Las tecnologías de ‘procesamiento de lenguaje natural’ están detrás del diccionario que corrige las palabras mal escritas en el móvil, o de que un buscador sepa que también tiene que buscar ‘nueces’ cuando se le consulta ‘nuez’.

«Nuestro objetivo es analizar lo mejor posible toda la información que se encuentra dentro de un documento», explica Eduardo Basterrechea, fundador de Molino de Ideas, una start-up� dedicada a esta clase de tecnologías. Además de las palabras que lo forman, dentro de un texto hay temas, relaciones, personas, conceptos o sentimientos, y estas empresas intentan extraerlos de manera automática mediante programas informáticos. «Nos ocupamos de convertir el lenguaje coloquial en información estructurada», aclara Josu Gómez, de Bitext, una compañía fundada en el 2008.

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«Una tecnología así te permite analizar un volumen de información mayor, mucho más rápido y, sobre todo, de forma más homogénea», asegura Antonio Matarranz, responsable comercial de Daedalus, una de las empresas decanas del sector. Los humanos, explica, lo hacen mejor —la precisión de una personas puede ser de un 90 %, y la de una máquina del 75%— pero más despacio y de una manera menos previsible.

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