¿para que utilizamos el lenguaje cotidiano en la noticia?
Respuestas a la pregunta
Respuesta:
El lenguaje periodístico es por tanto funcional, pretende ante todo informar. Debe ser claro, conciso, preciso, fluido, sencillo, ágil y fácilmente comprensible para el lector. Además tiene que ser económico: ser lo más fiel posible a la realidad con el número de palabras justas, ni más ni menos.
Corona si te ayudé
Explicación:
Respuesta:
Por lo general, no pensamos en las complejidades de nuestros propios lenguajes. Es un comportamiento intuitivo que se utiliza para transmitir información y significados con señales semánticas, como palabras, signos o imágenes. Se dice que es más fácil aprender un idioma nuevo cuando somos adolescentes porque se trata de un comportamiento repetible y entrenado, casi como caminar. Asimismo, el idioma no sigue un conjunto de reglas estricto, ya que las excepciones son innumerables, como “los sustantivos que terminan con ‘a’ son femeninos, pero no es el caso de ‘el problema’”.
Sin embargo, lo que a los alumnos les resulta natural es extremadamente difícil para los equipos, ya que tienen que lidiar con una gran cantidad de datos no estructurados, la ausencia de reglas formales y la falta de un contexto o una intención real. Es por eso que el aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA) ganan fuerza y llaman la atención, puesto que los humanos dependen cada vez más de los sistemas informáticos para comunicarse y realizar tareas. A medida que la IA se vuelve más sofisticada, también lo hace el procesamiento del lenguaje natural (PLN). Si bien los términos IA y PLN pueden suscitar imágenes de robots futuristas, ya hay ejemplos básicos del PLN en nuestras vidas cotidianas. Aquí tienes algunos ejemplos destacados.
Filtros de correo electrónico
Los filtros de correo electrónico son una de las primeras y más básicas aplicaciones del PLN en línea. Empezó con los filtros de spam, que podían detectar ciertas palabras o frases que indicaban que se trataba de un mensaje de spam. Sin embargo, los filtros se han actualizado, al igual que las primeras adaptaciones del PLN.
Una de las aplicaciones más recientes y populares del PLN se encuentra en la clasificación del correo electrónico de Gmail. El sistema reconoce si los correos electrónicos pertenecen a una de tres categorías (principales, sociales o promocionales) en función de su contenido. Esto permite que las casillas de correo de todos los usuarios de Gmail tengan un tamaño manejable y que se pueda acceder fácilmente a los mensajes importantes y relevantes que se deben leer y responder con rapidez.
Asistentes inteligentes
Los asistentes inteligentes como Siri de Apple y Alexa de Amazon identifican patrones en el discurso gracias al reconocimiento de voz y, luego, deducen el significado y proporcionan una respuesta útil. Nos hemos acostumbrado a poder decir “Oye, Siri”, hacer una pregunta y que el asistente comprenda lo que dijimos y responda con respuestas relevantes en función del contexto. Ahora nos estamos acostumbrando a interactuar con Siri y Alexa en nuestro hogar y nuestra vida cotidiana, ya que conversamos con ellos por medio de dispositivos como el termostato, los interruptores de la luz, el automóvil, etc.
Ahora esperamos que los asistentes como Alexa y Siri comprendan indicios contextuales, ya que mejoran nuestras vidas y facilitan ciertas tareas, como ordenar elementos. Incluso nos gusta cuando responden con humor o contestan preguntas sobre sí mismos. Nuestras interacciones se volverán más personales a medida que estos asistentes conozcan más cosas sobre nosotros. Así lo explica el artículo del New York Times “Por qué pronto podríamos vivir en el mundo de Alexa”: “Se avecina algo más grande. Alexa es la mejor candidata para convertirse en la tercera plataforma informática para consumidores de esta década”.
Resultados de búsqueda
Los motores de búsqueda usan el PLN para mostrar resultados relevantes en función de comportamientos de búsqueda similares o de la intención de los usuarios, por lo que una persona promedio encuentra lo que busca sin necesitar grandes habilidades de búsqueda.
Por ejemplo, Google no solo predice qué búsquedas populares pueden aplicarse a tu consulta a medida que escribes, sino que analiza el panorama completo y reconoce lo que intentas decir, en lugar de centrarse en los términos de búsqueda exactos. Una persona podría buscar un número de vuelo en Google y ver el estado de ese vuelo, o introducir un símbolo bursátil y recibir información sobre acciones, o bien podría aparecer una calculadora cuando se escribe una ecuación matemática. Estas son algunas de las variaciones que podrías ver al realizar una búsqueda, ya que, en las consultas, el PLN asocia la búsqueda ambigua con una entidad relativa y brinda resultados útiles.
Texto predictivo
Las funciones como el corrector automático, el autocompletado y el texto predictivo son tan comunes en nuestros smartphones que les restamos importancia.