Reconocimiento de entidad nombrada (NER), es decir, fragmentación de entidades o extracción de entidades, es una técnica crucial en Procesamiento del lenguaje natural (NLP) utilizado para reconocer, clasificar y extraer entidades nombradas dentro datos conjuntos. Estas entidades pueden ser cualquier cosa: nombres de personas, empresas, ubicaciones, hora, cantidad, producto, etc. y más. En pocas palabras, NER divide el texto en partes más pequeñas y las clasifica en categorías/etiquetas/conceptos predefinidos. Esto da como resultado la extracción de información valiosa de manera eficiente. Si bien la definición de NER hace que el proceso parezca simple, la complejidad radica en la diversidad de métodos de NER y su amplia gama de aplicaciones.
La NER implica dos pasos clave:
1. Detección: El primer paso adelante reconocimiento de la entidad nombrada está detectando entidades con nombre presentes en el texto. Esto implica reconocer palabras o frases que podrían representar categorías específicas como nombres, lugares, fechas, ubicaciones, una palabra en particular, etc.
2. Clasificación: Este es el segundo paso, donde las entidades detectadas se clasifican en categorías predefinidas, facilitando la facilidad de acceso y operación.
Por ejemplo, observe la siguiente cadena de palabras:
Dipti Pathak trabaja en Apple Inc. Dipti Pathak vive en Himachal Pradesh, conocido como el “cuenco de manzanas de la India”
Al procesar esta información, NER reconocerá entidades nombradas como «Apple», «Inc.», Apple», «Valley» Steve Jobs» y las colocará en sus respectivas categorías. Pero ¿por qué necesitamos categorizarlos? Es necesario para que una búsqueda centrada en la organización no acabe llevándote a una página turística. En pocas palabras, NER garantiza que se reconozca y procese la entidad correcta de acuerdo con la tarea requerida. Dada esta función de «filtro», es previsible que ante una avalancha de datos extrema y nada homogénea como la que estamos presenciando hoy, la gestión de un buen número de actividades requeriría NER. Algunos de ellos son los siguientes:
1. Clasificación de noticias
Una de las aplicaciones más comunes del reconocimiento de entidades nombradas es la clasificación de noticias. Las agencias y plataformas de noticias procesan una enorme cantidad de contenidos cada día. Por lo tanto, categorizar artículos según las entidades nombradas mencionadas puede simplificar el proceso de curación. Por ejemplo, al procesar información de noticias políticas, NER puede detectar automáticamente menciones de políticos, países u organizaciones. Por lo tanto, agrupar historias en función de estas categorías, así como de otros parámetros, sería mucho más fácil y eficiente. Esto permitiría a las plataformas/operadores/periodistas de noticias ordenar y clasificar las noticias según las entidades relevantes.
El reconocimiento de entidades nombradas simplifica el proceso de extracción de información útil de documentos donde el tiempo es esencial. Por ejemplo, consideremos un escenario en el que los investigadores necesitan analizar registros médicos. Reconocimiento de entidad nombrada puede identificar condiciones médicas, tratamientos y detalles del paciente, lo que permite a los investigadores recopilar información de manera más rápida y eficiente. De manera similar, en los informes financieros, NER puede identificar nombres de empresas, datos financieros o ubicaciones.
3. Búsqueda avanzada
Los motores de búsqueda han evolucionado para proporcionar resultados más relevantes mediante el reconocimiento de entidades con nombre. Tomemos el ejemplo de cómo funciona un motor de búsqueda. Cuando busca «noticias recientes sobre Tesla», el motor de búsqueda identifica «Tesla» como la empresa y muestra artículos sobre el fabricante de automóviles en lugar de resultados no relacionados. NER ayuda a garantizar que los motores de búsqueda comprendan no sólo las palabras clave sino también las entidades involucradas. Como resultado, la experiencia de búsqueda se vuelve más intuitiva y precisa. Los servicios de transmisión también utilizan NER para brindar recomendaciones personalizadas a los usuarios.
4. Bots y asistentes virtuales
Los asistentes virtuales como Siri, Alexa y Google Assistant dependen en gran medida de NER para comprender los comandos del usuario y realizar acciones. Por ejemplo, si dices «Reserva un vuelo a Nueva York», el asistente reconocerá «Nueva York» como la ubicación y te guiará a través del proceso de reserva. Esto es posible gracias al reconocimiento de entidades con nombre, que permite a los asistentes virtuales comprender y actuar sobre entidades clave en la consulta de un usuario.
5. Seguridad en Internet
En ciberseguridad, reconocimiento de la entidad nombrada puede desempeñar un papel vital en el análisis y filtrado de amenazas en línea. Por ejemplo, NER puede ayudar a detectar información personal, como nombres, direcciones o números de tarjetas de crédito, en correos electrónicos o registros de chat. Esta funcionalidad puede ser fundamental para identificar ataques de phishing o proteger información confidencial.
Hemos discutido los dos pasos clave del proceso NER. Sin embargo, hay muchos otros procesos que involucran NER. Aquí tienes una descripción completa de todo el proceso:
- Preprocesamiento de texto: El preprocesamiento de texto es un requisito previo para la técnica NER. Esto implica la tokenización, donde el texto se divide en palabras o frases individuales y la eliminación de palabras clave como «el» o «es» que no añaden valor al proceso.
- Detección de entidades: Después de la tokenización, los sistemas NER detectan entidades candidatas en función de patrones en los datos
- Clasificación de entidades nombradas: Las entidades detectadas luego se clasifican en categorías predefinidas como persona, ubicación, fecha, hora, organización, etc.
- Extracción de características: Los modelos NER suelen utilizar técnicas de extracción de características para refinar aún más la clasificación. Estas características pueden incluir características lingüísticas como etiquetas de parte del discurso o roles sintácticos.
- Análisis contextual: Los métodos NER más avanzados también incorporan análisis de contexto, donde se examinan las palabras y oraciones circundantes para aclarar las entidades. Por ejemplo, “Apple” puede referirse a una fruta, a un gigante tecnológico o al nombre de un lugar. Por lo tanto, el análisis del contexto resulta funcional para distinguir uno del otro.
Reconocimiento de entidad nombrada se puede lograr a través de varias metodologías, cada una adaptada a diferentes tipos de datos y aplicaciones. A continuación se presentan algunos de los enfoques más importantes:
1. Métodos de aprendizaje automático
NER basado en aprendizaje automático se basa en modelos de entrenamiento con conjuntos de datos etiquetados para reconocer patrones y entidades en el texto. Los algoritmos populares incluyen campos aleatorios condicionales (CRF) y modelos ocultos de Markov (HMM). Por ejemplo, en un conjunto de datos financieros, un modelo de aprendizaje automático como los mencionados anteriormente podría aprender a reconocer nombres, números y fechas de empresas al exponerse a cientos de ejemplos etiquetados. Sin embargo, estos métodos requieren un gran volumen de datos anotados para lograr una alta precisión.
2. Métodos basados en reglas
Los sistemas NER basados en reglas utilizan reglas creadas manualmente para identificar entidades. Estas reglas pueden incluir expresiones regulares o técnicas de coincidencia de patrones que capturan tipos específicos de datos, como números de teléfono o fechas. Si bien estos sistemas son rápidos y no requieren muchos datos de capacitación, carecen de flexibilidad. Por ejemplo, pueden tener dificultades para generalizar cuando encuentran patrones de texto nuevos o inesperados. Sin embargo, para aplicaciones donde los modelos de datos son consistentes, los métodos basados en reglas pueden resultar muy efectivos.
3. Enfoque estadístico
Los métodos estadísticos NER utilizan técnicas de probabilidad e inferencia para identificar entidades. Por ejemplo, las redes bayesianas y los modelos de máxima entropía pueden estimar la probabilidad de que una palabra o frase sea una entidad en función de su contexto. Estos enfoques a menudo se basan en amplios datos de capacitación y pueden adaptarse bien a los cambios en los insumos. Sin embargo, los métodos estadísticos pueden consumir muchos recursos y requerir modelos matemáticos sofisticados para funcionar de manera efectiva.
4. Enfoque híbrido
Algunos sistemas NER combinan métodos basados en reglas con aprendizaje automático o enfoques estadísticos para obtener lo mejor de ambos mundos. Al incorporar reglas específicas de casos y aprendizaje automático para la generalización, los métodos híbridos pueden manejar una gama más amplia de datos de texto. Estos sistemas suelen resultar más robustos y adaptables, lo que los hace adecuados para industrias donde los datos pueden variar ampliamente en estructura y contenido.
En breve, reconocimiento de la entidad nombrada es más que una simple herramienta. Es una tecnología vital que examina grandes cantidades de datos y filtra información relevante a través de un proceso de reconocimiento y clasificación. Desde clasificar noticias hasta mejorar los asistentes virtuales y garantizar la seguridad en Internet, NER sustenta muchos procesos que vemos a nuestro alrededor hoy. Al combinar enfoques basados en reglas, estadísticos, de aprendizaje automático o híbridos, NER ofrece una flexibilidad y funcionalidad inigualables.
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