Extracción de entidades

¿Qué es la extracción de entidades?

La extracción de entidades es un componente crucial del procesamiento de lenguaje natural (PLN). Se centra en y extrae entidades clave como individuos, ubicaciones, instituciones, códigos médicos y más de textos caóticos. 

Allana el camino para mecanismos sofisticados de extracción de información que convierten textos no estructurados en datos estructurados y amigables para las computadoras.

Tipos de extracción de entidades

Hay dos tipos principales de extracción de entidades:

• Extracción de entidades basada en reglas: Esta técnica se basa en reglas y patrones meticulosamente diseñados por especialistas. La capitalización, las palabras clave y el contexto son algunas pistas en las que se basan estas reglas. Aunque ofrecen una personalización precisa para dominios específicos, requieren una participación humana significativa y mantenimiento.
• Extracción de entidades basada en aprendizaje automático: Aquí, se emplean algoritmos como los campos aleatorios condicionales (CRF) para formular modelos que disciernen autónomamente patrones para la extracción de entidades a partir de conjuntos de entrenamiento etiquetados. La ventaja es la reducción de la intervención humana. Sin embargo, la eficiencia depende en gran medida de la calidad de los datos de entrenamiento, con entidades imprevistas que potencialmente afectan el resultado.

Beneficios de usar la extracción de entidades

Algunos beneficios clave de la extracción de entidades incluyen:

• Transformar el caos en estructura: Convierte texto suelto en un formato más ordenado y estructurado, haciendo que los datos sean más manejables.
• Potenciar el PLN avanzado: La extracción de entidades sienta las bases para tareas elevadas de PLN como la extracción de relaciones, la interpretación de sentimientos, la resumición y las respuestas a consultas.
• Generar bases de conocimiento: La formulación automática de gráficos de conocimiento a partir de vastos conjuntos de datos de texto se vuelve factible a través de la extracción de entidades.

Impactos de usar la extracción de entidades

La extracción de entidades puede tener impactos de amplio alcance en muchas industrias y aplicaciones.

• Mejor comprensión empresarial: Extrayendo ideas críticas de reseñas de clientes, plataformas sociales, resúmenes fiscales y más allá, la extracción de entidades permite obtener conocimientos competitivos refinados, escrutinio de tendencias, identificación de riesgos y toma de decisiones informadas.
• Servicio al cliente elevado: El enrutamiento automático de problemas basado en detalles del producto, cantidades y otras especificaciones conduce a una mayor eficacia.
• Cumplimiento simplificado: El análisis rápido de extensos documentos legales asegura el cumplimiento respecto a entidades protegidas, mitigando así los riesgos.

Elementos básicos de la extracción de entidades

El formato y el método para la extracción de entidades pueden variar, pero una extracción de entidades completa incluirá los siguientes elementos:

• Texto fuente: El texto caótico destinado al examen de entidades.
• Identificación de entidades: Detectar menciones de entidades y etiquetarlas en consecuencia.
• Vinculación de entidades: Asociar las entidades identificadas con sus contrapartes canónicas en un repositorio de conocimiento.
• Relaciones de entidades: Discernir conexiones entre las entidades identificadas.
• Resultado: Las entidades extraídas se presentan en un formato estructurado como JSON.

Mejores prácticas para la extracción de entidades

Para hacer que la extracción de entidades funcione, sigue estas mejores prácticas:

• Adopta una estrategia mixta: Combina técnicas basadas en reglas y en aprendizaje automático.
• Prioriza las anotaciones de calidad: Las estrategias de aprendizaje automático dependen en gran medida de conjuntos de datos bien etiquetados.
• Implementa el aprendizaje iterativo: Actualiza continuamente los modelos con datos frescos.
• Usa datos relevantes: Asegúrate de que los modelos se prueben con datos que reflejen la aplicación final.

Extracción de entidades vs. extracción de información

Mientras que la extracción de entidades se centra en identificar entidades dentro de un texto, la extracción de información tiene como objetivo extraer datos estructurados como relaciones y atributos de entidades. Piensa en la extracción de entidades como los ladrillos fundamentales para los sistemas de extracción de información.

Aprende más sobre el procesamiento de lenguaje natural y cómo funciona.