Procesamiento de Lenguaje Natural, (NLP) y chatbot: ¿qué es?

La irrupción de los chatbots en el servicio de atención al cliente ha transformado por completo las expectativas de clientes y empresas respecto a este área. En la búsqueda de herramientas de conversación cada vez más útiles, contar con un NLP chatbot ha sido visto como un avance imprescindible.

El Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN o NLP por sus siglas en inglés) permite a los bots mantener diálogos imitando la naturalidad de la conversación humana. No obstante, este no es siempre un requisito obligatorio: los chatbots más sencillos también pueden llevar a cabo tareas de forma eficiente.

Es más, la razón principal por la que los usuarios utilizan los asistentes virtuales es para obtener una respuesta rápida durante una emergencia, según Drift, un uso que no tiene por qué implicar necesariamente al PLN Procesamiento de Lenguaje Natural.

Por ello, analizamos qué es el NLP y cuándo es conveniente aplicarlo en chatbots.

¿Qué es y cómo funciona el NLP o PLN?

Pese a formar parte de nuestras experiencias cotidianas, una conversación cualquiera supone un proceso complejo en el que intervienen muchos elementos (tono, expresiones específicas, elección de palabras, contexto…).

Debido a esta complejidad, desde hace décadas la informática más avanzada trabaja en tratar de enseñar a diversos software a comprender y saber responder las conversaciones humanas. En la actualidad, el PLN Procesamiento de Lenguaje Natural (Natural Language Processing o NLP en inglés) es la disciplina que se ocupa de esto.

De forma breve, podría definirse el NLP como la capacidad de las máquinas de tomar mensajes humanos y comprender su significado para darle una respuesta adecuada.

Para ello, un NLP chatbot hace uso de las instrucciones preprogramadas, además de desarrollar una capacidad de aprendizaje.

Además, se trabaja para que el NLP vaya acompañado de dos elementos adicionales:

• Natural Language Understanding: comprensión del lenguaje a un nivel más complejo que el simple procesamiento. En este punto, sería posible que el chatbot asimile mensajes con faltas de ortografía, emociones asociadas al mensaje (enfado, frustración…) o tonos diversos, como la ironía.
• Natural Language Generation: capacidad de generar mensajes convirtiendo datos estructurados en texto, de acuerdo al diálogo con el usuario.

Para llevar a cabo cualquiera de estos procesos, los NLP chatbot deben contar con habilidades como la capacidad de resumir textos largos, analizar sentimientos o generar la extracción de relaciones entre elementos semánticos, entre otras muchas.

Etapas NPL

En cualquier caso, en el PLN Procesamiento de Lenguaje Natural pueden distinguirse 5 capas y acciones:

1. Capa de presentación: se trata del lugar de encuentro entre usuario y NLP chatbot, donde se intercambian mensajes. Además del sitio web de la empresa, esto puede incluir también un chatbot en WhatsApp o un Messenger bot en Facebook.
2. Conversión de lenguaje a datos estructurados. El NLP chatbot pone en marcha el proceso para convertir el texto del mensaje del usuario en datos estructurados que el chatbot es capaz de comprender.
3. Traspaso al nodo de decisión, donde el NLP chatbot determina qué está pidiendo el usuario y cómo puede satisfacer esa demanda.
4. Capa de datos: para generar decisiones y textos, el NLP chatbot analiza los datos preprogramados, además de lo que ha logrado aprender a través de capacidades de Machine Learning.
5. Conversión de datos estructurados en texto, utilizando capacidades de Natural Language Generation.

¿NLP o Inteligencia Artificial?

El PLN está estrechamente vinculado con la Inteligencia Artificial, es decir, con la disciplina que se ocupa de dotar a las máquinas de la capacidad de resolver problemas del mismo modo en que lo hace el cerebro humano (planificar, reconocer, realizar transacciones…).

Así, el Procesamiento de Lenguaje Natural orienta estas capacidades al área lingüística, dotando a los sistemas informáticos de comprensión y capacidad de reacción al lenguaje humano.

A su vez, la abundancia de escenarios presentes en la conversación humana hace que sea imprescindible que el PLN avance gracias al aprendizaje automático o Machine Learning: que el NLP chatbot sea capaz de aprender desde su propia experiencia.

De este modo, el software incorpora capacidades más allá del diseño conversacional para chatbots, mejorando de forma autónoma en cada interacción con los usuarios.

¿Cuándo es necesario un NLP chatbot?

NLP y chatbot son naturalmente dos elementos complementarios: es fácil ver cómo los asistentes virtuales pueden beneficiarse de comprender mejor la intención del hablante y así presentar un mejor servicio de atención al cliente.

No obstante, es esencial mirar los avances en NLP con perspectiva: existen muchos tipos de chatbot, incluyendo algunos sencillos que se guían mediante reconocimiento de keywords y que, no obstante, ya están ayudando a las empresas a mejorar la experiencia de los usuarios.

En este punto, por tanto, es imprescindible recordar que, entre los factores para elegir el mejor chatbot para una empresa, destaca el conocer bien el objetivo que desea cumplir la empresa al implementarlo.

En definitiva, el NLP chatbot da un paso más hacia la naturalización y humanización del lenguaje utilizado por los chatbots.

Esto permite a las empresas ofrecer una mejor experiencia en atención al cliente: no solo se trata de generar un lenguaje más humano, sino también una mejor comprensión del usuario, potenciando las funcionalidades del chatbot.

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