¿Qué es el reconocimiento de entidades nombradas (NER)? Ejemplo, casos de uso, beneficios y desafíos

Los diferentes enfoques para crear sistemas NER son:

• Sistemas basados ​​en diccionarios

  El sistema basado en diccionario es quizás el enfoque NER más simple y fundamental. Utilizará un diccionario con muchas palabras, sinónimos y colección de vocabulario. El sistema verificará si una entidad particular presente en el texto también está disponible en el vocabulario. Mediante el uso de un algoritmo de coincidencia de cadenas, se realiza una verificación cruzada de entidades.

  Una desventaja de usar este enfoque es que existe la necesidad de actualizar constantemente el conjunto de datos de vocabulario para el funcionamiento efectivo del modelo NER.

• Sistemas basados ​​en reglas

  En este enfoque, la información se extrae en función de un conjunto de reglas preestablecidas. Se utilizan dos conjuntos principales de reglas,

  Reglas basadas en patrones: Como sugiere el nombre, una regla basada en patrones sigue un patrón morfológico o cadena de palabras utilizadas en el documento.

  Reglas basadas en el contexto: Las reglas basadas en el contexto dependen del significado o el contexto de la palabra en el documento.

• Sistemas basados ​​en aprendizaje automático

  En los sistemas basados ​​en aprendizaje automático, el modelado estadístico se utiliza para detectar entidades. En este enfoque se utiliza una representación basada en características del documento de texto. Puede superar varios inconvenientes de los dos primeros enfoques ya que el modelo puede reconocer tipos de entidad a pesar de ligeras variaciones en su ortografía.

• Aprendizaje profundo

  Los métodos de aprendizaje profundo para NER aprovechan el poder de las redes neuronales como RNN y transformadores para comprender las dependencias de texto a largo plazo. El beneficio clave de utilizar estos métodos es que son adecuados para tareas NER a gran escala con abundantes datos de entrenamiento.

  Además, pueden aprender patrones y características complejos a partir de los propios datos, eliminando la necesidad de capacitación manual. Pero hay un problema. Estos métodos requieren una gran cantidad de potencia computacional para su entrenamiento e implementación.

• Métodos híbridos

  Estos métodos combinan enfoques como el aprendizaje automático, estadístico y basado en reglas para extraer entidades con nombre. El objetivo es combinar las fortalezas de cada método minimizando sus debilidades. La mejor parte de utilizar métodos híbridos es la flexibilidad que se obtiene al fusionar múltiples técnicas mediante las cuales se pueden extraer entidades de diversas fuentes de datos.

  Sin embargo, existe la posibilidad de que estos métodos terminen volviéndose mucho más complejos que los métodos de enfoque único, ya que cuando se combinan varios enfoques, el flujo de trabajo puede volverse confuso.

¿Casos de uso para el reconocimiento de entidades nombradas (NER)?

Revelando la versatilidad del reconocimiento de entidades nombradas (NER):

• bots conversacionales: Ayuda a los chatbots como GPT a comprender las consultas de los usuarios identificando entidades clave.
• Asistencia al Cliente: Clasifica los comentarios por producto, acelerando el tiempo de respuesta.
• Finanzas: Extrae datos cruciales de informes financieros para el análisis de tendencias y la evaluación de riesgos.
  
• Cuidado de la salud: Extrae información esencial de los registros clínicos, lo que promueve un análisis de datos más rápido.
• HORA: Agiliza el reclutamiento resumiendo los perfiles de los solicitantes y canalizando la retroalimentación.
• Proveedores de noticias: Clasifica el contenido en información relevante, agilizando la elaboración de informes.
• Motores de recomendación: Empresas como Netflix emplean NER para personalizar recomendaciones basadas en el comportamiento del usuario.
• Los motores de búsqueda: Al categorizar el contenido web, NER mejora la precisión de los resultados de búsqueda.
• Análisis de sentimientos: EExtrae menciones de marca de las reseñas, lo que alimenta las herramientas de análisis de sentimientos.

¿Quién utiliza el reconocimiento de entidades nombradas (NER)?

NER (Reconocimiento de entidades nombradas), como una de las poderosas técnicas de procesamiento del lenguaje natural (PNL), se ha abierto camino en diversas industrias y dominios. Aquí hay unos ejemplos:

• Los motores de búsqueda: NER es un componente central de los motores de búsqueda modernos como Google y Bing. Se utiliza para identificar y categorizar entidades de páginas web y consultas de búsqueda para proporcionar resultados de búsqueda más relevantes. Por ejemplo, con la ayuda de NER, el motor de búsqueda puede diferenciar entre “Apple”, la empresa, y “Apple”, la fruta, según el contexto.
• bots conversacionales: Los chatbots y los asistentes de IA pueden utilizar NER para comprender entidades clave a partir de las consultas de los usuarios. Al hacerlo, los chatbots pueden proporcionar respuestas más precisas. Por ejemplo, si pregunta "Buscar restaurantes italianos cerca de Central Park", el chatbot entenderá "italiana" como el tipo de cocina, "restaurantes" como el lugar y "Central Park" como la ubicación.
• Periodismo de Investigación: El Consorcio Internacional de Periodistas de Investigación (ICIJ), una reconocida organización de medios de comunicación, utilizó NER para analizar los Papeles de Panamá, una filtración masiva de 11.5 millones de documentos financieros y legales. En este caso, NER se utilizó para identificar automáticamente personas, organizaciones y ubicaciones en millones de documentos no estructurados, descubriendo redes ocultas de evasión fiscal extraterritorial.
• Bioinformática: En el campo de la bioinformática, NER se utiliza para extraer entidades clave como genes, proteínas, fármacos y enfermedades de artículos de investigación biomédica e informes de ensayos clínicos. Estos datos ayudan a acelerar el proceso de descubrimiento de fármacos.
• Monitoreo de redes sociales: Las marcas en las redes sociales utilizan NER para realizar un seguimiento de las métricas generales de sus campañas publicitarias y del desempeño de sus competidores. Por ejemplo, hay una aerolínea que utiliza NER para analizar tweets que mencionan su marca. Detecta comentarios negativos sobre entidades como "equipaje perdido" en un aeropuerto en particular para que puedan resolver el problema lo más rápido posible.
• Publicidad Contextual: Las plataformas publicitarias utilizan NER para extraer entidades clave de las páginas web y mostrar anuncios más relevantes junto con el contenido, mejorando finalmente la orientación de los anuncios y las tasas de clics. Por ejemplo, si NER detecta "Hawái", "hoteles" y "playas" en un blog de viajes, la plataforma publicitaria mostrará ofertas para complejos turísticos hawaianos en lugar de cadenas hoteleras genéricas.
• Reclutamiento y selección de currículums: Puede indicarle a NER que le encuentre las habilidades y calificaciones exactas requeridas según el conjunto de habilidades, la experiencia y los antecedentes del solicitante. Por ejemplo, una agencia de contratación puede utilizar NER para encontrar candidatos automáticamente.

Aplicaciones de NER

NER tiene varios casos de uso en muchos campos relacionados con el procesamiento del lenguaje natural y la creación de conjuntos de datos de entrenamiento para máquina de aprendizaje y deep learning Soluciones. Algunas de las aplicaciones son:

• Atención al cliente

  Un sistema NER puede detectar fácilmente quejas, consultas y comentarios relevantes de los clientes basándose en información crucial como nombres de productos, especificaciones, ubicaciones de sucursales y más. La queja o comentario se clasifica adecuadamente y se desvía al departamento correcto mediante el filtrado de palabras clave prioritarias.

• Recursos Humanos Eficientes

  NER ayuda a los equipos de Recursos Humanos a mejorar su proceso de contratación y reducir los plazos al resumir rápidamente los currículums de los solicitantes. Las herramientas NER pueden escanear el currículum y extraer información relevante: nombre, edad, dirección, calificación, universidad, etc.

  Además, el departamento de recursos humanos también puede usar las herramientas NER para optimizar los flujos de trabajo internos al filtrar las quejas de los empleados y reenviarlas a los jefes de departamento correspondientes.

• Clasificación de contenido

  La clasificación de contenido es una tarea enorme para los proveedores de noticias. La clasificación del contenido en diferentes categorías facilita el descubrimiento, la obtención de información, la identificación de tendencias y la comprensión de los temas. un nombre Reconocimiento de entidades herramienta puede ser útil para los proveedores de noticias. Puede escanear muchos artículos, identificar palabras clave prioritarias y extraer información según las personas, la organización, la ubicación y más.

• Optimización de motores de búsqueda

  NER ayuda a simplificar y mejorar la velocidad y la relevancia de los resultados de búsqueda. En lugar de ejecutar la consulta de búsqueda para miles de artículos, un modelo NER puede ejecutar la consulta una vez y guardar los resultados. Por lo tanto, en función de las etiquetas de la consulta de búsqueda, los artículos asociados con la consulta se pueden seleccionar rápidamente.

• Recomendación de contenido preciso

  Varias aplicaciones modernas dependen de las herramientas de NER para ofrecer una experiencia de cliente optimizada y personalizada. Por ejemplo, Netflix ofrece recomendaciones personalizadas basadas en el historial de búsqueda y visualización del usuario mediante el reconocimiento de entidades con nombre.

El reconocimiento de entidad nombrada hace que su máquina de aprendizaje modelos más eficientes y fiables. Sin embargo, necesita conjuntos de datos de entrenamiento de calidad para que sus modelos funcionen a su nivel óptimo y alcancen los objetivos previstos. Todo lo que necesita es un socio de servicios experimentado que pueda proporcionarle conjuntos de datos de calidad listos para usar. Si ese es el caso, Shaip es tu mejor opción hasta el momento. Comuníquese con nosotros para obtener conjuntos de datos NER completos que lo ayudarán a desarrollar soluciones de aprendizaje automático eficientes y avanzadas para sus modelos de IA.

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¿Cómo funciona el reconocimiento de entidades nombradas?

Profundizar en el ámbito del reconocimiento de entidades nombradas (NER) revela un viaje sistemático que comprende varias fases:

• Tokenization

  Inicialmente, los datos textuales se dividen en unidades más pequeñas, denominadas tokens, que pueden variar desde palabras hasta oraciones. Por ejemplo, la declaración "Barack Obama fue el presidente de los EE. UU." está segmentada en tokens como "Barack", "Obama", "era", "el", "presidente", "de", "el" y " EE.UU".

• Detección de entidades

  Utilizando una mezcla de pautas lingüísticas y metodologías estadísticas, se destacan posibles entidades nombradas. Reconocer patrones como las mayúsculas en los nombres (“Barack Obama”) o formatos distintos (como las fechas) es crucial en esta etapa.

• Clasificación de entidades

  Después de la detección, las entidades se clasifican en categorías predefinidas como "Persona", "Organización" o "Ubicación". Los modelos de aprendizaje automático, nutridos de conjuntos de datos etiquetados, a menudo impulsan esta clasificación. Aquí, "Barack Obama" está etiquetado como "Persona" y "EE.UU." como "Ubicación".

• Evaluación contextual

  La destreza de los sistemas NER a menudo se amplifica al evaluar el contexto circundante. Por ejemplo, en la frase “Washington fue testigo de un evento histórico”, el contexto ayuda a discernir “Washington” como una ubicación en lugar del nombre de una persona.

• Refinamiento posterior a la evaluación

  Después de la identificación y clasificación inicial, puede realizarse un refinamiento posterior a la evaluación para perfeccionar los resultados. Esta etapa podría abordar ambigüedades, fusionar entidades de múltiples tokens o utilizar bases de conocimiento para aumentar los datos de la entidad.

Este enfoque delineado no sólo desmitifica el núcleo de NER sino que también optimiza el contenido para los motores de búsqueda, mejorando la visibilidad del intrincado proceso que encarna NER.

¿Beneficios y desafíos de NER?

Beneficios:

• Extracción de información: NER identifica datos clave, lo que ayuda a la recuperación de información.
• Organización de contenido: Ayuda a categorizar el contenido, útil para bases de datos y motores de búsqueda.
• Experiencia de Usuario Mejorada : NER refina los resultados de la búsqueda y personaliza las recomendaciones.
• Análisis profundo: Facilita el análisis de sentimiento y la detección de tendencias.
• Flujo de trabajo automatizado: NER promueve la automatización, ahorrando tiempo y recursos.

Limitaciones / Desafíos:

• Resolución de ambigüedad:Tiene dificultades para distinguir entidades similares como “Amazon” como un río o una empresa.
• Adaptación específica de dominio: Requiere un uso intensivo de recursos en diversos dominios.
• Variaciones de idioma: La eficacia varía según la jerga y las diferencias regionales.
• Escasez de datos etiquetados: Necesita grandes conjuntos de datos etiquetados para el entrenamiento.
• Manejo de datos no estructurados: Requiere técnicas avanzadas.
• Medición del desempeño: La evaluación precisa es compleja.
• Procesamiento en tiempo real: Equilibrar la velocidad con la precisión es un desafío.
• Dependencia del contexto: La precisión depende de la comprensión de los matices del texto circundante.
• Escasez de datos: Requiere conjuntos de datos etiquetados sustanciales, especialmente para áreas específicas.

El futuro de NER

Si bien el reconocimiento de entidades nombradas (NER) es un campo bien establecido, todavía queda mucho trabajo por hacer. Un área prometedora que podemos considerar son las técnicas de aprendizaje profundo, incluidos transformadores y modelos de lenguaje previamente entrenados, para que el rendimiento de NER pueda mejorarse aún más.

Otra idea interesante es crear sistemas NER personalizados para diferentes profesiones, como médicos o abogados. Como las diferentes industrias tienen sus propios tipos y patrones de identidad, la creación de sistemas NER en estos contextos específicos puede proporcionar resultados más precisos y relevantes.

Además, la NER multilingüe y translingüe también es un área que crece más rápido que nunca. Con la creciente globalización de los negocios, necesitamos desarrollar sistemas NER que puedan manejar diversas estructuras lingüísticas y escrituras.