Natural Language Processing (NLP)

NLP es una rama de la inteligencia artificial (IA) que se dedica a comprender el lenguaje humano. La forma en que los humanos hablamos y escribimos es compleja y variada. Las palabras pueden tener múltiples significados según el contexto; las oraciones pueden ser ambiguas; e incluso los errores gramaticales y los errores tipográficos son comunes.

Sin embargo, la mayoría de nosotros podemos entender fácilmente lo que otros dicen o escriben gracias a nuestra capacidad innata de procesamiento del lenguaje natural. El objetivo del procesamiento del lenguaje natural es replicar esa capacidad en las máquinas.

¿Cómo funciona el NLP?

El objetivo del NLP es permitir que los ordenadores procesen, entiendan y generen el lenguaje humano de manera efectiva, así que su proceso pasa por varias etapas de análisis del lenguaje:

1. Análisis léxico: el texto se divide en palabras y se etiqueta cada una de ellas con su tipo (sustantivo, verbo, etc.) y su función sintáctica (sujeto, objeto directo, etc.).
2. Análisis sintáctico: se analiza la estructura gramatical del texto, identificando las relaciones entre las palabras y las frases.
3. Análisis semántico: se intenta comprender el significado del texto, a menudo mediante la identificación de palabras clave y la eliminación de ambigüedades mediante la utilización de diccionarios, bases de conocimientos y modelos de lenguaje.
4. Generación de lenguaje natural: se utiliza la información obtenida en las etapas anteriores para generar un texto legible y coherente en lenguaje natural.

Estas etapas del NLP pueden variar en función de la técnica de procesamiento de lenguaje natural que se utilice. Algunas técnicas comunes son el análisis de sentimientos, la detección de entidades y la traducción automática. 

¿Qué funciones tiene el NLP?

Las aplicaciones prácticas de NLP son muy amplias. Algunas de sus principales funciones incluyen:

• Identificar entidades mencionadas en un texto (como nombres propios o lugares)
• Desambiguar palabras con múltiples significados
• Interpretar el sentimiento detrás de una opinión expresada en un texto
• Generar respuestas automatizadas para preguntas frecuentes
• Ayudar a traducir entre idiomas

Aplicaciones de la NLP en Content Marketing y SEO

El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) tiene varias aplicaciones en el Marketing de Contenidos y el SEO. Estas son algunas de las formas en las que se puede utilizar el PLN en estos campos:

NLP Y Marketing de contenidos

• Investigación de mercado y análisis de la competencia: El PLN puede ayudar a los profesionales del marketing de contenidos a comprender a su audiencia y a sus competidores mediante el análisis de grandes cantidades de datos de texto
• Ideación y creación de contenidos: La PNL puede ayudar a generar ideas de contenido y mejorar la calidad del contenido mediante el análisis de patrones de lenguaje y la identificación de temas que resuenan con el público objetivo
• Distribución de contenidos: La PNL puede ayudar a optimizar la distribución de contenidos analizando patrones lingüísticos e identificando los mejores canales para llegar al público objetivo.

NLP Y SEO

• Búsqueda de palabras clave: La PNL puede ayudar a identificar palabras clave y frases relevantes que la gente utiliza para buscar información en línea
• Optimización de contenidos: La PNL puede ayudar a optimizar los contenidos para los motores de búsqueda mediante el análisis de patrones lingüísticos, la identificación de temas relevantes y la mejora de la legibilidad.
• Etiquetado contextual de hipervínculos: La PNL puede ayudar a mejorar los enlaces internos eligiendo las palabras adecuadas al etiquetar los enlaces.

La tecnología de la PNL ha mejorado hasta el punto de poder ofrecer a los usuarios resultados más precisos a pesar de las muchas ambigüedades del lenguaje humano (modismos, sarcasmos, metáforas, etc.). Mediante el uso de la PNL en el marketing de contenidos y el SEO, las empresas pueden comprender mejor a su audiencia, crear contenidos más eficaces y mejorar su posicionamiento en los motores de búsqueda.

Referencias:

• Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2021). Natural Language Processing and Computational Linguistics. Retrieved from https://web.stanford.edu/~jurafsky/nlpcourseraSlides.html
• MongoDB Inc. (2021). Natural Language Processing. Retrieved from https://www.mongodb.com/natural-language-processing