Reconocimiento de Entidades Nombradas: Conceptos Básicos para Usos Prácticos

Es muy probable que proceses la información tan rápidamente en una conversación que tu cerebro la categorice naturalmente sin que te des cuenta.

Supongamos que escuchas la frase: "Recientemente compré una nueva maceta rosa y una planta Hoya en The Plant Room, mi vivero favorito cercano", tu cerebro conecta sin esfuerzo:

• Rosa = color
• Planta Hoya = artículo o tipo de planta
• The Plant Room = nombre de la tienda

Los modelos de reconocimiento de entidades nombradas funcionan de la misma manera.

Las redes neuronales artificiales (ANN) son modelos que se adaptan a nueva información y aprenden a tomar decisiones basadas en ella. Varias industrias, incluyendo la salud, servicios financieros, automotriz y tecnología, utilizan software de ANN para completar tareas como análisis predictivo, detección de anomalías y reconocimiento de imágenes y voz.

Las redes neuronales profundas (DNN), un subconjunto de las redes neuronales artificiales, son esenciales para construir funciones de aprendizaje profundo como el NER.

Reconocimiento de entidades nombradas: paso a paso

El reconocimiento de entidades nombradas toma texto no estructurado y permite a las máquinas extraer categorías valiosas de información de él. Su objetivo principal es identificar y clasificar entidades nombradas de los conjuntos de datos en categorías predefinidas. A continuación se presentan los pasos de alto nivel que ocurren durante el proceso de NER.

Preparar un conjunto de datos anotado

Para entrenar modelos de NER, primero necesitas proporcionarle un conjunto de datos de ejemplo que contenga oraciones que incluyan las entidades que deseas reconocer. El modelo debe aprender a identificar estas identidades al mostrarle qué buscar.

Para hacer esto, prepararías un conjunto de datos con oraciones que incluyan las entidades específicas y las etiquetas apropiadas para esas entidades. En nuestra demostración a continuación, nos centraremos en entrenar el modelo de NER para reconocer nombres de personas, nombres de organizaciones y fechas en el formato YYYY.

Este proceso de entrenamiento preparará al modelo para reconocer entidades con éxito en el futuro.

Tokenización y preprocesamiento

Una vez entrenado, podemos proporcionar texto no estructurado para el preprocesamiento. Antes de identificar entidades en los datos, descompone el texto en tokens o segmentos que consisten en palabras, frases o incluso oraciones completas. Esta tokenización permite a la máquina separar la información, preparándola para la identificación y el análisis.

Por ejemplo, la oración, "Godard Abel es el CEO de G2, una empresa que cofundó en 2012," se descompondría en tokens como:

• Godard
• Abel
• CEO
• G2
• empresa
• cofundó
• 2012

Identificación y clasificación de entidades

La máquina utiliza reglas y métodos estadísticos para detectar entidades nombradas durante la identificación temprana. Observa el texto en busca de patrones y formatos textuales específicos. Usando el etiquetado de partes del discurso (POS), el modelo puede analizar palabras basándose en su contexto y definición. Esto ayuda a analizar correctamente los homónimos en contexto.

El modelo categoriza estas entidades basándose en tokens, etiquetado POS y su conocimiento entrenado de las entidades que deseas capturar. Durante la fase final de refinamiento, podría resolver ambigüedades, fusionar entidades de múltiples tokens y abordar cualquier otra peculiaridad de los datos antes de etiquetarlos.

En nuestro ejemplo, nuestro modelo entrenado etiquetaría nuestra oración de la siguiente manera:

Godard Abel (nombre de persona) es el CEO de G2 (nombre de organización), una empresa que cofundó en 2012 (fecha).

Entrenamiento y prueba del modelo

Después de entrenar el modelo, continúa alimentándolo con datos no estructurados para probar y actualizar el modelo para asegurarte de que cumpla con tus necesidades.

Métodos de reconocimiento de entidades nombradas

El tipo de método de NER que se ajustará a tus necesidades depende de tu conjunto de datos y los resultados deseados. Hay tres categorías amplias de métodos de NER, con una cuarta adicional que permite a las organizaciones combinar elementos de las tres primeras.

Basado en diccionario

El método basado en diccionario implica entrenar modelos de NER para referenciar términos dentro de diccionarios, identificarlos en el texto y clasificarlos en categorías predeterminadas. Puedes usar diccionarios bien conocidos o crear uno con una colección de palabras relacionadas con tu dominio específico.

Por ejemplo, en la industria del marketing digital, un diccionario podría incluir acrónimos de la industria, como SEO (optimización para motores de búsqueda), CPC (costo por clic) y KPI (indicadores clave de rendimiento).

Basado en reglas

Un enfoque basado en reglas requiere crear un conjunto de instrucciones para guiar al modelo en la identificación de entidades basándose en la gramática, estructura y otras características de las palabras. Hay dos tipos de instrucciones basadas en reglas:

• Basadas en patrones las reglas se relacionan específicamente con las formas y estructuras de las palabras. Por ejemplo, una regla basada en patrones podría indicar: "Una secuencia de palabras en mayúsculas seguida de "Inc." se refiere a un nombre de negocio."

• Basadas en contexto las reglas proporcionan instrucciones basadas en los datos en contexto. Un ejemplo de una regla basada en contexto es: "Si una palabra precede a una abreviatura de estado seguida de una coma, es la capital del estado."

Basado en aprendizaje automático

Más complejo que los métodos basados en diccionario y reglas, los métodos de NER basados en aprendizaje automático utilizan modelado estadístico y algoritmos para identificar nombres de entidades. Para usar un modelo basado en aprendizaje automático, un usuario debe entrenar el sistema de NER usando documentos anotados y datos de entrenamiento etiquetados. Aunque un entrenamiento adecuado asegura que el modelo esté equipado para ofrecer los mejores resultados, estos modelos también pueden ser costosos y llevar tiempo configurarlos inicialmente.

Híbrido

Finalmente, un enfoque híbrido permite a los usuarios del modelo mezclar y combinar los métodos de aprendizaje anteriores para aprovechar sus fortalezas. Por ejemplo, los usuarios podrían combinar un método basado en reglas con aprendizaje automático para identificar entidades complejas y específicas adaptadas a sus necesidades únicas.

Desafíos en el reconocimiento de entidades nombradas

Si bien las tecnologías de NER son reconocidas por analizar y etiquetar rápidamente grandes cantidades de datos no estructurados, las empresas deben ser conscientes de los posibles desafíos.

Múltiples significados y ambigüedad

Los homónimos plantean problemas de análisis para los modelos de NER sin el entrenamiento y contexto adecuados. Por ejemplo, la palabra "naranja" podría referirse al color o a la fruta. Sin suficiente información contextual, los modelos de NER pueden tener dificultades para identificar y clasificar términos ambiguos. Además, las palabras con múltiples variaciones, como "barbacoa", "barbeque" y "BBQ", pueden añadir complejidad adicional, lo que lleva a una clasificación errónea o a un descuido.

Falta de datos de entrenamiento

Los modelos de NER dependen en gran medida de una cantidad sustancial de datos anotados para entender cómo reconocer y categorizar entidades. Reunir datos anotados puede llevar tiempo y, en algunos casos, ser complicado, ya que los usuarios podrían no tener suficientes datos para entrenar el modelo. Un entrenamiento inadecuado puede llevar a resultados de mala calidad.

Términos y frases desconocidos

Los modelos de NER trabajan con lo que saben, lo que significa que los términos poco comunes y las palabras desconocidas pueden plantear desafíos. Si un modelo de NER no reconoce una palabra, puede no identificarla y clasificarla en la categoría de entidad adecuada.

Casos de uso para el reconocimiento de entidades nombradas

Muchas industrias y sectores aprovechan los modelos de reconocimiento de entidades nombradas para extraer y utilizar rápidamente datos empresariales. A continuación se presentan algunos de los casos de uso cotidianos en diversas aplicaciones hoy en día.

Servicio al cliente

Gracias a la tecnología de chatbots y al acceso de usuarios en línea, el soporte al cliente está ahora disponible las 24 horas del día. NER potencia los chatbots al identificar entidades dentro de las presentaciones de los usuarios para determinar el contexto de su pregunta o comentario. Con esta información, el chatbot puede dirigir a los usuarios a recursos relevantes o conectarlos con un especialista de soporte en vivo. Sin un NER efectivo, la información de los chatbots puede ser menos relevante o útil para resolver sus desafíos.

Finanzas

Los profesionales financieros utilizan modelos de NER para clasificar información en formularios financieros, automatizar procesos de evaluación y aprobación, y obtener información de los datos de los clientes. Por ejemplo, el papeleo de préstamos hipotecarios es extenso, a menudo con cientos de páginas de explicaciones y detalles. Si bien los detalles son esenciales, un modelo de NER podría extraer rápidamente los datos más críticos para dar a los prestatarios un resumen de una página de los aspectos más destacados.

DataInFormation entrenó un modelo de NER en extractos de formularios de fusión de la Comisión de Bolsa y Valores de EE. UU. (SEC). El modelo etiquetó tipos de métodos, rangos de descuento, proveedores, destinatarios y tipos de tasas de descuento. Señalaron que el modelo logró un 92.4% de precisión en su reconocimiento de entidades.

Salud

Los registros médicos de los pacientes son críticos para las prácticas de salud, pero leer páginas de documentos para encontrar lo que necesitas puede parecer desalentador. NER permite a los profesionales de la salud extraer información crucial de los registros sin perder tiempo. Esto es útil al obtener una visión general de la historia médica de un paciente, incluidos medicamentos y diagnósticos pasados.

Un estudio en profundidad de una década rastreó la evolución de NER en los registros de salud electrónicos (EHR), destacando un cambio de modelos basados en reglas a modelos de aprendizaje profundo para aumentar la efectividad.

Análisis de currículums

Revisar currículums, especialmente sin la ayuda de un sistema de seguimiento de candidatos (ATS), es una de las tareas más que consumen tiempo para los reclutadores y gerentes de contratación. En lugar de revisar currículums uno por uno, los modelos de NER pueden extraer entidades específicas, como requisitos educativos, habilidades, certificaciones y logros, para una revisión más rápida. Un modelo reportado en un estudio propuso un sistema para resumir el contenido de los currículums usando NER y clasificar documentos para una revisión final por un reclutador humano.

Educación

Para los académicos, un modelo de NER adecuadamente entrenado podría resumir rápidamente volúmenes de material o libros de texto extensos para extraer información sobre temas específicos. Esto podría ayudar a identificar temas o conexiones a través de recursos sin tener que trabajar a través del material de lectura uno mismo. En última instancia, los modelos de NER pueden mejorar el proceso de investigación para permitir más tiempo para otras tareas de pensamiento crítico, como escribir y analizar el material.

Detecta la entidad

El reconocimiento de entidades nombradas es una tarea de extracción de información que identifica y categoriza datos no estructurados en categorías predefinidas (o entidades nombradas). Puedes entrenar un modelo con suficientes datos de entrenamiento etiquetados para reconocer las entidades que deseas extraer de tus datos. Recuerda que el modelo de NER solo será tan efectivo como lo prepares para ser.

Lee más sobre cómo las redes neuronales artificiales (ANN) aprenden de nosotros.