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El reconocimiento de entidades nombradas (NER) es una técnica de procesamiento del lenguaje natural (NLP) que reconoce y extrae información esencial del texto. NER detecta y clasifica la información necesaria en el texto conocida como entidades nombradas. El propósito mismo del reconocimiento de entidades nombradas es extraer información estructurada de texto no estructurado. Ayuda a las máquinas a identificar y organizar entidades de forma útil. Cuando leemos texto, identificamos entidades con nombre, como personas, organizaciones, lugares, etc. Considere el siguiente ejemplo: Anand Mahindra es el presidente de Mahindra & Mahindra Limited, un actor importante en la industria de fabricación de automóviles de la India. Por tanto, en la frase anterior, reconocemos tres tipos de entidades. Anand Mahindra está etiquetado como PERSONA, lo que significa una entidad que representa el nombre de una persona. Mahindra y Mahindra están marcados como ORG, que representa a la Organización. Se identifica como una entidad que se refiere a negocios, corporaciones, etc. India está clasificada como GPE, que representa la entidad geopolítica. GPE significa países, estados, ciudades y lugares. Las principales aplicaciones de NER se encuentran en los campos de la inteligencia artificial, como el aprendizaje automático, las redes neuronales y el aprendizaje profundo. Hablemos sobre los conceptos básicos, varios enfoques para el reconocimiento de entidades nombradas y cómo implementar el modelo de reconocimiento de entidades nombradas. ¿Cuáles son las aplicaciones del reconocimiento de entidad nombrada? NER tiene una amplia gama de aplicaciones en el procesamiento del lenguaje natural y la extracción de información. A continuación se muestran algunos ejemplos. Optimice los algoritmos de los motores de búsqueda Es difícil buscar una consulta en diferentes sitios web cuando se diseña un algoritmo de motor de búsqueda. Por lo tanto, una de las formas más sencillas es ejecutar un modelo de reconocimiento de entidades con nombre en los artículos y almacenar permanentemente las entidades relacionadas con ellos. Además, para realizar una búsqueda rápida y eficaz, es fácil comparar las etiquetas clave de su consulta de búsqueda con esas etiquetas. Categorizar el contenido Las agencias de noticias generan una gran cantidad de contenido en línea todos los días. De hecho, gestionarlos se vuelve un desafío. Sin embargo, al utilizar el reconocimiento de entidades nombradas, puede escanear todos los artículos para identificar y extraer las personas, los lugares y las empresas esenciales que se mencionan en ellos. Estos artículos están clasificados en jerarquías definidas para que puedas descubrir rápidamente el contenido. Simplifique el servicio al cliente Las empresas reciben numerosas quejas y reclamos todos los días, y responder a cada una de ellas no es fácil. Sin embargo, con la ayuda del reconocimiento de entidades nombradas, se pueden identificar entidades en las quejas de los clientes, como las especificaciones del producto y la ubicación de la sucursal, para ayudar a clasificar los comentarios y enviarlos al departamento respectivo responsable del producto en cuestión. Sistemas de recomendación de contenido El reconocimiento de entidades nombradas ayuda a crear algoritmos para sistemas de recomendación. Como sabes, estos sistemas brindan sugerencias basadas en tu historial de búsqueda o tu actividad actual. El reconocimiento de entidades nombradas identifica y extrae entidades relacionadas con el contenido histórico y la actividad anterior. Además, el NER los compara con otros contenidos invisibles mediante la etiqueta que tiene asignada. Así es como ves regularmente el contenido que te interesa. Resuma su currículum Es posible que esté familiarizado con algunas de las herramientas utilizadas para escanear un currículum y recopilar información útil, como el nombre, la dirección y el cargo del currículum. La mayoría de estas herramientas utilizan el reconocimiento de entidades con nombre para extraer esos detalles esenciales. Sin el NER, el equipo de reclutamiento habría enfrentado varios desafíos al seleccionar candidatos potenciales. Además, con la ayuda del modelo NER, pueden extraer la información relevante. Además, reduce esfuerzos, mejora la productividad y ayuda a seleccionar candidatos entre miles de solicitudes recibidas. Leer más: Procesamiento del lenguaje natural (NLP) para inteligencia artificial ¿Cómo se implementa el reconocimiento de entidades nombradas? Ahora que conocemos las aplicaciones de NER, veremos más de cerca cómo funcionan los modelos NER. ¡Vamos! Hay dos pasos básicos en NER: Identificar entidades en el texto Categorizar entidades en grupos específicos Identificar entidades El modelo NER analiza el texto de entrada e identifica y localiza entidades nombradas. Reconoce los límites de las oraciones usando reglas de uso de mayúsculas. También ayuda a dimensionar entidades contextuales dentro del texto, permitiendo al modelo conocer sus significados y relaciones. Categoría de entidad También puede entrenar modelos NER para clasificar documentos en diferentes tipos, como recibos y facturas. La clasificación de documentos ayuda a los modelos NER a hacer que el reconocimiento de entidades sea más versátil en función de las características específicas de los tipos de documentos. Además, el modelo de reconocimiento de entidades nombradas utiliza aprendizaje automático y algoritmos de aprendizaje supervisado para analizar conjuntos de datos etiquetados. Por lo tanto, estos conjuntos de datos guían al modelo para reconocer entidades similares en los datos invisibles. Además, el modelo NER refina su conocimiento de las características contextuales, los modelos de entidad y la estructura sintáctica al mejorar la precisión con el tiempo a través de múltiples iteraciones de entrenamiento. Por lo tanto, la capacidad de adaptarse a datos nuevos e invisibles permite que los modelos NER manejen variaciones en el contexto, los tipos de entidades y el lenguaje, haciéndolos más eficientes. ¿Cuáles son los diferentes métodos para reconocer entidades nombradas? Echemos un vistazo a los métodos más comunes de NER. El método de reconocimiento de entidades nombradas basado en léxico utiliza un diccionario con una lista de términos para verificar si alguna de estas palabras está presente en un texto determinado. Sin embargo, este método no se utiliza habitualmente porque requiere actualizaciones periódicas del diccionario para mantenerlo preciso y exacto. Método basado en reglas El método de reconocimiento de entidades con nombre basado en reglas utiliza un conjunto de reglas predefinidas para respaldar la extracción de información. Estas reglas pueden estar basadas en modelos o en contexto. Las reglas basadas en plantillas prestan atención a la forma y estructura de las palabras, mientras que las reglas basadas en contexto tienen en cuenta el contexto en el que aparece una palabra dentro de un documento de texto. Por tanto, la combinación de ambas reglas mejora la precisión del proceso de extracción de información en NER. Método basado en aprendizaje automático Puede entrenar el modelo para la clasificación de clases múltiples utilizando diferentes algoritmos de aprendizaje automático. Sin embargo, requiere mucho etiquetado. Además, el modelo requiere un conocimiento profundo del contexto, lo que lo convierte en una tarea desafiante para los algoritmos fundamentales de aprendizaje automático. Método basado en aprendizaje profundo El aprendizaje profundo en modelos de reconocimiento de entidades con nombre es más preciso que los métodos mencionados anteriormente, ya que puede combinar palabras. Además, este enfoque se conoce como incrustación de palabras y le ayuda a comprender la relación semántica y sintáctica entre las palabras. De hecho, esta característica hace que el aprendizaje profundo NER sea extremadamente útil para realizar múltiples tareas. Leer más: Ocho formas en que el aprendizaje automático y la PNL aceleran la transformación digital en la atención médica ¿Cuáles son los beneficios de NER? Un modelo de reconocimiento de entidades nombradas ofrece una amplia gama de beneficios. Estas son algunas de las ventajas que trae consigo NER. Analizar información importante en datos no estructurados. Previene errores humanos en el análisis Mejora la productividad de los empleados Automatiza la extracción de información de grandes conjuntos de datos Mejora la precisión de las tareas de procesamiento del lenguaje natural Preguntas frecuentes ¿Cuáles son los tres tipos comunes de NER? Los tres tipos principales de NER cubren modelos basados en léxico, basados en reglas y de aprendizaje automático. ¿Cuáles son las ventajas de NER? NER tiene varias aplicaciones, como extracción de información, clasificación de texto, etc. Para la optimización de motores de búsqueda (SEO), NER reconoce entidades nombradas y garantiza que los motores de búsqueda las identifiquen e indexen correctamente. ¿Cuáles son los desafíos comunes en NER? A menudo, los nombres de entidades poco claros y mal escritos y los cambios en las referencias de entidades plantean problemas en NER. Obtenga el servicio de reconocimiento de entidades nombradas de ThinkPalm. ¿Está buscando soluciones NER rentables para realizar análisis de texto? No dude en pedir ayuda a los expertos de ThinkPalm para iniciar sus actividades NER. La integración de NER con el procesamiento del lenguaje natural (NLP) ayuda a los sistemas a procesar y comprender mejor los textos. Utilizando nuestros modelos de PNL y lenguaje grande (LLM) más avanzados, puede mejorar la eficiencia del flujo de trabajo y maximizar la productividad. Además, nuestra plataforma IIoT avanzada utiliza algoritmos de PNL para interpretar y actuar según instrucciones en lenguaje natural para que sea más fácil de usar y receptiva. Nuestras soluciones integrales NER admiten el análisis de sentimientos para comprender correctamente los comentarios de los clientes y el reconocimiento de entidades para extraer información esencial del texto. Obtenga los servicios NER de ThinkPalm para fortalecer su negocio impulsando la automatización inteligente y la toma de decisiones refinada, y brindando una experiencia de cliente única. ¡Contáctenos hoy y comience el viaje para mantener vivo su negocio! La autora Bio Silpa Sasidharan es una redactora de contenidos y experta en redacción de textos publicitarios para redes sociales que trabaja en ThinkPalm Technologies y aspira a crear textos de marketing para temas que van desde tecnología, automatización y soluciones comerciales digitales.
