En este primer video sobre el Procesamiento de Lenguaje Natural o PLN, explicamos la importancia de procesar la información no estructurada que existen en la redes sociales. También nos enfocamos en describir los usos y beneficios de utilizar el PLN. En el video resaltamos el papel de la minería de textos para llevar las cosas un paso más allá, al extraer información precisa basada en mucho más que palabras clave. El contenido del video es el siguiente: 1. ¿Qué es el PLN? 2. ¿Qué es la analítica de texto? 3. Importancia de la analítica de texto 4. Analítica de texto y experiencia del cliente 5. conclusiones

1. PROCESAMIENTO DELENGUAJENATURAL
ANALÍTICA DE TEXTO

2. CONTENIDO
¿QUÉ ES EL PLN?.
¿QUÉ ES LA ANÁLITICA DE
TEXTO?.
IMPORTANCIA DE LA
ANALÍTICA DE TEXTO.
ANALÍTICA DE TEXTO Y
EXPERIENCIA DEL CLIENTE.
CONCLUSIONES.

3. El procesamiento del lenguaje natural
es una rama de la inteligencia
artificial que se ocupa de la interacción
entre los ordenadores y los
seres humanos usando el lenguaje
natural.
¿QUÉESPLN?

4. Análisis Semántico Análisis del discurso
Se trata de buscar significado a la
entrada en lenguaje natural. Entre las
aplicaciones tenemos a los chatbots
para realizar las siguientes tareas:
• Extracción de entidades
• Análisis de sentimiento.
• Segmentación de temas.
• Extracción de relaciones
• Es un proceso por el que se miran
a unas estructuras lingüísticas de
mayor tamaño, para obtener
sentido de ello como una unidad y,
por ejemplo, ser capaz de hacer
algún tipo de resumen.
TAREASCOMUNESDELPLN
Análisis Sintáctico
Consiste en tomar un texto de
entrada y descomponerlo en las
partes que lo integran.
En el caso de la voz, segmentar el
sonido de entrada en los
denominados morfemas y construir
estructuras que representen lo
hablado en una cierta gramática.
Otra tarea es el etiquetado de las
palabras clasificándolas como
sustantivos, adjetivos, verbos

5. INTERACCIÓN ENTREHUMANOS YCHATBOTS
UTILIZANDO ELPLN
• La persona habla con el chatbot.
• El chatbot captura el audio.
• Se lleva a cabo la conversión de audio a texto.
• Procesamiento de los datos del texto.
• Tiene lugar la conversión de datos a audio.
• El chatbot responde reproduciendo el archivo de audio.
• La persona finaliza o continúa la conversación.

6. PLN
U na ra ma de la
inteligenc ia a rtific ia l que
a yuda a la s
c omputa dora s a
c omprender, in terpreta r
y ma nipula r el leng ua je
huma no .

7. ANALÍTICA
DETEXTO
¿En qué consiste la analítica de texto?
La analítica de texto, o minería de texto se refiere al
proceso de extraer automáticamente información de
alto valor del texto. Esta extracción es un proceso de
estructuración del texto de entrada, descubrir patrones en
el texto estructurado y evaluar e interpretar los resultados.
Para ello se utilizan técnicas de aprendizaje automático,
estadística, lingüística computacional, minería de datos o
recuperación de la información.
El contenido no estructurado
en forma de texto en formato
libre, imágenes, audio y vídeo
(y no los datos estructurados)
es la materia prima “natural”
de las comunicaciones entre
personas.

9. IMPORTANCIA DE
LA ANALITICA DE
TEXTO
NECESIDAD DE EXTRAER
CONTENIDO NO ESTRUCTURADO
• La explosión de contenido en redes
sociales ha multiplicado la necesidad.
• El texto no estructurado tiene un valor
incalculable para “tomarle el pulso” a
un mercado.
• Mas oferta tecnológica para procesar
contenido no estructurado a costos
cada vez menores.
• Mayor demanda por las “percepciones
de los clientes”, transformando los
“datos no estructurados” en
información estructurada y manejable.

10. ¿Dóndesepuedeaplicar?
ANALÍTICA DE TEXTO
En empresas toma la forma de Voz del Cliente / gestión de la Experiencia del Cliente:
el proceso automático masivo de la información no estructurada contenida en encuestas,
interacciones en el “centro de contacto” y comentarios sociales permite obtener una
visión de 360º de esos clientes. En el caso de las oficinas del gobierno y otras
organizaciones políticas este escenario toma la forma de Voz del Ciudadano o del
Votante.
Cuando necesitamos “escuchar” lo que dice la comunidad interna de la organización,
estamos típicamente ante las aplicaciones de Voz del Empleado orientadas a la Gestión
del Talento.
En investigación científica se aplica para hacer minería sobre grandes volúmenes de
artículos y otros documentos buscando relaciones y recuperar información.

11. ¿Dóndesepuedeaplicar?
ANALÍTICA DE TEXTO
Medios de comunicación y editoriales lo utilizan para explotar sus
archivos, producir contenidos de mayor calidad más rápidamente, involucrar
a la audiencia mediante contenidos personalizados y monetizar su
producción mediante publicidad enfocada y nuevos modelos de negocio.
En el ámbito de la justicia y la prevención y lucha contra el delito, en aplicaciones
de eDiscovery y Compliance se utiliza para procesar automáticamente
documentos y comunicaciones para descubrir indicios de comportamientos
potencialmente delictivos, p. ej., uso de información privilegiada, fraude.
Organizaciones en los sectores de salud, judicial, etc. lo aplican para la
codificación automática y el análisis de expedientes, a efectos de una mejor
categorización, asignación y explotación.

12. Identificar puntos débiles
en el recorrido del cliente.
Medir actitudes y sentimientos.
Extraiga información de datos no
estructurados a gran escala.
Mejore los flujos de trabajo
operativos.
Nuevos conocimientos para
mejorar la experiencia del cliente.
ANALITICADE TEXTO Y
EXPERIENCIA DEL CLIENTE

13. Clasificar el texto sin
procesar en categorías
significativas
• Para extraer entidades y hechos valiosos
de los documentos para mejorar los
modelos de riesgo.
• Ayudar en los procesos de cumplimiento
o reclamaciones.
• Para generar nuevos conocimientos.
• Alcanzar metas en eficiencia operativa.
• Utilizar modelos mejorados.
• Y realizar mejores búsquedas, informes o
enrutamiento operativo.
• Permite determinar el
sentimiento del cliente/
empleado e identificar los
puntos débiles, las
actitudes y las experiencias
clave.

14. CONCLUSIONES
Sólo en Facebook, se genera más de 22 billones de
mensajes, imaginemos, ¿cuánta información
podríamos obtener de dichos mensajes y que
podrían ser útiles para la empresa? La analítica de
texto una excelente herramienta tecnológica.
La analítica de texto es
una función de la IA,
que permite obtener
información relevante
de un texto.
La analítica de textos
aún es un punto ciego
para las empresas.
Facilita la creación de
experiencias
inteligentes y
optimizadas.
Ayuda a tomar
decisiones comerciales
en base a datos
obtenidos.
Permite conocer mejor
el comportamiento de
los usuarios.
Entender la búsqueda
del usuario,
brindándole
información específica.
Conocer las tendencias
o información en
tiempo real.

15. BIBLIOGRAFÍA
h t t p s : / / w w w. i n f o r m e s e . c o
/ a n a l i t i c a - d e - t ex t o /
h t t p s : / / w w w. m e a n i n g c l o u
d . c o m / e s / s o l u c i o n e s / a n a l
i t i c a - d e - t ex t o
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