Extração de Entidades

O que é extração de entidades?

A extração de entidades é um componente crucial do processamento de linguagem natural (PLN). Ela se concentra e extrai entidades fundamentais como indivíduos, locais, instituições, códigos médicos e mais de textos caóticos.

Ela abre caminho para mecanismos sofisticados de extração de informações que convertem textos não estruturados em dados estruturados e amigáveis para computadores.

Tipos de extração de entidades

Existem dois tipos principais de extração de entidades:

• Extração de entidades baseada em regras: Esta técnica depende de regras e padrões meticulosamente elaborados por especialistas. Capitalização, palavras-chave e contexto são algumas pistas em que essas regras se baseiam. Embora ofereçam personalização precisa para domínios específicos, exigem envolvimento humano significativo e manutenção.
• Extração de entidades baseada em aprendizado de máquina: Aqui, algoritmos como campos aleatórios condicionais (CRF) são empregados para formular modelos que discernem autonomamente padrões para extração de entidades a partir de conjuntos de treinamento rotulados. A vantagem é a redução da intervenção humana. No entanto, a eficiência depende fortemente da qualidade dos dados de treinamento, com entidades imprevistas potencialmente afetando o resultado.

Benefícios do uso da extração de entidades

Alguns benefícios chave da extração de entidades incluem:

• Transformar caos em estrutura: Converte texto solto em um formato mais ordenado e estruturado, tornando os dados mais gerenciáveis.
• Potencializar o PLN avançado: A extração de entidades estabelece a base para tarefas elevadas de PLN como extração de relações, interpretação de sentimentos, sumarização e respostas a consultas.
• Gerar bases de conhecimento: A formulação automática de grafos de conhecimento a partir de vastos conjuntos de dados textuais torna-se viável através da extração de entidades.

Impactos do uso da extração de entidades

A extração de entidades pode ter impactos abrangentes em muitas indústrias e aplicações.

• Acuidade empresarial aprimorada: Extraindo insights críticos de avaliações de clientes, plataformas sociais, resumos fiscais e além, a extração de entidades permite insights competitivos refinados, análise de tendências, identificação de riscos e tomada de decisões informadas.
• Serviço ao cliente elevado: O encaminhamento automático de problemas com base em detalhes do produto, quantidades e outras especificações leva a uma maior eficácia.
• Conformidade simplificada: A análise rápida de extensos documentos legais garante conformidade em relação a entidades protegidas, mitigando assim riscos.

Elementos básicos da extração de entidades

O formato e o método para extração de entidades podem variar, mas uma extração completa de entidades incluirá os seguintes elementos:

• Texto fonte: O texto caótico destinado ao exame de entidades.
• Identificação de entidades: Identificar menções de entidades e marcá-las adequadamente.
• Vinculação de entidades: Associar entidades identificadas com seus equivalentes canônicos em um repositório de conhecimento.
• Relações de entidades: Discernir conexões entre entidades identificadas.
• Resultado: As entidades extraídas são apresentadas em um layout estruturado como JSON.

Melhores práticas para extração de entidades

Para fazer a extração de entidades funcionar, siga estas melhores práticas:

• Adote uma estratégia mista: Misture técnicas baseadas em regras e aprendizado de máquina.
• Priorize anotações de qualidade: As estratégias de aprendizado de máquina dependem fortemente de conjuntos de dados bem rotulados.
• Implemente aprendizado iterativo: Atualize continuamente os modelos com dados novos.
• Use dados relevantes: Garanta que os modelos sejam testados em dados que reflitam a aplicação final.

Extração de entidades vs. extração de informações

Enquanto a extração de entidades se concentra em identificar entidades dentro de um texto, a extração de informações visa extrair dados estruturados como relações e atributos de entidades. Pense na extração de entidades como os tijolos fundamentais para sistemas de extração de informações.

Saiba mais sobre processamento de linguagem natural e como ele funciona.