENCIA ELECTORAL. Este nuevo término “Inteligencia Electoral (IE)” es la adaptación de modelos matemáticos y de Inteligencia Artificial a las peculiaridades de una campaña electoral. El objetivo de esta inteligencia es la obtención de una ventaja competitiva en los procesos electorales, ¿sabes cómo funciona?
- INTERNET OF THINGS (IoT). Este concepto, Internet de las Cosas, fue creado por Kevin Ashton y hace referencia al ecosistema en el que los objetos cotidianos están interconectados a través de Internet.
- MACHIEN LEARNIN (Aprendizaje automático). Este término hace referencia a la creación de sistemas a través de la Inteligencia Artificial, donde lo que realmente aprende es un algoritmo, el cual supervisa los datos con la intención de poder predecir comportamientos futuros.
- MINERÍA WEB. La minería web tiene como objeto descubrir información útil o el conocimiento (KNOWLEDGE) procedente de la estructura de hipervínculo web, contenido de la página y datos de usuario. Aunque la minería web utiliza muchas técnicas de minería de datos, no es meramente una aplicación de técnicas de minería de datos tradicionales, debido a la heterogeneidad y la naturaleza semi-estructurada o no estructurada de los datos de la web. La minería web o web mining comprende una serie de técnicas encaminadas a obtener inteligencia a partir de datos procedentes de la web. Aunque las técnicas utilizadas tienen su raíz en las técnicas de data mining o minería de datos, presentan características propias debido a las particularidades que presentan las páginas webs.
- OPEN DATA. El Open Data es una práctica que tiene la intención de disponer de unos tipos de datos de forma libre para todo el mundo, sin restricciones de derecho de autor, patentes u otros mecanismos. Su objetivo es que estos datos puedan ser consultados, redistribuidos y reutilizados libremente por cualquiera, respetando siempre la privacidad y seguridad de la información.
- PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL (PLN). Del procesamiento conjunto de la ciencia computacional y la lingüística aplicada, nace el Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN o NLP en inglés), cuyo objetivo no es otro que el de hacer posible la compresión y procesamiento asistidos por ordenador de información expresada en lenguaje humano, o lo que es lo mismo, hacer posible la comunicación entre personas y máquinas.
- PRODUCT MATCHING. El Product Matching es un área perteneciente a Data Matching o Record Linkage encargada de identificar automáticamente aquellas ofertas, productos o entidades en general, que aparecen en la web procedente de diversas fuentes, aparentemente de forma distinta e independiente, pero que hacen referencia a una misma entidad real. En otras palabras, el proceso de Product Matching consiste en relacionar para distintas fuentes aquellos productos que son el mismo.
Antes del auge Big Data e Inteligencia Artificial (IA), las técnicas de marketing se sostenían en «casi conjeturas» gracias a las investigaciones de mercado offline pero que no siempre reflejaban lo que realmente querían los consumidores al 100%. De ahí que digamos «conjeturas», como una aproximación o estimación probable. Sin embargo, actualmente, gracias a las nuevas tecnologías inteligentes y al mundo Social Media, las marcas pueden eliminar estas «conjeturas» e incorporar comentarios reales de los consumidores a sus estudios de mercado para obtener una ventaja competitiva.
Por otro lado, existe una nueva generación, los Millennials, que están acostumbrados a trabajar con bots desde realizar una queja a través de chatbots hasta tener «meets» con bots (ej. citar a un coche Uber). Por lo que no sorprende que esta generación quieran que estos bots los ayuden a elegir un atuendo, un coche o una escapada de fin de semana. Ya sean recomendaciones de Amazon impulsadas por la Inteligencia Artificial que revolucionan la cadena de productos o que toda la industria publicitaria se ajuste a los algoritmos de Google y Facebook, que la Inteligencia Artificial ha estado moldeando el espacio online más que cualquier otra tecnología.
Una nueva generación que requiere nuevas soluciones: IA & Seamless Consumer Experience
La solución es simple de explicar pero difícil de ejecutar: hacer que la experiencia de consumo online sea tan parecida como estar en una tienda física o frente una persona real. El ingrediente que falta aquí es una voz: una voz en sentido figurado, que los consumidores deben escuchar sus deseos y necesidades; una voz en sentido literal, que los consumidores deben poder usar el lenguaje para dirigir su experiencia de compra; y una voz en sentido práctico, que las marcas deben utilizar un tono claro.
Un ejemplo claro de todo esto es Starbucks. La app de la compañía -en EE.UU- permite a los clientes usar su propio «Natural Language» para hacer su pedido antes de llegar a la tienda. Como Starbucks sabe, la idoneidad es clave, y el Procesamiento del Lenguaje Natural permite que los pedidos sean personales y fácil de hacer.
A este tipo de soluciones se les llama Seamless Consumer Experience. Se trata de un concepto focalizado en el usuario y cuyo objetivo es hacer que éste obtenga su experiencia en el consumo de un producto o marca de forma sencilla, transparente y sin interrupciones (ej. colas de espera).
La Inteligencia Artificial no va a reemplazar a las personas, pero debería ayudarnos a trabajar de manera más efectiva y eficiente. Por ejemplo, cuando el consumidor interactúa con un agente virtual, es fácil infundirle una tonelada de información personal sobre él, y puede actuar sobre esa información rápidamente. Si se le proporciona esta misma información a un agente call center, solo hay una cantidad de datos que pueden procesar sin dejar de responder al cliente.
Por tanto, estas tecnologías inteligentes puede ayudar a personalizar y abordar las preocupaciones individuales de manera mucho más rápida y eficiente que las personas, y los escenarios más complejos serán aquellos en los que comience a buscar la intervención humana en combinación con la Inteligencia Artificial. Todo el mundo quiere una interacción fácil, sin fricciones, similar a la de Amazon, Starbuck, … y eso se está convirtiendo rápidamente en una apuesta para las expectativas de los clientes. La IA puede ayudar a que las empresas lleguen allí donde el ser humano no puede.
Tanto la Inteligencia Artificial, Procesamiento del Lenguaje Natural, Machine Learning… son, probablemente, las tecnologías más predominantes en la actualidad ya que la mayoría de las marcas se centran en mejorar la experiencia del cliente (customer experience), crear interacciones con el cliente más fluidas y sin problemas (seamless) y optimizar sus resultados.
El Plan de Impulso de las Tecnologías del Lenguaje (PTL) se ejecuta en el marco de la Agenda Digital para España y tiene como objetivo impulsar el sector del procesamiento del lenguaje natural (PLN), la traducción automática y los sistemas conversacionales en lengua española y lenguas cooficiales. Con un alcance de cinco años, este PTL tiene como premisa coordinar todas las actuaciones de la Administración General del Estado junto a las Comunidades Autónomas para fomentar las tecnologías del lenguaje.
Asimismo, existen algunos objetivos específicos que se engloban en este Plan:
- Establecer medidas encaminadas a aumentar el número, calidad y disponibilidad de las infraestructuras lingüísticas en español y lenguas cooficiales.
- Impulsar la Industria del lenguaje fomentando la transferencia de conocimiento entre el sector investigador y la industria.
- Ayudar a la internacionalización de las empresas e instituciones que componen el sector.
- Mejorar la difusión de los proyectos actuales.
- Mejorar la calidad y capacidad del servicio público incorporando las tecnologías PLN, la traducción automática y los sistemas conversacionales.
- Apoyar la generación, estandarización y difusión de recursos lingüísticos.
El PTL pretende que el impulso a las tecnologías del lenguaje se realice de forma coordinada: buscar sinergias y evitar duplicidad de esfuerzos, conforme a las recomendaciones de la Comisión para la Reforma de las Administraciones Públicas (CORA).
Este PTL se estructura en cuatro ejes principales:
- Eje I: Apoyo al desarrollo de infraestructuras lingüísticas
- Eje II: Impulso de la Industria de las Tecnologías del Lenguaje
- Eje III: La Administración Pública como impulsor de la Industria del Lenguaje
- Eje IV: Proyectos faro de tecnologías de procesamiento de lenguaje natural.
Puedes descargarlo aquí.
ITELLIGENT, pionera en España en Procesamiento del Lenguaje Natural
Con más de diez años de experiencia, ITELLIGENT ha sido pionera en aplicaciones de técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural para diversos clientes y proyectos, tanto nacionales como internacionales. Asimismo, nos hemos especializado en el desarrollo de tecnologías encaminadas a la estructuración de Big Data y el desarrollo de soluciones que permitan a las organizaciones una ventaja competitiva gracias a la «inteligencia» que el análisis de estos grandes volúmenes de datos les aporta.
¿Quieres saber más sobre nuestros proyectos?
- ITELLIGENT, con diez años en el mercado, ha sido pionera en España en aplicaciones de Inteligencia Artificial y Big Data.
- Netopinion es la plataforma más avanzada del mercado que cubre todas tus necesidades y si necesitas algo más… ITELLIGENT lo desarrolla.
La Inteligencia Artificial al servicio del Branding y la Audiencia Social. Así es Netopinion de ITELLIGENT, una plataforma pionera en España para gestionar, monitorizar y medir la reputación de marcas, productos-servicios, personas y/o campañas en Internet. Se trata de la única herramienta del mercado que permite la multi-escucha activa, desarrollada en España por expertos en Procesamiento del Lenaguaje Natural (PLN) con modelos de inteligencia artificial que reducen el ruido en la escucha, y que posee analíticas y visualizaciones avanzadas con posibilidad de acceso a través de API.
NETOPINION se compone de los siguientes módulos:
- Multi Escucha Activa. Única herramienta con multi-escucha activa que permite medir todas las dimensiones de un proyecto sin incurrir en sesgos.
- Analítica Social Media. Analiza y mide el impacto de tus acciones en redes sociales a través de los módulos de Facebook, Twitter y/o Instagram.
- Alertas Inteligentes. Las alertas inteligentes de Netopinion permiten que solo recibas aquello que es relevante para ti evitando la saturación de mensajes intrascendentes.
- Gamificación. Permite crear campañas de motivación mediante retos, mensajes, puntuaciones, etc. Puedes incrementar significativamente el resultado de tus campañas.
- SIG: Sistema de Información Geográfica. Visualizaciones sobre mapas de conversaciones geolocalizadas y comparativas con bases de datos y capas varias: geodemografia, recursos de interés, etc.
- Gestor de contenido. Gracias a este modulo puedes publicar directamente desde la herramienta en tus redes sociales e incorporar datos a la misma a través una extensión de Chrome (Power Bar)
- Análisis de sentimiento. Descubre cuánto, cuándo, dónde, quién, qué y cómo opinan sobre tu marca frente a la competencia. A través de este módulo puedes analizar el estado de la reputación online de tu marca, producto, servicio, etc.
- Campañas. Analiza y mide el impacto de tus campañas en Twitter e Instagram a través de la escucha de @cuentas y #hashtags específicos de campañas.
- Informes. Servicio de informes automáticos o realizados por expertos en base aquellos módulos que se adapten mejor a tus necesidades.
- Otros servicios adicionales a medida.
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