¿Cómo te sentirías si encontraras un chatbot que entendiera tu intención emocional, un bot de voz que entendiera tu tono de voz o un motor de búsqueda que entendiera el propósito de tu búsqueda? Puede que pienses que esto suena a algo sacado de la ciencia ficción. Pues bien, ¡te equivocas! Esta tecnología ya se utiliza para averiguar cómo sienten y qué quieren decir las personas y las máquinas cuando hablan. Se trata del análisis semántico.
Pero: ¿Qué es esta tecnología y qué problemas plantea?¿Cuáles son sus pros y sus contras, y cómo afecta a la relación con los clientes? ¿Y cómo puede utilizarse como parte de un plan para mejorar la experiencia del cliente?
Sigue leyendo este blog para saber más sobre el análisis semántico y cómo funciona.
¿Qué es el análisis semántico?
El análisis semántico, expresado así, es el proceso de extraer el significado de un texto. El análisis gramatical y el reconocimiento de vínculos entre palabras específicas en un contexto determinado permiten a los ordenadores comprender e interpretar frases, párrafos o incluso manuscritos enteros.
Es un componente crucial del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) y la inspiración de aplicaciones como los chatbots, los motores de búsqueda y el análisis de textos mediante aprendizaje automático.
Las herramientas basadas en el análisis semántico pueden ayudar a las empresas a extraer automáticamente información útil de datos no estructurados, como correos electrónicos, solicitudes de asistencia y comentarios de los consumidores. A continuación repasamos su funcionamiento.
¿Cómo funciona el análisis semántico?
El análisis semántico, un método de procesamiento del lenguaje natural, consiste en examinar el significado de las palabras y frases para comprender el propósito de una oración o párrafo.
Esto se consigue a menudo localizando y extrayendo las ideas clave y las conexiones que se encuentran en el texto utilizando algoritmos y enfoques de IA.
El análisis semántico emplea varios métodos, pero todos tienen como objetivo comprender el significado del texto de una manera comparable a la de un ser humano. Esto puede implicar averiguar las ideas y temas principales del texto y sus conexiones.
Un método popular de análisis semántico combina el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural para encontrar las ideas principales y las conexiones del texto. Esto puede implicar emplear un modelo de aprendizaje automático entrenado para analizar un texto nuevo y descubrir sus ideas y relaciones clave.
Otra estrategia consiste en utilizar ontologías preestablecidas y bases de datos estructuradas de conceptos y relaciones en un tema concreto. Los algoritmos de análisis semántico pueden encontrar y extraer más rápidamente la información pertinente del texto utilizando estas ontologías.
El análisis semántico, en general, es un método clave para ayudar a los ordenadores a comprender el significado de un texto en lenguaje natural. Tiene numerosos usos en campos como los motores de búsqueda, la recuperación de información y la traducción automática.
En el análisis semántico, la semántica léxica es crucial porque permite a los ordenadores comprender las conexiones entre elementos léxicos (palabras, verbos frasales, etc.):
- Hiponimia: ilustra la conexión entre una frase genérica y sus ocurrencias. En este contexto, los hipónimos describen instancias del término genérico hiperónimo.
- Homonimia: Se explica cuando dos palabras tienen la misma forma o grafía pero un significado completamente distinto.
- Polisemia: El término griego «polisemia» implica «muchos signos». Es una frase o término que tiene un significado distinto pero conectado. En otras palabras, aunque la polisemia tiene la misma grafía, sus propósitos son particulares pero están conectados.
- Sinonimia: Representa la relación entre dos elementos léxicos con formas diferentes pero significados iguales o similares.
- Antonimia: Es la relación equilibrada entre dos elementos léxicos en torno a un eje a lo largo de sus componentes semánticos.
- Meronomía: Es la forma en que el texto y las palabras se unen de manera que tengan sentido y muestren una parte o miembro de algo.
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Ejemplos de análisis semántico
El análisis semántico puede ayudar a las empresas de muchas maneras, como cuando se trata de opiniones de clientes, mensajes de un chatbot o conversaciones con un bot de llamadas. He aquí algunos ejemplos reales:
La estrategia de Uber en términos de análisis semántico es la siguiente: cuando la empresa presenta una nueva versión de su app, se examinan detenidamente las redes sociales y la opinión de los usuarios al respecto. Hablamos aquí de «social listening«, que consiste en escuchar en las redes sociales para saber lo contentos o descontentos que están los usuarios.
«En Uber, utilizamos este método a diario para determinar qué opinan nuestros usuarios de nuestros cambios. Cuando hacemos un cambio, sabemos inmediatamente lo que le gusta a la gente y lo que hay que cambiar.» Krzysztof Radoszewski es Jefe de Marketing para Europa Central y del Este en Uber.
Ejemplo nº 2: Hummingbird, el algoritmo semántico de Google
No sólo las empresas B2B y B2C utilizan sistemas de análisis semántico para mejorar la experiencia del cliente. Google creó su herramienta semántica para ayudar a los buscadores a entender mejor las cosas.
El algoritmo Hummingbird de Google, realizado en 2013, hace que los resultados de búsqueda sean más relevantes al fijarse en lo que la gente busca.
Este algoritmo también mejora la referenciación natural u orgánica (SEO) y ayuda a las empresas que pueden beneficiarse de poner contenido de calidad en las páginas de tu sitio web. ¡Se enlazarán mejor con palabras clave que son «semánticamente» relevantes!
Conclusión
Si se combina con el aprendizaje automático, el análisis semántico te permite profundizar en tus datos haciendo posible que las máquinas extraigan propósitos de un texto no estructurado a escala y en tiempo real.
Las potentes herramientas de aprendizaje automático que utilizan la semántica proporcionarán a los usuarios información valiosa que te ayudará a tomar mejores decisiones y a tener una mejor experiencia.
QuestionPro es un software de encuestas que permite a los usuarios crear, enviar y consultar los resultados de las encuestas. Dependiendo de cómo se configuren las encuestas de QuestionPro, las respuestas a esas encuestas podrían utilizarse como entrada para un algoritmo que pueda hacer análisis semántico.
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