Cada vez que escuchamos una palabra o leemos un texto, tenemos la capacidad natural de identificar y categorizar la palabra en personas, lugares, ubicaciones, valores y más. Los humanos pueden reconocer rápidamente una palabra, categorizarla y comprender el contexto. Por ejemplo, cuando escucha la palabra 'Steve Jobs', inmediatamente puede pensar en al menos tres o cuatro atributos y segregar la entidad en categorías,
- Persona: Steve Jobs
- Empresa: Apple
- Ubicación: California.
Dado que las computadoras no tienen esta habilidad natural, requieren nuestra ayuda para identificar palabras o texto y categorizarlos. es donde Reconocimiento de entidad nombrada (NER) entra en juego.
Comprendamos brevemente el NER y su relación con la PNL.
¿Qué es el reconocimiento de entidad con nombre?
El reconocimiento de entidad nombrada es una parte del procesamiento del lenguaje natural. El objetivo primordial de NER es procesar datos estructurados y no estructurados y clasificar estas entidades nombradas en categorías predefinidas. Algunas categorías comunes incluyen nombre, ubicación, empresa, tiempo, valores monetarios, eventos y más.
En pocas palabras, NER se ocupa de:
- Reconocimiento/detección de entidades nombradas: identificación de una palabra o serie de palabras en un documento.
- Clasificación de entidades nombradas: clasificación de cada entidad detectada en categorías predefinidas.
Pero, ¿cómo se relaciona NER con PNL?
El procesamiento del lenguaje natural ayuda a desarrollar máquinas inteligentes capaces de extraer significado del habla y el texto. Machine Learning ayuda a estos sistemas inteligentes a seguir aprendiendo entrenando grandes cantidades de lenguaje natural conjuntos de datos.
En general, la PNL consta de tres categorías principales:
- Entender la estructura y las reglas del lenguaje – Sintaxis
- Deducir el significado de las palabras, el texto y el habla e identificar sus relaciones. Semántica
- Identificar y reconocer palabras habladas y transformarlas en texto. - Habla
NER ayuda en la parte semántica de la PNL, extrayendo el significado de las palabras, identificándolas y localizándolas en función de sus relaciones.
Ejemplos comunes de NER
Algunos de los ejemplos comunes de un predeterminado categorización de entidades son:
Persona: Michael Jackson, Oprah Winfrey, Barack Obama, Susan Sarandon
Ubicación: Canadá, Honolulu, Bangkok, Brasil, Cambridge
Organización: Samsung, Disney, Universidad de Yale, Google
Tiempo: 15.35:12, XNUMX:XNUMX,
Otras categorías incluyen valores numéricos, expresión, direcciones de correo electrónico e instalaciones.
Ambigüedad en el reconocimiento de entidades nombradas
La categoría a la que pertenece un término es intuitivamente bastante clara para los seres humanos. Sin embargo, ese no es el caso de las computadoras: encuentran problemas de clasificación. Por ejemplo:
Ciudad de Manchester (Organización/Empresa) ganó el Trofeo de la Premier League, mientras que en la siguiente oración la organización se usa de manera diferente. Ciudad de Manchester (Location) fue una potencia textil e industrial.
Su modelo NER necesita datos de entrenamiento para llevar a cabo con precisión extracción de entidad y clasificación. Si está entrenando a su modelo en inglés de Shakespeare, no hace falta decir que no podrá descifrar Instagram.
Diferentes enfoques NER
El objetivo principal de un modelo NER es etiquetar entidades en documentos de texto y categorizarlas. Los siguientes tres enfoques se utilizan generalmente para este propósito. Sin embargo, también puede optar por combinar uno o más métodos.
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.
¿Casos de uso y ejemplos de reconocimiento de entidades nombradas?
Revelando la versatilidad del reconocimiento de entidades nombradas (NER):
- bots conversacionales: NER ayuda a los chatbots como ChatGPT de OpenAI a comprender las consultas de los usuarios mediante la identificación de entidades clave.
- Asistencia al Cliente: Organiza los comentarios de los clientes por nombres de productos, lo que acelera los tiempos de respuesta.
- Finanzas: NER extrae datos cruciales de los informes financieros, lo que ayuda en 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 la contratación resumiendo los perfiles de los candidatos y canalizando los comentarios de los empleados.
- Proveedores de noticias: NER clasifica el contenido en información y tendencias relevantes, lo que acelera la generación 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 los sentimientos: NER extrae menciones de marca de las reseñas, lo que impulsa las herramientas de análisis de sentimientos.
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 de NER son:
Atención al cliente optimizada
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 simplificada
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.
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.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.
[También lea: Estudio de caso: Reconocimiento de entidad nombrada (NER) para PNL clínica]
¿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.
- Adaptación específica de dominio: Requiere un uso intensivo de recursos en diversos dominios.
- Dependencia del idioma: La eficacia varía según el idioma.
- 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.