Salesforce crea un algoritmo que resume el texto con aprendizaje automático
El resumen automático se dirige a los equipos de ventas o servicio al cliente en las organizaciones para digerir rápidamente los correos electrónicos y la información, permitiéndoles dedicar más tiempo a sus clientes.
Este año se espera que la gente pase más de la mitad del día leyendo emails, artículos o publicaciones en las redes sociales, y esto irá a más.
Para ayudar a resolver el tiempo que debemos dedicar a la cantidad ingente de información con la que nos movemos, los investigadores de Salesforce han desarrollado un algoritmo que utiliza el aprendizaje automático para producir resúmenes “coherentes y precisos”, de acuerdo con el MIT Technology Review.
El resumen automático será una tecnología particularmente útil para Salesforce, que produce una variedad de productos orientados al servicio al cliente. La compañía señala que los resúmenes resultantes podrían ser utilizados por los equipos de ventas o servicio al cliente para digerir rápidamente la información, lo que les permitiría dedicar más tiempo a sus clientes.
Salesforce ha recurrido al aprendizaje automático para encontrar maneras de resumir bloques más largos de textos, que eventualmente podría incorporar a sus productos.
La empresa ha anunciado que ha realizado dos grandes avances en el procesamiento del lenguaje natural introduciendo un nuevo “modelo de generación de palabras contextuales” y una “nueva forma de crear modelos de resumen”. Juntos, los dos avances permiten a los investigadores crear automáticamente resúmenes de textos más largos, exactos y legibles. La compañía adquirió el equipo de la compañía de aprendizaje profundo (deep learning) MetalMind el año pasado, que está detrás de la investigación.
Los investigadores explican que el resumen automático de texto funciona de dos maneras: extracción o abstracción. Con la extracción, la computadora puede dibujar a partir de un texto preexistente. La abstracción permite al ordenador introducir nuevas palabras, pero el sistema tiene que entender el artículo original lo suficientemente como para poder introducir las palabras correctas.
