Índice del contenido[Esconder][Espectáculo]
Tenemos la capacidad innata de reconocer y clasificar palabras en individuos, lugares, ubicaciones, valores y más cada vez que las escuchamos o leemos. Los humanos son capaces de categorizar, identificar y comprender palabras rápidamente.
Por ejemplo, puede categorizar un objeto y encontrar rápidamente al menos tres o cuatro cualidades cuando escucha el nombre "Steve Jobs".
- Persona: "Steve Jobs"
- Organización: “manzana”
- Ubicación: “California”
Dado que las computadoras carecen de esta habilidad innata, debemos ayudarlas a reconocer palabras o textos y clasificarlos. En esta situación se utiliza el reconocimiento de entidad con nombre (NER).
En este artículo, examinaremos NER (Reconocimiento de entidad nombrada) en detalle, incluida su importancia, beneficios, las principales API de NER y mucho más.
¿Qué es NER (Reconocimiento de entidad nombrada)?
Un enfoque de procesamiento de lenguaje natural (NLP) conocido como reconocimiento de entidades nombradas (NER), a veces conocido como identificación de entidades o extracción de entidades, reconoce automáticamente las entidades nombradas en un texto y las agrupa en categorías predeterminadas.
Las entidades incluyen nombres de individuos, grupos, lugares, fechas, montos, montos en dólares, porcentajes y más. Con el reconocimiento de entidades nombradas, puede utilizarlo para recopilar datos importantes para una base de datos o para extraer información vital para comprender de qué se trata un documento.
NER es la piedra angular de la que depende un sistema de IA para analizar texto en busca de semántica y sentimiento relativos, incluso si NLP representa un avance significativo en el proceso de análisis de texto.
¿Cuál es el significado de NER?
La base de un enfoque de análisis de texto es NER. Un modelo de ML debe recibir inicialmente millones de muestras con categorías predefinidas antes de que pueda comprender el inglés.
La API mejora con el tiempo al reconocer estos componentes en los textos que lee por primera vez. La potencia del motor de análisis de texto aumenta con la competencia y la fuerza de la capacidad NER.
Como se ve aquí, NER activa varias operaciones de ML.
Búsqueda semántica
La búsqueda semántica ya está disponible en Google. Puede ingresar una pregunta, y hará todo lo posible para responder con una respuesta. Para encontrar la información que busca un usuario, los asistentes digitales como Alexa, Siri, chatbots y otros emplean un tipo de búsqueda semántica.
Esta función puede ser impredecible, pero hay un número creciente de usos para ella, y su efectividad está aumentando rápidamente.
Data Analytics
Esta es una frase general para usar algoritmos para crear análisis a partir de datos no estructurados. Integra métodos para mostrar estos datos con el proceso de búsqueda y recopilación de datos pertinentes.
Esto podría tomar la forma de una explicación estadística directa de los resultados o una representación visual de los datos. El análisis del interés y la participación en un tema determinado se puede realizar utilizando la información de las vistas de YouTube, incluso cuando los espectadores hacen clic en un video específico.
Las clasificaciones de estrellas de un producto se pueden analizar mediante el raspado de datos de sitios de comercio electrónico para proporcionar una puntuación general de qué tan bien le está yendo al producto.
Análisis de los sentimientos
Explorando más a fondo NER, análisis de los sentimientos puede distinguir entre buenas y malas críticas incluso en ausencia de información de calificaciones de estrellas.
Es consciente de que términos como "sobrevalorado", "complicado" y "estúpido" tienen connotaciones negativas, mientras que términos como "útil", "rápido" y "fácil" sí. La palabra “fácil” podría interpretarse negativamente en un juego de ordenador.
Los algoritmos sofisticados también pueden reconocer la relación entre las cosas.
Análisis de texto
Al igual que el análisis de datos, el análisis de texto extrae información de cadenas de texto no estructuradas y utiliza NER para concentrarse en los datos importantes.
Se puede usar para recopilar datos sobre las menciones de un producto, el precio promedio o los términos que los clientes usan con más frecuencia para describir una determinada marca.
Análisis de contenido de vídeo
Los sistemas más complicados son aquellos que extraen datos de la información de video mediante reconocimiento facial, análisis de audio y reconocimiento de imágenes.
Con el análisis de contenido de video, puede encontrar videos de "unboxing" de YouTube, demostraciones de juegos de Twitch, sincronizaciones de labios de su material de audio en Reels y más.
Para evitar perder información importante sobre cómo las personas se conectan a su producto o servicio a medida que crece el volumen de material de video en línea, son esenciales técnicas más rápidas e ingeniosas para el análisis de contenido de video basado en NER.
Aplicación en el mundo real de NER
El reconocimiento de entidades nombradas (NER) identifica aspectos esenciales en un texto, como nombres de personas, ubicaciones, marcas, valores monetarios y más.
La extracción de las entidades principales en un texto ayuda a clasificar datos no estructurados y detectar información importante, lo cual es fundamental cuando se trata de grandes conjuntos de datos.
Aquí hay algunos ejemplos fascinantes del mundo real de reconocimiento de entidades nombradas:
Análisis de los comentarios de los clientes
Las reseñas en línea son una fuente fantástica de comentarios de los consumidores, ya que pueden proporcionarle información detallada sobre lo que a los clientes les gusta y lo que odian de sus productos, así como sobre las áreas de su empresa que deben mejorarse.
Toda esta información del cliente se puede organizar utilizando sistemas NER, que también pueden identificar problemas recurrentes.
Por ejemplo, al usar NER para identificar lugares que a menudo se citan en reseñas de clientes desfavorables, puede decidir concentrarse en una determinada sucursal de la oficina.
Recomendación de contenido
Puede encontrar una lista de artículos que están conectados con el que está leyendo en sitios web como BBC y CNN cuando lee un artículo allí.
Estos sitios web hacen recomendaciones para sitios web adicionales que ofrecen información sobre las entidades que han extraído del contenido que está leyendo usando NER.
Organizar tickets en Atención al cliente
Puede usar algoritmos de reconocimiento de entidades nombradas para responder a las solicitudes de los clientes más rápidamente si está administrando un aumento en la cantidad de tickets de soporte de los clientes.
Automatice las tareas de atención al cliente que consumen mucho tiempo, como clasificar las quejas y consultas de los clientes, para ahorrar dinero, aumentar la satisfacción del cliente y aumentar las tasas de resolución.
La extracción de entidades también se puede utilizar para extraer datos pertinentes, como nombres de productos o números de serie, para simplificar el enrutamiento de tickets al agente o equipo adecuado para resolver ese problema.
El algoritmo de búsqueda
¿Alguna vez te has preguntado cómo los sitios web con millones de piezas de información pueden producir resultados que son pertinentes para tu búsqueda? Considere el sitio web Wikipedia.
Wikipedia muestra una página que contiene entidades predefinidas con las que se puede relacionar el término de búsqueda cuando busca "empleos", en lugar de devolver todos los artículos con la palabra "empleos".
Por lo tanto, Wikipedia ofrece un enlace al artículo que define "ocupación", una sección para personas llamadas Trabajos y otra área para medios como películas, videojuegos, y otras formas de entretenimiento donde aparezca el término “trabajos”.
También verá otro segmento para las ubicaciones que contienen la palabra de búsqueda.
Cuidando los currículums
En busca del candidato ideal, los reclutadores pasan una parte importante de su día revisando currículos. Cada currículum tiene la misma información, pero todos están presentados y organizados de manera diferente, lo cual es un ejemplo típico de datos no estructurados.
Los equipos de contratación que utilizan extractores de entidades pueden extraer rápidamente la información más pertinente sobre los candidatos, incluidos datos personales (como nombre, dirección, número de teléfono, fecha de nacimiento y correo electrónico) e información sobre su educación y experiencia (como certificaciones, títulos , nombres de empresas, habilidades, etc.).
E-commerce
En cuanto a su algoritmo de búsqueda de productos, los minoristas en línea con cientos o miles de productos se beneficiarían de NER.
Sin NER, una búsqueda de "botas de cuero negro" arrojaría resultados que incluyeran tanto cuero como calzado que no fuera negro. Si es así, los sitios web de comercio electrónico corren el riesgo de perder clientes.
IEn nuestro caso, NER categorizaría la palabra de búsqueda como tipo de producto para botas de cuero y negro como color.
Las mejores API de extracción de entidades
PNL de Google Cloud
Para herramientas ya entrenadas, Google Cloud NLP proporciona su API de lenguaje natural. O bien, la API de AutoML Natural Language se puede adaptar a muchos tipos de análisis y extracción de texto si desea educar sus herramientas en la terminología de su industria.
Las API interactúan fácilmente con Gmail, Hojas de cálculo de Google y otras aplicaciones de Google, pero su uso con programas de terceros puede requerir un código más complejo.
La opción comercial ideal es conectar las aplicaciones de Google y Cloud Storage como servicios administrados y API.
IBM Watson
IBM Watson es una plataforma multinube que funciona increíblemente rápido y brinda capacidades prediseñadas, como voz a texto, que es un software increíble que puede analizar automáticamente el audio grabado y las llamadas telefónicas.
Con el uso de datos CSV, la IA de aprendizaje profundo de Watson Natural Language Understanding puede crear modelos de extracción para extraer entidades o palabras clave.
Y con la práctica, puede crear modelos mucho más sofisticados. Todas sus funcionalidades son accesibles a través de API, aunque se necesitan amplios conocimientos de codificación.
Funciona bien para grandes empresas que requieren examinar enormes conjuntos de datos y tienen recursos técnicos internos.
Cortical.io
Utilizando Semantic Folding, una noción de la neurología, Cortical.io proporciona soluciones de extracción de texto y NLU.
Esto se hace para generar “huellas digitales semánticas”, que indican tanto el significado de un texto en su totalidad como en términos específicos. Para demostrar las relaciones entre grupos de palabras, las huellas dactilares semánticas representan datos de texto.
La documentación interactiva de la API de Cortical.io cubre la funcionalidad de cada una de las soluciones de análisis de texto, y es fácil acceder a ella mediante las API de Java, Python y Javascript.
La herramienta Contract Intelligence de Cortical.io se creó específicamente para el análisis legal para realizar búsquedas semánticas, transformar documentos escaneados y ayudar y mejorar con anotaciones.
Es ideal para empresas que buscan API fáciles de usar que no necesitan conocimientos de inteligencia artificial, especialmente en el sector legal.
Mono aprende
Todos los principales lenguajes informáticos son compatibles con las API de MonkeyLearn y configuran simplemente unas pocas líneas de código para producir un archivo JSON que contiene las entidades extraídas. Para extractores y analistas de texto con capacitación previa, la interfaz es fácil de usar.
O, en unos simples pasos, puede crear un extractor único. Para reducir el tiempo y mejorar la precisión, el procesamiento avanzado del lenguaje natural (NLP) con profundidad máquina de aprendizaje le permite evaluar el texto como lo haría una persona.
Además, las API de SaaS garantizan que la configuración de conexiones con herramientas como Hojas de cálculo de Google, Excel, Zapier, Zendesk y otras no requiera años de conocimientos informáticos.
Actualmente están disponibles en su navegador el extractor de nombre, el extractor de empresa y el extractor de ubicación. Para obtener información sobre cómo crear la suya propia, consulte el artículo del blog sobre el reconocimiento de entidades con nombre.
Es ideal para empresas de todos los tamaños involucradas en tecnología, comercio minorista y comercio electrónico que necesitan API fáciles de implementar para varios tipos de extracción y análisis de texto.
Amazon Comprehend
Para simplificar la conexión y el uso inmediato de las herramientas preconstruidas de Amazon Comprehend, están capacitados en cientos de campos diferentes.
No se requieren servidores internos porque este es un servicio monitoreado. En particular, si actualmente utiliza la nube de Amazon hasta cierto punto, sus API se integran fácilmente con las aplicaciones existentes anteriormente. Y con solo un poco más de entrenamiento, se puede aumentar la precisión de extracción.
Una de las técnicas de análisis de texto más confiables para obtener datos de registros médicos y ensayos clínicos es la Extracción de relaciones y entidades nombradas médicas (NERe) de Comprehend, que puede extraer detalles sobre medicamentos, condiciones, resultados de pruebas y procedimientos.
Cuando se comparan datos de pacientes para evaluar y afinar el diagnóstico, puede ser muy beneficioso. La mejor opción para empresas que buscan un servicio gestionado con herramientas pre-entrenadas.
Aylién
Para proporcionar un fácil acceso al análisis de texto de aprendizaje automático robusto, AYLIEN ofrece tres complementos de API en siete lenguajes de programación populares.
Su API de noticias proporciona búsqueda en tiempo real y extracción de entidades de decenas de miles de fuentes de noticias de todo el mundo.
La extracción de entidades y varias otras tareas de análisis de texto se pueden llevar a cabo utilizando la API de análisis de texto en documentos, redes sociales plataformas, encuestas de consumidores y más.
Finalmente, utilizando la plataforma de análisis de texto, puede crear sus propios extractores y más directamente en su navegador (TAP). Funciona bien para las empresas que necesitan integrar rápidamente API principalmente fijas.
ESPACIO
SpaCy es un paquete de procesamiento de lenguaje natural (NLP) de Python que es de código abierto, gratuito y tiene un montón de funciones integradas.
Cada vez es más común para datos de PNL procesamiento y análisis. Los datos textuales no estructurados se crean a gran escala, por lo que es crucial analizarlos y extraer información de ellos.
Para lograr eso, debe representar los hechos de una manera que las computadoras puedan comprender. Puedes hacerlo a través de la PNL. Es extremadamente rápido, con un tiempo de retraso de solo 30 ms, pero lo más importante es que no está diseñado para usarse con páginas HTTPS.
Esta es una buena opción para escanear sus propios servidores o intranet porque opera localmente, pero no es una herramienta para estudiar todo Internet.
Conclusión
El reconocimiento de entidades nombradas (NER) es un sistema que las empresas pueden usar para etiquetar la información pertinente en las solicitudes de atención al cliente, encontrar entidades a las que se hace referencia en los comentarios de los clientes y extraer rápidamente datos cruciales como detalles de contacto, ubicaciones y fechas, entre otras cosas.
El enfoque más común para el reconocimiento de entidades nombradas es mediante el uso de API de extracción de entidades (ya sea que las proporcionen bibliotecas de código abierto o productos SaaS).
Sin embargo, elegir la mejor alternativa dependerá de su tiempo, finanzas y conjunto de habilidades. Para cualquier tipo de negocio, la extracción de entidades y las tecnologías de análisis de texto más sofisticadas pueden ser claramente ventajosas.
Cuando las herramientas de aprendizaje automático se enseñan correctamente, son precisas y no pasan por alto ningún dato, lo que le permite ahorrar tiempo y dinero. Puede configurar estas soluciones para que se ejecuten de forma continua y automática mediante la integración de las API.
Simplemente elija el curso de acción que sea mejor para su empresa.
Deje un comentario