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# ¿Qué es y para qué sirve el procesamiento del lenguaje natural?

junio 14, 2021

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##### Tecnología clave en Netcontent y ABBYY FlexiCapture, el procesamiento del lenguaje natural está revolucionando la gestión documental.

El procesamiento del lenguaje natural (PLN) surge en la intersección de la lingüística y los desarrollos en inteligencia artificial para dotar a un sistema con la capacidad para leer e interpretar correctamente contenidos no estructurados.

En el campo de la gestión documental, esto significa que un sistema con PLN puede ampliar sus capacidades tradicionales de captura para incluir documentos no estructurados como contratos, leyes, artículos, acuerdos o correos electrónicos.

Gracias a ello, la tecnología PLN le permite ahorrar tiempo, dinero y esfuerzos, facilitando la automatización de procesos que típicamente requieren una búsqueda exhaustiva de determinados datos dentro de grandes lotes de documentos (como nombres, domicilios, importes, etc.), y la correspondiente carga  manual de dichos datos, mejorando de esta manera el acceso a la información relevante para su negocio.

Actualmente, se estima que el 90% de los contenidos empresariales no están estructurados, y que la cantidad de esos documentos crece hasta un 65% por año. Los analistas también concuerdan en que la mayoría de los datos no estructurados no se analizan, y que la información valiosa se «pierde» debido a la complejidad que supone extraerla.

En este contexto, la tecnología PLN marca un antes y un después. Con una tasa de precisión de extracción de datos de más del 93%, las plataformas con PLN como Netcontent o [ABBYY FlexiCapture](https://argontech.com.ar/abbyy/que-es-y-como-trabaja-abbyy-flexicapture/) pueden agilizar significativamente los procesos de negocio alimentando flujos de trabajo y rutinas de RPA.

### El procesamiento del lenguaje natural en la gestión de contratos

El procesamiento del lenguaje natural puede acelerar la toma de decisiones comerciales a través de una comprensión humana de los contratos. La identificación de secciones, cláusulas y otros datos relevantes para los sistemas de registros u otros procesos comerciales puede agilizar la toma de decisiones, mejorando el acceso y la circulación de la información.

Imagine detectar automáticamente información de contratos y arrendamientos para acelerar la mitigación de riesgos, el análisis de obligaciones y la migración de contenido. En un contrato inmobiliario, por ejemplo, la tecnología PLN puede identificar:

- fechas;
- nombres del locador y el locatario;
- dirección;
- referencia catastral;
- números de documento de las partes;
- valor del alquiler;
- y valor del depósito, entre otros.

Todos esos campos pueden ser referidos automáticamente a su sistema de gestión a través de un flujo de trabajo, ahorrándole una inmensa cantidad de tiempo en la búsqueda y posterior carga manual de esos datos, evitando errores.

La tecnología PLN combina sintaxis, semántica, pragmática y aprendizaje automático para identificar secciones, dirigirse a entidades específicas y comprender estructuras complejas. De esa manera, proporciona el alto nivel de precisión y personalización que necesitan los martilleros en su trabajo diario, los abogados que se ocupan de contratos complejos durante negociaciones, o los profesionales de seguridad y cumplimiento cuando se enfrentan a riesgos.

### Más información

El procesamiento del lenguaje natural está revolucionando el mundo de la gestión documental a través de plataformas como Netcontent, o ABBYY FlexiCapture. Su potencial es enorme, y ofrece a las compañías que la utilizan una gran ventaja competitiva a través de la agilización de sus procesos documentales.

Si desea conocer más acerca de cómo puede beneficiar a su empresa, lo invitamos a descargar nuestra guía debajo.

[![Comience la transformación digital de sus procesos documentales \[PDF\]](https://tecnologia.argontech.com.ar/hubfs/Imported_Blog_Media/6631f33f-ce41-47fa-b08a-deb1fc6c8b14-Jan-13-2023-03-57-07-1519-PM.png)](https://cta-redirect.hubspot.com/cta/redirect/7959073/6631f33f-ce41-47fa-b08a-deb1fc6c8b14)

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