¿Qué es NLG?

Uno de los principales problemas que tienen muchas empresas es que no saben interpretar correctamente la información que se genera a partir de sus datos. Es decir, tiene un problema de interpretabilidad y de comprensión de los resultados de negocio.

¿Y si hubiera una forma para mejorar la comprensión de los resultados analíticos? De este tema es lo que hablaremos hoy. De cómo la analítica también nos puede ayudar en la comunicación de resultados. No nos centraremos en el lenguaje visual, sino textual.

No sólo de deep learning vive el hombre. Dentro de los campos que incluye la inteligencia artificial hay muchos más como, por ejemplo, el que queremos comentar hoy: Natural Language Generation (NLG).

¿En qué consiste?

NLG forma parte de Natural Language Processing (NLP) cuyo foco es transformar datos estructurados en narrativa escrita. El objetivo es hacer la información entendible y automatizar la escritura de narrativas orientadas al dato, como pueden ser informes financieros, descripciones de producto, reuniones, etc. De hecho, NLG busca comunicar de la mejor forma lo que un sistema conoce.

Como es posible imaginar NLP y NLG tiene diferente foco, pero complementario. NLP busca identificar conocimiento analítico a partir de datos textuales, mientras que NLG combina conocimiento analítico con texto sintetizado para crear narrativas contextualizadas.

Tipos  de NLG

Podemos distinguir tres tipos de NLG:

• Básico: simplemente transforma datos en texto.
• Basado en plantillas: encaja datos dentro de plantillas de texto.
• Avanzado: deriva hechos a partir de datos y usa el contexto para adaptar el mensaje.

¿Dónde encaja NLG?

A parte de la generación de informes contextualizados y la mejora de la comunicación de los resultados analíticos, NLG puede aportar valor en todos aquellos puntos en los que una narrativa sea necesaria. Por ejemplo, en las interfaces conversacionales que están siendo adoptadas universalmente como Alexa, Cortana o Siri.

Sin duda alguna, nos podemos imaginar que los siguientes sistemas de inteligencia de negocio y big data incluyan estas capacidades para incrementar su valor a las organizaciones. Estamos hablando, por lo tanto, que las barreras entre big data, business intelligence o data science se irán diluyendo para crear soluciones más y más interesantes.

Josep Curto es director de Delfos Research, empresa especializada en investigación de los mercados de Business Intelligence, Business Analytics y Big Data. Es profesor del Máster en Inteligencia de Negocio y Big Data (MiB) de la UOC.