A continuación, ofrecemos algunos enfoques comunes para el procesamiento de lenguaje natural (NLP).
NLP supervisado
Los métodos de NLP supervisados entrenan el software con un conjunto de entradas y salidas etiquetadas o conocidas. Primero, el programa procesa grandes volúmenes de datos conocidos y aprende a producir el resultado correcto a partir de cualquier entrada desconocida. Por ejemplo, las empresas entrenan a las herramientas de NLP para categorizar los documentos según etiquetas específicas.
NLP no supervisado
El NLP no supervisado utiliza un modelo de lenguaje estadístico para predecir el patrón que se produce cuando se alimenta mediante entradas no etiquetadas. Por ejemplo, la función de autocompleción en los mensajes de texto sugiere palabras relevantes que tienen sentido para la oración al monitorear la respuesta del usuario.
Comprensión de lenguaje natural
La comprensión de lenguaje natural (NLU) es un subconjunto del NLP que se centra en analizar el significado detrás de las oraciones. La NLU permite al software encontrar significados similares en oraciones diferentes o procesar palabras que tienen significados diferentes.
Generación de lenguaje natural
La generación de lenguaje natural (NLG) se centra en producir texto conversacional como lo hacen los humanos en función de palabras clave o temas específicos. Por ejemplo, un chatbot inteligente con capacidades de NLG puede conversar con los clientes de manera similar a como lo hace el personal de atención al cliente.