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Vivimos en la era de la originalidad en la que cada día incluimos nuevas palabras al vocabulario que utilizamos sobre todo en redes sociales e Internet. Estas plataformas no solo han cambiado nuestra manera de expresarnos, sino también nuestro lenguaje. El inglés es la lengua causante de -casi- todos los nuevos términos. Ya nos hemos familiarizado con el famoso selfie o follower, pero es habitual entre los adolescentes (y no tan adolescentes) escuchar el término crush para referirnos a una persona que nos gusta mucho pero que sabemos que es improbable que algo suceda, algo así como el amor platónico.
Redes Sociales, ¿qué palabras son más recurrentes en cada red social?
Las palabras pueden ser complejas si no conoces la traducción literal, pero las abreviaciones suponen un paso más, porque tenemos que conocer exactamente el significado de cada letra cuando se utilizan siglas. En TikTok es muy común encontrarnos con FYP son las siglas de «For Your Page» (para tú página), es un algoritmo de preferencias que muestra al usuario contenido parecido al que habitualmente consume. Se utiliza en cada vídeo como texto descriptivo del mismo.
Por otro lado, cuando una coreografía se hace viral el término DC (dance credits) se usa para dar visibilidad a los creadores del baile. Las últimas incorporaciones de esta red social son las siglas POV, «Point of View» (punto de vista) se usa para describir cuando se graba un video desde cierta perspectiva. También, cuando alguien quiere hacer dueto con otra persona se le otroga el témino de «duets» (duetos).
Cuando influencers (persona influyente) colaboran con marcas y publican a través de las stories (historias), en éstas podemos leer el término swip up como un call to action (llamada a la acción) para que «deslicemos hacia arriba» (swipe up) nuestra pantalla para redirigirnos a la página web de la marca o producto que está promocionando.
Desde los directos que se pueden hacer en diversas redes sociales, surgió un nuevo nicho de mercado. Un ejemplo de ello es la plataforma Twitch, de Amazon. En esta plataforma solamente hay streamings, es decir la retransmisión de cualquier cosa en directo, como sucede con la televisión. Suelen destacar los videojuegos, pero hay muchas categorías desde just chating (hablar) hasta ASMR (reacción placentera a una respuesta visual o auditiva) en inglés, sus siglas responden a “Autonomous Sensory Meridian Responde”.
En el mundo de la moda y el maquillaje, ¿qué términos son más populares dentro de las redes sociales?
En Youtube una categoría que suele gustar mucho es el unboxing, vídeos en la que los youtubers abren paquetes que reciben en sus casas con algún producto que las marcas envían como regalo y éstos no saben de qué se trata. Por lo que hay una doble sorpresa por saber de qué se trata, tanto para la persona que lo recibe como para el espectador que lo está viendo en ese mismo momento. De esta forma, quien está viendo el vídeo, también puede ver la reacción real del/la youtuber.
Un término muy utilizado en el sector de la moda es outfit, para describir los conjuntos diarios de ropa, zapatos y complementos, así como las siglas OOTD – Outfit of the day. (conjunto del día). Cuando una persona mejora de aspecto físico, suele utilizarse el término «glow up», cuya traducción en inglés es «brillar».
Si alguna vez lees el término haul, quiere decir que ese contenido publicado se trata de productos que una persona se ha comprado recientemente y lo quiere enseñar, y realizar una review -reseña/crítica sobre el mismo-. La traducción literal de este término al español significa «botin» o «alijo». En el mundo del maquillaje sucede algo similar con el término swatch (muestra), para mostrar a los seguidores un tono de labial, una sombra de ojos o un primer (prebase de maquillaje).
Todos estos anglicismos que se utilizan en la Red, pueden causar malentendidos y hay que tener tenerlos muy en cuenta a la hora de comunicar a través de las redes sociales. Es por ello, que las marcas deben tener presente estos términos, tanto para entender a sus seguidores en las Redes como para participar en las conversaciones con los mismo y «hablar» su misma lengua.
Escuchar activamente a los usuarios en la red a veces puede ser una tarea ardua para muchas marcas. Para facilitar esta labor, existen plataformas de monitorización de redes sociales como netOpinion de ITELLIGENT. netOpinion es una plataforma de Escucha Activa y de Reputación Online, que facilita la gestión y monitorización de las conversaciones de una marca o productos en el mundo Internet. Si quieres conocer más sobre netOpinion, ¡escríbenos!
El pasado mes de febrero Amadeus y Microsoft anunciaban su alianza estratégica para combinar la seguridad y confianza de las plataformas en la nube de Microsoft con la experiencia y capacidades de innovación de Amadeus en la industria del viaje. Esta alianza se centra en tres objetivos específicos:
- Impulsar la colaboración con todos los actores de la industria del viaje para crear nuevos servicios y ofertas más personalizadas para la industria, así se adaptan a las necesidades únicas del ecosistema del viaje.
- Desarrollar productos innovadores, capaces de visualizar, diseñar y ofrecer soluciones de viaje de vanguardia y que ofrezcan experiencias más relevantes y sofisticadas al usuario final. Esto dará lugar a estrategias combinadas de comercialización que aprovecharán la presencia internacional y las capacidades respectivas de Amadeus y Microsoft.
- Acelerar la migración de la plataforma tecnológica de Amadeus a la nube pública, aprovechando la tecnología de Microsoft Azure para lograr una agilidad y una resiliencia aún mayores. Microsoft se convertirá en el proveedor de nube de referencia de Amadeus.
Uno de los objetivos de esta alianza se centra en la migración de Amadeus en la nube pública. Con esta migración, Amadeus logrará una mayor flexibilidad para escalar su capacidad operativa, incrementándola o disminuyéndola o para ajustarla según sea necesario a las condiciones del mercado y la demanda. Amadeus también espera mejorar la resiliencia de sus soluciones y servicios para los clientes, y realizar un cambio en el desarrollo de nuevas tecnologías, al tiempo que aumenta la seguridad de los sistemas y los datos.
Christophe Bousquet, Chief Technology Officer de Amadeus
“La tecnología en la nube ha sido durante mucho tiempo parte de la estrategia de Amadeus: fuimos la primera empresa en la industria del viaje en operar completamente en sistemas abiertos tras el desmantelamiento de los mainframes en nuestro centro de datos en 2017”.
Denis Lacroix, Vicepresidente Senior del programa de transformación de la nube de Amadeus
“La tecnología de nube pública ha evolucionado de tal manera que ahora puede ofrecer un nivel de servicio mejorado que antes era únicamente posible a través de nuestra infraestructura privada”.
Fuente: Microsoft Azure en Facebook
Impulso conjunto a la innovación
Equipos tanto de Microsoft como de Amadeus colaborarán para lograr un desarrollo más rápido de nuevas soluciones en la nube, lo que a su vez favorecerá experiencias de viaje más fluidas. Un ejemplo de esto es para los negocios de aerolíneas y hostelería: ambas empresas aprovecharán el valor de las soluciones de Azure y Microsoft (Microsoft Teams, Microsoft 365, Dynamics 365 y Microsoft Power Platform) para ofrecer experiencias de usuario final más potentes y sofisticadas, así como para crear soluciones personalizadas adaptadas a las necesidades de la industria del viaje.
Se espera que los esfuerzos iniciales se centren en establecer viajes de negocios más integrados y permitan una colaboración más estrecha entre las autoridades del sector turístico y del sanitario. Al pasar a la nube pública, Amadeus logrará una mayor flexibilidad para escalar su capacidad operativa o ajustarla según sea necesario dadas las condiciones del mercado y la demanda. Amadeus también espera mejorar la resiliencia de sus soluciones y servicios para los clientes y dar un paso adelante en la entrega de nuevas tecnologías, al tiempo que aumenta la seguridad de los sistemas y los datos.
Del procesamiento conjunto de la ciencia computacional y la lingüística aplicada, nace el Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN o NLP en inglés), cuyo objetivo no es otro que el de hacer posible la compresión y procesamiento asistidos por ordenador de información expresada en lenguaje humano, o lo que es lo mismo, hacer posible la comunicación entre personas y máquinas.
Existen distintos programas que exhiben diferente grado del procesamiento inteligente del lenguaje. Por ejemplo, un buscador de documentos puede buscar simplemente los documentos que contienen la cadena de caracteres especificada por el usuario, sin importar que dicha cadena tenga o no un significado en un lenguaje o idioma. En este caso no sería una aplicación del PLN. Sin embargo, el mismo buscador podría buscar los documentos que comuniquen la idea especificada por el usuario, sin importar las letras que la comunican, y en este caso, sin duda, sería una excelente aplicación de PLN, ya que entendería la idea comunicada en la petición del usuario, la idea comunicada en cada uno de los documentos, y sería capaz de compararlas.
Por este motivo, para profundizar más en esta temática, os exponemos algunas tareas y aplicaciones del Procesamiento del Lenguaje Natural:
1.Speech To Text / Text To Speech
Speech to text o STT se basa en la conversión de audio a texto y se trata de una tarea para poner en valor los audios, que una vez convertidos en textos, pueden ser procesados con otras técnicas de PLN. Una vez procesado es posible devolver un audio utilizando la conversión de texto a audio (Text To Speech o TTS). Ambas tareas, STT y TTS, han cobrado mucha relevancia con los sistemas conversacionales con un alto nivel de calidad, como pueden ser los sistemas de Siri, Alexa, OK Google, Cortana, etc.
2.Preguntas y Respuestas (Questioning and Answering, Q&A)
Q&A es la tarea de responder preguntas a partir de información obtenidas de distintos recursos. Es una tarea importante para los sistemas de diálogo como los chatbots y para la mejora de los sistemas de búsqueda (Information Retrieval). Los nuevos sistemas de Deep Learning están permitiendo una mejora sustancial en esta tarea. En un proyecto realizado por ITELLIGENT sobre Turismo Inteligente, se desarrolló un sistema de Questioning and Answering entrenado con comentarios sobre recursos turísticos de Andalucía (hoteles, restaurantes, playas, museos,…) y que permitía localizar recursos turísticos a partir de muchas preguntas variadas.
Antes, mencionamos los sistemas de Information Retrieval, estos sistemas de búsqueda fueron uno de los primeros sistemas de Procesamiento de Lenguaje Natural que se adoptaron de forma generalizada. Hay dos pasos fundamentales en un buscador:
- Generación Índice Invertido. El índice invertido permite guardar para cada palabra los documentos en los que aparece, de forma que la búsqueda de los documentos que contienen una palabra sea muy rápida.
- Ranking de documentos. Una vez localizado todos los documentos que contienen las palabras que buscamos es necesario decidir en qué orden mostrarlos (orden de relevancia), aquí Google introdujo una innovación con su técnica denominada PageRank.
3.Traducción Automática
La traducción automática, permite traducir un texto de un idioma a otro. Esta tarea cobró un importante impulso gracias a los corpus de textos traducidos entre dos idiomas (denominados “corpus paralelos”), facilitados por el parlamento de la Unión Europea. Frente a los primeros sistemas de los años 50s, actualmente la traducción automática es una tarea de Procesamiento de Lenguaje Natural que ha conseguido un alto nivel de calidad. Ejemplo de ello, aplicaciones como iTranslate Converse para iOS o Microsoft Translator App.
4.Extracción de Información (Information Extraction)
La extracción de información es la obtención de conjunto predefinido de campos de un texto en formato libre. Se puede ver como la generación de una base de datos a partir de documentos poco estructurados. Por ejemplo, obtener distintos datos de un PDF de sobre inspecciones de soldadura, extraer: nombre soldador, características de la soldadura, etc.
5.Clasificación de Documentos: cómo funciona
La tarea de clasificación de documentos (document classification) consiste en entrenar un sistema para que sea capaz de aprender a clasificar textos a partir de un conjunto de textos ya clasificados. En la mayoría de los casos estos sistemas suelen funcionar bastante bien, consiguiéndose calidades de clasificación (ej. accuracy) superiores al 95%. En un post anterior, explicábamos cómo funciona un clasificador automático de documentos utilizando técnicas de PLN y Machine Learning sobre un conjunto de elementos para ordenarlos por clases o categorías.