Generación de lenguaje natural: cosas principales que debe saber

Desde un punto de vista lingüístico, el lenguaje fue creado para la supervivencia de los seres humanos. La comunicación efectiva ayudó al hombre primitivo a cazar, recolectar y sobrevivir en grupos. Esto significa que un lenguaje es necesario para llevar a cabo todas las actividades necesarias no solo para la supervivencia sino también para una existencia significativa de los seres humanos. A medida que los humanos evolucionaron, también lo hicieron sus habilidades literarias. Desde guiones pictóricos hasta guiones universales bien desarrollados, hemos hecho un progreso impresionante. De hecho, un progreso tan notable que una máquina desarrollada por humanos ahora puede leer datos, escribir texto y no en una máquina, lenguaje binario, sino en un lenguaje conversacional real. Natural Language Generation lo ha hecho posible.

¿Qué es la generación de lenguaje natural?

El lenguaje natural es una rama de la Inteligencia Artificial. Es una herramienta para analizar datos automáticamente, interpretarlos, identificar la información importante y reducirla a un texto simple, para que la toma de decisiones en los negocios sea más fácil, rápida y, por supuesto, más económica. Procesa números y redacta una narrativa para usted.

¿Cuáles son las diferentes variaciones de la generación de lenguaje natural?

1. Generación básica de lenguaje natural:

   La forma básica de NLG convierte los datos en texto a través de funciones similares a las de Excel. Por ejemplo, una combinación de correspondencia que reformula números en un idioma.

2. Generación de lenguaje natural con plantilla:

   En este tipo de herramienta NGL, un usuario toma la decisión de diseñar plantillas de contenido e interpretar el resultado. Los sistemas basados ​​en plantillas están restringidos en su capacidad para escanear múltiples fuentes de datos y realizar análisis avanzados.

3. Generación avanzada de lenguaje natural:

   Es la forma 'más inteligente' de analizar datos. Procesa los datos desde el principio y los separa en función de su importancia para una audiencia en particular, y luego escribe la narrativa con información relevante en un tono conversacional. Por ejemplo, si un analista de datos quiere saber cómo le está yendo a un producto en particular en un mercado, una herramienta NLG avanzada escribiría un informe segregando los datos solo del producto requerido.

¿Realmente necesitamos la generación de lenguaje natural?

Varios dispositivos están conectados a Internet creando una gran Internet de las cosas. Todos estos dispositivos están creando datos a la velocidad del rayo, lo que lleva a la generación de Big Data. Es casi humanamente imposible analizar, interpretar y extraer interferencias racionales de estos enormes datos. Junto con el análisis de datos y la interpretación precisa, la necesidad de un uso óptimo de los recursos, la reducción de costos y la gestión del tiempo son elementos esenciales para que una empresa moderna sobreviva, crezca y florezca. Natural Language Generation ayuda a lograr todos estos objetivos de una sola vez.
Además, cuando una máquina puede realizar estas tareas rutinarias y con precisión. Por lo tanto, los valiosos recursos humanos pueden dedicarse a las actividades que requieren innovación, creatividad y resolución de problemas.

¿La generación de lenguaje natural acabará con los puestos de trabajo?

En primer lugar, no todos los tipos de narraciones se pueden escribir con las herramientas de generación de lenguaje natural. Es solo para crear un texto basado en datos. La escritura creativa, el contenido atractivo se desarrolla no solo mediante habilidades analíticas, sino también con la ayuda de una gran participación emocional. La pasión de un individuo, sus habilidades, su habilidad para atender términos complejos en formatos más simples no pueden ser reemplazadas. Además, para racionalizar el texto creado por las herramientas de generación de lenguaje natural, la intervención humana es fundamental.
La generación de lenguaje natural solo aumenta el trabajo y enriquece la vida de los empleados al liberarlos de trabajos de baja categoría. Alain Kaeser , fundador de Yseop, ha reconocido con razón que-

“La próxima revolución industrial será la revolución de la inteligencia artificial y la automatización del trabajo del conocimiento y las tareas repetitivas para mejorar la capacidad humana”.

¿Por qué debería acostumbrarse a la generación de lenguaje natural?

Una investigación encargada por Forrester Research anticipó un aumento del 300 % en la inversión en inteligencia artificial en 2017 en comparación con 2016. El mercado de la inteligencia artificial crecerá de $ 8 mil millones en 2016 a más de $ 47 mil millones en 2020. Según este informe, la revista Forbes ha llegado con una lista de las 'diez tecnologías de inteligencia artificial más populares ' que dominarán el mercado en un futuro próximo. Natural Language Generation es uno de ellos y está listo para ver un gran impulso.

Ejemplos y aplicaciones de generación de lenguaje natural

Las técnicas de generación de lenguaje natural se utilizan en diversas industrias según sus requisitos. Salud-Farmacia, Servicios bancarios, Marketing digital… ¡está en todas partes!
Desde informes de fondos en finanzas e informes de análisis de campañas en marketing hasta alertas personalizadas de clientes para preparar paneles en ventas y mantenimiento de servicio al cliente, se utiliza para generar resultados efectivos para todos los departamentos de una organización. Echemos un vistazo rápido a cómo NLG tiene diversas aplicaciones en varios departamentos:

• Marketing: dos responsabilidades principales de un departamento de marketing son el diseño de la estrategia de mercado y la realización de estudios de mercado. Ambas actividades dependen en gran medida del análisis de datos, y en el mundo actual de big data, se está volviendo cada vez más complejo. Las herramientas de generación de lenguaje natural pueden ayudarlo a escanear grandes datos, analizarlos y escribir informes para usted en unas pocas horas.
• Ventas: un informe de análisis de ventas indica las tendencias en el volumen de ventas de una empresa durante un período de tiempo. Un informe de análisis de ventas arroja luz sobre los factores que afectan las ventas, como la temporada, la estrategia de los competidores, los esfuerzos publicitarios, etc. Los gerentes utilizan los informes de análisis de ventas para reconocer las oportunidades de mercado y las áreas en las que podrían aumentar el volumen. Estos informes se basan puramente en datos gigantescos. Los programas de generación de lenguaje natural le ahorran tiempo y esfuerzo al escanear datos manualmente, encontrar tendencias y escribir informes. Una vez que alimenta las entradas, se encarga de todas estas actividades.
• Banca y finanzas: ya sea un departamento de finanzas de una organización o un banco de inversión, los informes financieros que indiquen la salud financiera de una empresa deben redactarse y enviarse a los accionistas, inversores, agencias calificadoras, agencias gubernamentales, etc. Los estados financieros generales como los balances, el estado de flujos de efectivo, el estado de resultados, etc. están cargados de números y al lector le gusta tener una comprensión rápida de estos estados. El software de generación de lenguaje natural escanea estos estados de cuenta y presenta esta información en un formato de texto simple en lugar de una contabilidad complicada.
• Salud y medicina: recientemente, las herramientas de generación de lenguaje natural se están utilizando para resumir los registros médicos electrónicos. La investigación adicional en esta área está abriendo las puertas a la toma de decisiones médicas prudentes para los profesionales médicos. También se está utilizando en la comunicación con los pacientes, como parte de los programas de concienciación de los pacientes en la India, según el informe del NCBI . Los datos recopilados a través de la investigación médica, como qué tipo de enfermedades de estilo de vida son más terribles o qué tipo de hábitos son saludables, se pueden resumir en un lenguaje simple para los pacientes que es extremadamente útil para que los médicos justifiquen su consejo.

Y esto es solo la punta del iceberg. Las aplicaciones de las herramientas NLG ya están muy extendidas y están listas para despegar a mayores alturas en el futuro.

Técnicas de generación de lenguaje natural – Cómo empezar

Un sistema refinado de generación de lenguaje natural necesita inyectar algunos aspectos de planificación y amalgama de información para permitir que las herramientas NLG generen el texto que parece natural e interesante. Las etapas generales de la generación del lenguaje natural, tal como las proponen Dale y Reiter en su libro 'Building Natural Language Generation Systems' son:

1. Determinación del contenido:

   En esta etapa, un analista de datos debe decidir qué tipo de información presentar utilizando su discreción con respecto a la relevancia. Por ejemplo, decidir qué tipo de información querría saber un comerciante de acciones frente a qué tipo de información querría saber un comerciante en el mercado de materias primas.

2. Estructuración de documentos:

   En esta etapa, un usuario deberá decidir la secuencia, el formato del contenido y la plantilla deseada. Por ejemplo, para decidir el orden de las acciones de gran capitalización, mediana capitalización y pequeña capitalización al escribir una narrativa sobre el movimiento de las acciones en el mercado de valores.

3. Agregación:

   Ninguna repetición es la regla básica de cualquier redacción de informes. Para mantenerlo simple y mejorar la legibilidad, la combinación de oraciones, la omisión de palabras repetitivas, frases, etc., se incluyen en esta etapa. Por ejemplo, si el software NLG está escribiendo un informe sobre las ventas y no hay un cambio sustancial en el volumen de ventas durante unos meses, existe la posibilidad de que el software NLG escriba párrafos repetitivos sin información sustancial. Luego tendrás que condensarlo de manera que no se vuelva largo y aburrido.

4. Elección de lengua:

   Decidir qué palabras usar exactamente para describir conceptos particulares. Por ejemplo, decidir si usar la palabra 'medio' o 'moderado' al describir un cambio.

Los mejores productos de software disponibles para la generación de lenguaje natural

Hay una variedad de productos de software disponibles para ayudarlo a comenzar con la generación de lenguaje natural. Quill, Syntheses, Arria, Amazon Polly, Yseop son populares. Puede tomar una decisión en función de la industria en la que opera, el departamento en el que implementará la herramienta, la naturaleza exacta de la creación de informes, etc. Veamos qué tipo de ayuda ofrecen estos programas a las empresas.

• Yseop: el software de generación de lenguaje natural de Yseop Compose permite la toma de decisiones basada en datos al explicar las ideas en un lenguaje sencillo. Yseop Compose es el único software multilingüe de generación de lenguaje natural y, por lo tanto, verdaderamente global.
• Amazon Polly: es un software que convierte el texto en voz real, lo que le permite crear aplicaciones que hablan y crear categorías completamente nuevas de productos habilitados para voz.
• Arria: Arria NLG Platform es la que integra técnicas punteras en analítica de datos, inteligencia artificial y lingüística computacional. Analiza conjuntos de datos grandes y diversos y escribe automáticamente informes procesables y personalizados sobre lo que sucede dentro de esos datos, sin intervención humana, a gran escala y velocidad.
• Quill: es una plataforma NLG avanzada que comprende la intención del usuario y realiza análisis de datos relevantes para ofrecer narraciones inteligentes: historias automatizadas llenas de información perspicaz y relevante para la audiencia.
• Synthesys: es uno de los productos de software populares de NLG que escanea todos los datos y resalta las personas, los lugares, las organizaciones, los eventos y los hechos importantes que se discuten, resuelve los puntos resaltados y determina qué es importante, conecta los puntos y descubre cuál es el resultado final. picture significa comparándolo con las oportunidades, riesgos y anomalías que buscan los usuarios.

Las herramientas de generación de lenguaje natural automatizan el análisis y aumentan la eficacia de las herramientas de Business Intelligence. En lugar de generar gráficos y tablas, las herramientas NLG interpretan los datos y borran el análisis en un formato escrito que comunica con precisión lo que es importante saber. Estas herramientas realizan análisis regulares de conjuntos de datos predefinidos, eliminan los esfuerzos manuales necesarios para redactar informes y la mano de obra calificada necesaria para analizar e interpretar los resultados.
Dicen que los datos son el nuevo petróleo, ¿es realmente cierto?

¿Cuáles son los mejores recursos para aprender Generación de Lenguaje Natural?

Gartner, una empresa líder en investigación y asesoría, pronostica que la mayoría de las empresas tendrán que contratar a un director de datos para 2019. Con la enorme cantidad de datos disponibles, es importante decidir qué información puede agregar valor comercial, impulsar la eficiencia y mejorar la gestión de riesgos. Esto será responsabilidad de los Oficiales de Datos. Con la creciente demanda mundial de la profesión, no puede haber mejor momento para aprender sobre la generación de lenguaje natural, que es una parte fundamental de la ciencia de datos y la inteligencia artificial.
Aunque la generación de lenguaje natural tiene un alcance enorme, hay muy pocos programas académicos integrales diseñados para capacitar a los candidatos para que estén preparados para el futuro. Sin embargo, con una gran visión, UpGrad ofrece un Diploma PG en Aprendizaje Automático e IA , en asociación con IIIT-Bangalore, cuyo objetivo es formar profesionales altamente calificados en la India para atender la creciente demanda global. Le brinda la oportunidad de aprender de una colección completa de estudios de casos, seleccionados cuidadosamente por expertos de la industria, para brindarle una comprensión profunda de cómo el aprendizaje automático y la inteligencia artificial impactan en industrias como telecomunicaciones, automóviles, finanzas y más.
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