PORTAFOLIO - Aplicaciones Modernas en Procesamiento de Lenguaje Natura

Portafolio de Evidencias: Aplicaciones Modernas en Procesamiento de Lenguaje Natural

GRUPO No. 3FERNANDO JOSE LLANES CORONEL EDUARDO ANTONIO ALMANZA PEREZ CARLOS ALBERTO GOMEZ CALDERON JOSE BERNARDO NIEVES ORTIZ

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Este portafolio de evidencias tiene como objetivo mostrar las aplicaciones más relevantes y actuales del PLN, ilustrando cómo estas tecnologías están ayudando a resolver problemas reales, optimizar procesos y mejorar la experiencia de los usuarios. A través de ejemplos y técnicas innovadoras, exploramos el impacto del PLN y su contribución a la creación de un entorno digital más accesible, eficiente y personalizado.

INTRODUCCIÓN

En la última década, el procesamiento de lenguaje natural (PLN) se ha transformado la manera en que interactuamos con la tecnología, permitiendo que las máquinas comprendan, analicen y generen lenguaje humano con una precisión sin precedentes. Desde asistentes virtuales que responden en tiempo real hasta complejos sistemas de análisis de texto en empresas y hospitales, el PLN está presente en numerosas aplicaciones modernas, revolucionando sectores como la atención al cliente, el entretenimiento, la salud y la traducción automática.

PRUEBA – CHATGPT pregunta 1:

ÍNDICE

1. Asistentes Virtuales y Chatbots de Atención al Cliente

2. Análisis de Sentimiento para la Reputación de Marca

3. Traducción Automática para Mercados Internacionales

4. Análisis y Extracción de Información de Documentos

5. Generación de Resúmenes Automáticos de Información

6. Clasificación y Segmentación de Clientes en Marketing

7. Generación de Contenidos Automáticos para Marketing y Servicio al Cliente

HERRAMIENTA - GPT-3

PREGUNTA 2

PREGUNTA 3

PREGUNTA 4

PREGUNTA 5

Conclusiones

Referencias

Deep Learning en PLN : Los modelos basados ​​en transformadores, como GPT-3 y BERT, se entrenan en grandes volúmenes de datos para comprender el contexto, la intención y la semántica del lenguaje. Esto les permite responder de manera más precisa y humana. También, el aprendizaje transferido facilita el ajuste de estos modelos para tareas específicas de la empresa, personalizando las respuestas de los asistentes para adaptarse a un sector o público particular.

1. Asistentes Virtuales y Chatbots de Atención al Cliente

Funcionalidades : Los asistentes virtuales y los chatbots automatizan la interacción con los clientes, ofreciendo respuestas rápidas a preguntas frecuentes, redireccionando consultas complejas y resolviendo problemas básicos sin necesidad de intervención humana. Además, los asistentes avanzados son capaces de gestionar tareas específicas, como programación de citas, recordatorios de pago y ayuda en procesos de compra en línea.

Deep Learning en PLN : Los modelos de lenguaje basados ​​en redes neuronales profundas, como RNN (Recurrent Neural Networks) y transformadores (Ej., BERT), permiten analizar frases en un contexto de mayor profundidad, identificando matices emocionales en las expresiones de los usuarios. . Estos modelos procesan múltiples aspectos de un texto, mejorando la precisión en la identificación de emociones y sentimientos. Además, algunos modelos como DistilBERT permiten realizar análisis en tiempo real con menor carga de procesamiento, optimizando así su uso en plataformas de monitoreo constante.

2. Análisis de Sentimiento para la Reputación de Marca

Funcionalidades : El análisis de sentimiento permite que las empresas evalúen automáticamente las opiniones de sus clientes en redes sociales, reseñas de productos y otras plataformas digitales. Este análisis ayuda a entender el nivel de satisfacción de los clientes, identificar problemas comunes y anticiparse a posibles crisis de reputación.

Deep Learning en PLN : Los modelos basados ​​en transformadores como el modelo T5 y mBERT han revolucionado la traducción automática. A diferencia de las antiguas técnicas de traducción basadas en reglas, estos modelos utilizan redes neuronales profundas para aprender los matices de cada idioma, logrando traducciones más precisas. Gracias al preentrenamiento en Múltiples idiomas, los modelos multilingües pueden generalizar mejor y adaptarse a nuevos lenguajes o vocabularios específicos de la empresa.

3. Traducción Automática para Mercados Internacionales

Funcionalidades : La traducción automática es fundamental para empresas con presencia global. Facilita la creación de contenido en múltiples idiomas, la comunicación con clientes internacionales y el acceso a información multilingüe. Los sistemas de traducción permiten también reducir los costos y tiempos asociados a manuales de traducción, promoviendo la integración de los negocios en distintos mercados.

Deep Learning en PLN : Las técnicas de aprendizaje profundo, como el Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER) y los modelos de transformadores como BERT, se utilizan para identificar y extraer automáticamente información relevante en textos sin necesidad de preconfigurar reglas específicas. Estos modelos pueden adaptarse mediante entrenamiento adicional para captar terminología específica, como la jerga médica o legal, permitiendo que el sistema entienda y clasifique mejor los datos. Los modelos de aprendizaje profundo, además, mejoran en precisión conforme se amplían sus datos de entrenamiento, lo que incrementa la efectividad en la extracción y organización de información.

4. Análisis y Extracción de Información de Documentos

Funcionalidades : En entornos empresariales que manejan grandes cantidades de documentos, como el sector financiero y el sector salud, el PLN permite extraer y organizar información clave (como nombres, fechas, montos y diagnósticos) de forma automática. Esto facilita tareas como el análisis de contratos, la clasificación de facturas y la organización de expedientes médicos, ahorrando tiempo y minimizando errores.

Deep Learning en PLN : Modelos como BART y T5, diseñados para tareas de resumen, utilizan el aprendizaje profundo para identificar las partes más importantes de un texto y generar un resumen coherente y conciso. Los modelos de resumen automático pueden ser extractivos (seleccionan frases clave) o abstractivos (generan un nuevo texto), siendo los modelos abstractivos los que suelen producir resúmenes más naturales y legibles. Estos modelos ahorran tiempo al equipo de trabajo y permiten aprovechar mejor la información sin necesidad de leer el texto completo.

5. Generación de Resúmenes Automáticos de Información

Funcionalidades : La generación de resúmenes automáticos es especialmente útil para empresas que necesitan procesar grandes volúmenes de información, como reportes, correos electrónicos, noticias y documentos técnicos. Este tipo de herramienta permite extraer las ideas clave de textos extensos, facilitando la toma de decisiones rápidas y basadas en datos.

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Deep Learning en PLN : Con modelos como BERT y transformadores entrenados en clasificación, las empresas pueden analizar grandes cantidades de datos de clientes (como correos, reseñas y comentarios en redes sociales) para extraer información clave. Estos modelos se entrenan para identificar patrones, palabras clave y emociones, lo cual permite segmentar a los usuarios en grupos de manera precisa, optimizando el marketing personalizado.

6. Clasificación y Segmentación de Clientes en Marketing

Funcionalidades : En marketing, el PLN se usa para clasificar y segmentar a los clientes en función de sus interacciones, comentarios y preferencias. La segmentación permite a las empresas crear campañas personalizadas, dirigir mensajes específicos y mejorar la retención de clientes al comprender mejor sus necesidades y comportamiento.

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Deep Learning en PLN : Modelos de lenguaje como GPT-4 y otros transformadores generativos han demostrado una capacidad sobresaliente para crear textos coherentes y contextualmente precisos. Estos modelos se entrenan en grandes volúmenes de datos para aprender sobre temas y estilos de comunicación, permitiendo que el contenido se adapte a los objetivos y el tono de voz de la empresa. Esto ayuda a los equipos de marketing a generar contenido de manera rápida y los equipos de servicio al cliente a responder de forma efectiva y personalizada.

7. Generación de Contenidos Automáticos para Marketing y Servicio al Cliente

Funcionalidades : Las herramientas de generación de contenido automático son cada vez más comunes en la creación de publicaciones en redes sociales, descripciones de productos y respuestas automatizadas a consultas comunes. Esta automatización acelera la producción de contenido y mejora la eficiencia en la respuesta al cliente.

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Entrenamiento con Datos Extensivos: Fue entrenado con aproximadamente 175 mil millones de parámetros, lo que lo convierte en uno de los modelos más grandes en su tipo y le permite reconocer patrones complejos en el lenguaje.Capacidad Multitarea: Puede manejar tareas diferentes sin una capacitación específica para cada una, lo que lo hace muy versátil.Generación de Texto Fluido: Es capaz de imitar diferentes estilos de escritura y tonos, lo que resulta útil para aplicaciones como redacción creativa, respuestas a consultas, desarrollo de contenidos, etc.Interacción Natural: Su diseño permite conversaciones en lenguaje natural, siendo capaz de interpretar y responder a preguntas complejas con respuestas lógicas.

Algunas características claves de GPT-3 son:

herramienta gpt-3

DETALLES IMPORTANTES:

GPT-3, que significa Generative Pre-trained Transformer 3 , es un modelo de lenguaje desarrollado por OpenAI que utiliza inteligencia artificial para generar texto a partir de una entrada de texto. Fue entrenado con una gran cantidad de datos de texto y es capaz de realizar diversas tareas de procesamiento de lenguaje natural, como responder preguntas, redactar textos, traducir entre idiomas, resumir, y mucho más. La arquitectura de GPT-3 está basada en una red neuronal de tipo transformador, y es conocida por su capacidad para generar respuestas coherentes y detalladas en una amplia variedad de temas.

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PRUEBA – CHATGPT pregunta 1:

Respuesta: Simón Bolívar falleció en 1830, por lo que no visitó Colombia en el año 2023. Sin embargo, su legado sigue siendo significativo en toda América Latina, especialmente en Colombia, donde es recordado como un héroe de la independencia y como el "Libertador". En 2023, podría haber habido conmemoraciones o eventos relacionados con Bolívar, pero su visita física, naturalmente, no ocurrió. ¿Estabas pensando en algún tipo de evento específico, como una exposición o una figura de Bolívar representada de otra manera?

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Pregunta 2

Superman nació en Colombia?

No, Superman no nació en Colombia. En el universo ficticio de los cómics, Superman es originario del planeta Krypton. Su nombre de nacimiento es Kal-El, y fue enviado a la Tierra por sus padres, quienes querían salvarlo de la destrucción de su planeta. Su cápsula aterrizó en Kansas, Estados Unidos, donde fue adoptada por una familia local, los Kent, y creció en el pequeño pueblo de Smallville bajo el nombre de Clark Kent. Aunque Superman no es colombiano, su influencia y popularidad han llegado a Colombia ya todo el mundo, donde es visto como un símbolo de justicia y valentía.

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PREGUNTA 3

De qué Color era el caballo blanco de Simón Bolivar?

El caballo blanco de Simón Bolívar… ¡era blanco! Esta pregunta es, en realidad, una broma o acertijo clásico, ya que la respuesta está implícita en la misma pregunta. Se le llama “el caballo blanco” precisamente por su color. Históricamente, se sabe que Bolívar tenía varios caballos, y aunque no todos eran blancos, uno de sus caballos más famosos, llamado "Palomo", sí era de ese color.

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PREGUNTA 4

¿Por qué se llama Misión Imposible si ellos siempre lo pueden todo?

¡Buena pregunta! El nombre Misión Imposible sugiere la extrema dificultad de las tareas que enfrentan los personajes, más que una verdadera imposibilidad. En cada misión, el equipo se enfrenta a desafíos tan complejos, peligrosos y aparentemente insuperables que parecen "imposibles". Sin embargo, gracias a su habilidad, planificación, tecnología y, a veces, a un toque de suerte, siempre lograrán superar los obstáculos. Además, el nombre también crea una gran dosis de intriga y emoción, sugiriendo que, aunque las probabilidades están en contra, estos agentes tienen lo que se necesita para hacer lo que nadie más podría lograr. Así que, aunque siempre logran el éxito, el nombre Misión Imposible subraya las apuestas altísimas y los obstáculos extremos que enfrentan.

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PREGUNTA 5

Si un abogado se vuelve loco, ¿pierde el juicio?

¡Qué buena! Esa es una divertida jugarreta de palabras. La expresión "perder el juicio" tiene un doble sentido aquí: por un lado, puede significar perder la cordura, y por otro, en el ámbito legal, perder un caso judicial. Así que, si un abogado se vuelve loco, pierde el juicio en el sentido de perder la razón… ¡y tal vez también el caso, si ya no puede defenderlo!

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GPT-3 es una evolución de versiones anteriores y ha abierto el camino para muchas aplicaciones en áreas como atención al cliente, educación, generación de contenido y análisis de datos.

Con el desarrollo de las IA'S el ser humano ha alcanzado un grado alto de perfección, con lo cual, al aplicarlas en el campo laboral, no es de sorprender, que se facilitarían actividades, dificilmente desarrolladas por el hombre, en especial las que conllevan ciertos reprocesos o repeticiones.

Las preguntas ambiguas realizadas a la Inteligencia Artificial llamada GPT- 3, fueron tomadas de Internet, un poco jocosas e incomprensibles, sin embargo nos deja una gran impresión las respuestas datas, toda vez que si bien es cierto las preguntas tienen cierto grado de incoherencia, pero las respuestas dadas son muy lógicas y acertadas. Es decir, que al análizar sus respuestas, estamos observando un grado superior de conocimiento.

ConclusiONES

Las técnicas de aprendizaje profundo han ampliado las capacidades del PLN, permitiendo que estas aplicaciones respondan de forma inteligente, contextualizada y personalizada en entornos empresariales. Desde la traducción de textos hasta la atención al cliente, el PLN se ha vuelto esencial para mejorar la eficiencia, reducir costos y optimizar el análisis de datos en Múltiples sectores. La precisión y adaptabilidad de los modelos de aprendizaje profundo continúan facilitando una interacción más natural entre empresas y usuarios, impulsando la digitalización de procesos a gran escala.

referencias

Campesato, O. (2021). Natural language processing fundamentals for developers [versión electrónica]. Mercury Learning and information. Ganegedara, T. (2018). Natural language processing with TensorFlow: Teach language to machines using python's deep learning library [version electrónica].Packt Publishing. Srinivasa, B. (2018). Natural language processing and computational linguistics: A practical guide to text analysis with python, gensim, spacy, and kera [versión electrónica]. Packt Publishing. Zhou, Y. (2022). Natural Language Processing with Improved Deep Learning Neural Networks. Scientific Programming, 2022, 1–8. Arumugam, R., y Shanmugamani, R. (2018). Hands-on natural language processing with python: A practical guide to applying deep learning architectures to your NLP applications. Packt Publishing.

«La inteligencia artificial es la tecnología más transformadora de nuestra era. Tiene el potencial de cambiar la forma en que vivimos, trabajamos y nos relacionamos con el mundo.»

Tim Cook, CEO de Apple