Principales empresas de procesamiento de lenguaje natural 2022

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artificial intelligence

A medida que más y más empresas adoptan la inteligencia artificial (IA) en una variedad de sectores, estas IA inevitablemente se encuentran en posiciones en las que tienen que interactuar con seres humanos. Desde chatbots de atención al cliente hasta asistentes virtuales como Alexa de Amazon, estos casos de uso requieren enseñar a una IA cómo escuchar, aprender y comprender lo que los humanos le dicen y cómo responder.

Un método para enseñar a la IA cómo comunicarse con los humanos es el procesamiento del lenguaje natural (PNL). Sentado en la intersección de la IA, la informática y la lingüística, el objetivo del procesamiento del lenguaje natural es crear o entrenar una computadora capaz no solo de comprender las palabras literales que dicen los humanos, sino también las implicaciones contextuales y los matices que se encuentran en su lenguaje.

A medida que la industria de la IA ha crecido en prominencia, también lo ha hecho la industria de la PNL. un informe de Investigación de mercados aliados valoró el mercado global de NLP en $ 11,1 mil millones en 2020, y se espera que crezca a $ 341,5 mil millones para 2030. Dentro de esa valoración se encuentra una gran cantidad de nuevas empresas prometedoras y veteranos tecnológicos experimentados que impulsan la ciencia más y más.

Historia del procesamiento del lenguaje natural

El procesamiento del lenguaje natural ha sido parte de la investigación de la IA desde la infancia del campo. Artículo histórico de Alan Turing Maquinaria Informática e Inteligenciaen el que se introdujo el famoso Test de Turing, incluye una tarea que requiere la interpretación automatizada del lenguaje natural.

Desde la década de 1950 hasta la década de 1990, la investigación de la PNL se centró en gran medida en la PNL simbólico, que intenta enseñar contextos lingüísticos a las computadoras a través de la lógica asociativa. Esencialmente, la IA recibe una base de conocimiento generada por humanos diseñada para incluir los componentes conceptuales de un idioma y cómo esos componentes se relacionan entre sí.

Usando esta base de conocimiento, la IA puede comprender los significados de las palabras en contexto a través de la lógica IF-THEN. Un ejemplo de esto sería similar. Si dijeras: “Es tan rápido como un guepardo”, la IA entendería que la persona de la que estás hablando no sería un guepardo literal.

Gracias a los aumentos en el poder de cómputo a partir de la década de 1990, los algoritmos de aprendizaje automático se introdujeron en el procesamiento del lenguaje natural. Fue entonces cuando los programas de traducción automática comenzaron a ganar protagonismo. Los ejemplos que podría usar serían Google Translate o DeepL.

A medida que Internet creció en popularidad durante la década de 2000, las máquinas de PNL obtuvieron acceso a aún más datos sin procesar para examinar y comprender. Como tal, los investigadores comenzaron a centrarse en el desarrollo de algoritmos de aprendizaje no supervisados ​​y semisupervisados. Estos algoritmos eran menos precisos que los algoritmos de aprendizaje supervisado, pero la gran cantidad de datos que procesaban puede compensar estas imprecisiones.

Hoy en día, muchas IA de procesamiento de lenguaje natural utilizan aprendizaje representacional y técnicas de aprendizaje automático de estilo de red neuronal profunda para desarrollar capacidades de análisis y modelado de lenguaje más precisas.

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Beneficios del procesamiento del lenguaje natural

El uso del procesamiento del lenguaje natural en los negocios tiene una serie de beneficios. Por ejemplo, los programas de PNL que se utilizan en las funciones de atención al cliente pueden estar activos las 24 horas del día, los 7 días de la semana y pueden ser más económicos de implementar y mantener que un empleado humano. Esto convierte a la PNL en una posible medida de ahorro de costes.

La PNL también se puede utilizar para nutrir clientes potenciales y desarrollar publicidad dirigida, asegurando que los productos de una organización se presenten ante los ojos de las personas con más probabilidades de comprarlos. Esto puede ayudar a aumentar la eficacia de los equipos humanos de marketing y aumentar los ingresos sin necesidad de gastar dinero en campañas publicitarias más generalizadas.

El procesamiento del lenguaje natural también se puede utilizar para impulsar la optimización de motores de búsqueda (SEO) y ayudar a garantizar que una empresa se mantenga lo más alta posible en las clasificaciones. NLP puede analizar consultas de búsqueda, sugerir palabras clave relacionadas y ayudar a ahorrar tiempo en la investigación de SEO, dando a las empresas más tiempo para optimizar la calidad de su contenido.

Principales empresas de procesamiento de lenguaje natural

Google

Uno de los nombres más importantes en inteligencia artificial y tecnología, Google naturalmente, tiene una larga historia de utilización de NLP en sus productos y servicios. Precisamente este año, uno de sus investigadores afirmado que uno de los modelos de lenguaje para aplicaciones de diálogo (LamDA) de la empresa era consciente, gracias en gran parte a sus respuestas al investigador a través del chat de texto. Google incluso comenzó la prueba pública de LamDPOSEE a finales de agosto de 2022.

En términos de ofertas de productos, tiene una API de lenguaje natural que permite a los usuarios obtener nuevos conocimientos a partir de texto no estructurado. Su AutoML proporciona modelos de aprendizaje automático personalizados para analizar, categorizar y evaluar mejor los documentos. El conjunto de desarrollo de Dialogflow se puede implementar en una variedad de configuraciones diferentes para crear interfaces de usuario conversacionales, como chatbots en sitios web, aplicaciones móviles y otras plataformas.

Finalmente, la solución Document AI de Google Cloud permite a los clientes automatizar la captura de datos a escala, lo que les permite extraer más datos de los documentos sin aumentar los costos.

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Forjador de palabras

Información automatizada‘La plataforma de Wordsmith se promociona como el primer motor de generación de lenguaje natural (NLG) disponible públicamente en el mundo. Al ingresar información en el motor, los usuarios pueden crear contenido claro y comprensible impulsado por IA.

Siendo una de las primeras de su tipo, la plataforma tiene una serie de clientes interesantes. En particular, Associated Press se ha asociado con Automated Insights para impulsar más de 50,000 artículos de noticias generados por IA, según Sitio web de Automated Insight.

La interfaz de Wordsmith es una de las más fáciles de usar del mercado con un alto grado de personalización. Sin embargo, la configuración inicial puede tardar más de lo esperado. Aquellos que buscan opciones de implementación rápida pueden necesitar buscar en otra parte. Es probable que el resultado del contenido también necesite algunos retoques por parte del personal interno antes de la publicación.

En general, Wordsmith es una opción sólida para las empresas que buscan una manera de convertir grandes volúmenes de datos en contenido legible y formateado.

Laboratorios Indata

Con sede en Chipre, Laboratorios Indata aprovecha la experiencia de sus empleados en análisis de big data, IA y NLP para ayudar a las empresas clientes a aprovechar al máximo sus datos. Las organizaciones en industrias como la atención médica, el comercio electrónico, la tecnología financiera y la seguridad han utilizado la experiencia de Indata Labs para generar nuevos conocimientos a partir de sus datos.

La firma ofrece una amplia gama de servicios y soluciones, desde ingeniería de datos hasta reconocimiento de imágenes y análisis predictivo. En el espacio de NLP, la firma ofrece consultoría de experiencia del cliente, análisis de sentimiento del consumidor y análisis de texto para garantizar que los clientes generen el mayor valor posible a partir de sus conjuntos de datos.

Indata Labs también mantiene su propio centro interno de I+D (investigación y desarrollo) de IA y trabaja con algunas de las mejores empresas de visión artificial y NLP del mundo para desarrollar nuevas soluciones e impulsar los campos de la inteligencia empresarial, la IA y el procesamiento del lenguaje natural. delantero.

IBM

Otro titán de la tecnología, de IBM conjunto de productos Watson AI son algunos de los mejores del mercado. Naturalmente, la amplia gama de servicios de Watson presenta una serie de soluciones NLP. Watson Discovery es una plataforma inteligente de búsqueda y análisis de texto que las empresas pueden utilizar para ayudar a encontrar información potencialmente oculta en sus vastos almacenes de datos.

Watson Assistant es una plataforma de atención al cliente que recopila datos de las conversaciones de los clientes. A través de esto, los chatbots de Watson Assistant pueden aprender mejor cómo hacer que el proceso de atención al cliente sea menos estresante y lento para los clientes.

Por último, Watson Natural Language Understanding utiliza el aprendizaje profundo para identificar conceptos lingüísticos y palabras clave, realizar análisis de opiniones y extraer significado de datos no estructurados.

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Síntesis

Síntesis es una plataforma de generación de video de IA basada en la web. A través de su biblioteca de plantillas de video, voces de IA y avatares, los usuarios pueden crear videos a escala para satisfacer cualquier necesidad que puedan tener. La tecnología de Synthesia ha sido utilizada por más de 10.000 empresas, incluidas Nike, Google, la BBC y Reuters, para crear videos en más de 60 idiomas, según su sitio web.

Otras características de la plataforma incluyen una grabadora de pantalla, creación personalizada de avatares con IA, subtítulos y acceso a una biblioteca de música de fondo libre de regalías. Si una organización tiene acceso a su propia biblioteca de activos de medios, puede cargarlos fácilmente y luego usarlos en Synthesia.

Intel

Un nombre tecnológico importante como Intel está obligado a tener una gran cantidad de servicios relacionados con la PNL. Existe, por supuesto, la amplia gama de productos de inteligencia artificial de Intel, desde herramientas de desarrollo hasta soluciones de implementación.

Para las organizaciones interesadas en mejorar su conocimiento de NLP, Intel ofrece un extenso curso para desarrolladores de procesamiento de lenguaje natural en el que los estudiantes pueden aprender los entresijos de la utilización real de NLP en la capacitación de IA.

También está el Arquitecto de procesamiento de lenguaje natural, una biblioteca de Python desarrollada por Intel AI Labs. Una biblioteca de Python es, en esencia, una colección de colecciones de código prefabricadas que se pueden implementar repetidamente en diferentes programas en escenarios. El NLP Architect está diseñado específicamente para ayudar a facilitar el desarrollo de IA personalizada entrenada en NLP.

fusión de la mente

fusión de la mente ofrece una plataforma de IA conversacional a través de la cual las empresas pueden desarrollar interfaces conversacionales diseñadas para adaptarse mejor a sus aplicaciones, algoritmos y plataformas.

A través de MindMeld, las empresas han desarrollado e implementado interfaces para pedidos de alimentos, asistencia en el hogar, asistencia bancaria y descubrimiento de videos. Brinda capacitación en cada paso de la jerarquía de PNL, asegurando que se tenga en cuenta cada nivel de lógica en el proceso.

Es gracias a esta plataforma innovadora que Entrepreneur Magazine colocó a MindMeld en su lista de 100 empresas brillantes en 2015. Las empresas que utilizan MindMeld incluyen Cisco, Appspace, Davra y Altus.

microsoft

de Microsoft el alcance se expande a través de todo el panorama tecnológico. No sorprende que la IA, y por extensión el procesamiento del lenguaje natural, sea un área de interés para el gigante tecnológico con sede en Washington. De hecho, el Laboratorio de Investigación de Microsoft en Redmond, Washington, tiene un grupo dedicado específicamente a la investigación de la PNL.

A través del servicio de computación en la nube Azure de Microsoft, los clientes pueden entrenar e implementar marcos de procesamiento de lenguaje natural personalizados. La empresa incluso ofrece documentación sobre cómo hacerlo. Para utilizar NLP en Azure, Microsoft recomienda Apache Spark, un motor de análisis unificado de código abierto creado para el procesamiento de datos a gran escala.

Las características notables de estos marcos NLP personalizados para Azure incluyen análisis de opiniones, clasificación de texto, resumen de texto e incrustación. Además, Azure AI de Microsoft puede admitir un modelo de capacitación multilingüe, lo que permite a las organizaciones capacitar a NLP AI para que se desempeñe en varios idiomas diferentes sin volver a capacitarse.

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