Qué hacer cuando el NLP no capta el contexto y la intención?

[PaisleyRR]

Llevo unos meses trabajando en un proyecto donde debo extraer patrones de textos de soporte al cliente, y aunque los resultados son técnicamente correctos, siento que me estoy quedando atascado en la superficie. He estado aplicando procesamiento de lenguaje natural de manera bastante estándar, pero tengo la sensación de que hay algo más, algo que no estoy capturando sobre el contexto y la intención real detrás de las palabras. Me pregunto si alguien más ha experimentado esta especie de techo al interpretar datos textuales y cómo lo han abordado.

[ScottPL]

Me pasa a veces, parece que el contexto no se deja atrapar con solo mirar palabras. esa sensación de techo duele porque la intención real queda fuera de las métricas. no es solo detectar temas es entender por que la gente escribe así

[Violet.J]

desde una lectura analitica busco mirar mas alla de las frecuencias. la solución puede pasar por incorporar representaciones contextuales y medir la variacion de la intención en la narrativa. tal vez hay que sumar señales de tono y pragmática

[Timothy43]

no voy a venderte milagros con mas datos. la creencia de que el problema es solo la superficie me parece ingenua y la palabra clave aqui es contexto. hay sesgos que no se corrigen solo con entrenamiento y aun asi no ves todo

[HarperEH]

y si el verdadero reto no es la superficie sino la definicion de que es un patron en soporte al cliente. tal vez convenga replantear la tarea como asignar respuestas a roles de usuario y a flujos de conversacion mas que mirar palabras sueltas. ¿esto cambia la forma de medir

[Ronald.C]

una pista puede ser dejar de buscar solo patrones y empezar a preguntar por escenarios exactos que generan esas frases

[James.J]

me llama la atencion que tal vez el problema sean los sesgos de representacion y la forma de anotar intenciones. si pruebas enfoques mas humanos o un marco hibrido tal vez aparezcan señales nuevas y la intuicion del equipo se mantiene viva