¿Qué es el reconocimiento de entidades nombradas (NER)? Métodos, casos de uso y retos

El reconocimiento de entidades nombradas (NER) es una subtarea de la extracción de información en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) que clasifica las entidades nombradas en categorías predefinidas, como nombres de personas, organizaciones, lugares, códigos médicos, expresiones de tiempo, cantidades, valores monetarios, etc. En el ámbito del NLP, comprender estas entidades es crucial para muchas aplicaciones, ya que a menudo contienen la información más significativa de un texto.

Explicación del reconocimiento de entidades nombradas

El reconocimiento de entidades nombradas (NER) sirve de puente entre el texto no estructurado y los datos estructurados, permitiendo a las máquinas cribar enormes cantidades de información textual y extraer pepitas de datos valiosos en formas categorizadas. Al localizar entidades concretas dentro de un mar de palabras, el NER transforma la forma en que procesamos y utilizamos los datos textuales.

Objetivo: el objetivo principal de NER es peinar el texto no estructurado e identificar trozos específicos como entidades con nombre, clasificándolos posteriormente en categorías predefinidas. Esta conversión de texto bruto en información estructurada hace que los datos sean más procesables, facilitando tareas como el análisis de datos, la recuperación de información y la construcción de grafos de conocimiento.

Cómo funciona: los entresijos de la NER pueden dividirse en varios pasos:

1. Tokenización. Antes de identificar las entidades, el texto se divide en tokens, que pueden ser palabras, frases o incluso oraciones. Por ejemplo, "Steve Jobs cofundó Apple" se dividiría en tokens como "Steve", "Jobs", "cofundó", "Apple".
2. Identificación de la entidad. Utilizando diversas reglas lingüísticas o métodos estadísticos, se detectan las entidades con nombre potenciales. Esto implica reconocer patrones, como las mayúsculas en los nombres ("Steve Jobs") o formatos específicos (como fechas).
3. Clasificación de las entidades. Una vez identificadas las entidades, se clasifican en clases predefinidas como "persona", "organización" o "ubicación". Esto se consigue a menudo utilizando modelos de machine learning entrenados en conjuntos de datos etiquetados. Para nuestro ejemplo, "Steve Jobs" se clasificaría como "persona" y "Apple" como "organización".
4. Análisis contextual. Los sistemas NER suelen tener en cuenta el contexto circundante para mejorar la precisión. Por ejemplo, en la frase "Apple lanzó un nuevo iPhone", el contexto ayuda al sistema a reconocer a "Apple" como una organización y no como una fruta.
5. Posprocesamiento. Tras el reconocimiento y la clasificación iniciales, puede aplicarse un posprocesamiento para refinar los resultados. Esto podría implicar la resolución de ambigüedades, la fusión de entidades con varios tokens o el uso de bases de conocimiento para mejorar los datos de las entidades.

La belleza del NER reside en su capacidad para comprender e interpretar textos no estructurados, que constituyen una parte importante de los datos del mundo digital, desde páginas web y artículos de noticias hasta publicaciones en redes sociales y trabajos de investigación. Al identificar y clasificar las entidades con nombre, el NER añade una capa de estructura y significado a este vasto paisaje textual.

Métodos de reconocimiento de entidades nombradas

El reconocimiento de entidades nombradas (NER) ha visto desarrollarse muchos métodos a lo largo de los años, cada uno adaptado para abordar los retos únicos de extraer y categorizar entidades nombradas de vastos paisajes textuales.

Métodos basados en reglas

Los métodos basados en reglas se fundamentan en reglas elaboradas manualmente. Identifican y clasifican entidades con nombre en función de patrones lingüísticos, expresiones regulares o diccionarios. Aunque brillan en dominios específicos en los que las entidades están bien definidas, como la extracción de términos médicos estándar de notas clínicas, su escalabilidad es limitada. Pueden tener problemas con conjuntos de datos grandes o diversos debido a la rigidez de las reglas predefinidas.

Métodos estadísticos

A partir de las reglas manuales, los métodos estadísticos emplean modelos como los modelos de Markov ocultos (HMM) o los campos aleatorios condicionales (CRF). Predicen entidades con nombre en función de las probabilidades derivadas de los datos de entrenamiento. Estos métodos son aptos para tareas con amplios conjuntos de datos etiquetados a su disposición. Su fuerza reside en la generalización a través de textos diversos, pero solo son tan buenos como los datos de entrenamiento con los que se les alimenta.

Métodos de machine learning

Los métodos de machine learning van un paso más allá mediante algoritmos como los árboles de decisión o las máquinas de vectores de soporte. Aprenden a partir de datos etiquetados para predecir entidades nombradas. Su adopción generalizada en los sistemas de NER modernos se atribuye a su destreza en el manejo de grandes conjuntos de datos y patrones intrincados. Sin embargo, necesitan muchos datos etiquetados y pueden ser muy exigentes desde el punto de vista informático.

Métodos de aprendizaje profundo

Lo último son los métodos de deep learning, que aprovechan el poder de las redes neuronales. Las redes neuronales recurrentes (RNN) y los transformadores se han convertido en la opción preferida por muchos debido a su capacidad para modelar dependencias a largo plazo en el texto. Son ideales para tareas a gran escala con abundantes datos de entrenamiento, pero tienen la desventaja de requerir un gran poder computacional.

Métodos híbridos

Por último, no existe una solución única para todos los casos de NER, lo que ha dado lugar a la aparición de métodos híbridos. Estas técnicas entrelazan enfoques basados en reglas, estadísticos y de machine learning, con el objetivo de captar lo mejor de todos los mundos. Son especialmente valiosos cuando se extraen entidades de diversas fuentes, ya que ofrecen la flexibilidad de múltiples métodos. Sin embargo, su naturaleza entrelazada puede hacer que sean complejos de implantar y mantener.

Casos prácticos de reconocimiento de entidades nombradas

El NER ha encontrado aplicaciones en diversos sectores, transformando la forma en que extraemos y utilizamos la información. He aquí un vistazo a algunas de sus aplicaciones fundamentales:

• Agregación de noticias. El NER sirve para clasificar los artículos de noticias según las entidades principales mencionadas. Esta categorización ayuda a los lectores a localizar rápidamente historias sobre personas, lugares u organizaciones concretas, lo cual agiliza el proceso de consumo de noticias.
• Atención al cliente. Analizar las consultas de los clientes es más eficaz con el NER. Las empresas pueden identificar rápidamente los problemas comunes relacionados con productos o servicios específicos, lo cual garantiza que las preocupaciones de los clientes se aborden con prontitud y eficacia.
• Investiga. Para los académicos e investigadores, el NER es una bendición. Les permite escanear vastos volúmenes de texto, identificando menciones de entidades específicas relevantes para sus estudios. Esta extracción automatizada acelera el proceso de investigación y garantiza un análisis exhaustivo de los datos.
• Análisis de documentos jurídicos. En el sector jurídico, rebuscar en documentos extensos para encontrar entidades relevantes como nombres, fechas o lugares puede resultar tedioso. El NER lo automatiza, para que la investigación y el análisis jurídicos sean más eficaces.

Retos del reconocimiento de entidades nombradas

Navegar por el ámbito del reconocimiento de entidades nombradas (NER) presenta su propio conjunto de retos, aunque la técnica prometa conocimientos estructurados a partir de datos no estructurados. He aquí algunos de los principales obstáculos a los que se enfrenta este ámbito:

• Ambigüedad. Las palabras pueden ser engañosas. Un término como "Amazon" puede referirse al río Amazonas o a la empresa Amazon (en inglés), en función del contexto, lo que hace que el reconocimiento de la entidad sea una tarea complicada.
• Dependencia del contexto. Las palabras suelen derivar su significado del texto que las rodea. La palabra "Apple" en un artículo de tecnología probablemente se refiera a la corporación, mientras que en una receta, probablemente sea una manzana (en inglés). Comprender estos matices es crucial para un reconocimiento preciso de las entidades.
• Variaciones lingüísticas. El colorido tapiz del lenguaje humano, con su jerga, dialectos y diferencias regionales, puede plantear retos. Lo que es lenguaje común en una región puede ser extraño en otra, lo que complica el proceso del NER.
• Dispersión de datos. Para los métodos de NER basados en machine learning, es crucial disponer de datos etiquetados completos. Sin embargo, obtener esos datos, sobre todo para las lenguas menos comunes o los dominios especializados, puede ser un reto.
• Generalización del modelo. Mientras que un modelo puede sobresalir en el reconocimiento de entidades en un dominio, puede flaquear en otro. Garantizar que los modelos de NER generalicen bien en varios dominios es un reto persistente.

Abordar estos retos requiere una mezcla de conocimientos lingüísticos, algoritmos avanzados y datos de calidad. A medida que el NER siga evolucionando, el perfeccionamiento de las técnicas para superar estos obstáculos estará a la vanguardia de la investigación y el desarrollo.

Análisis de currículum vitae mediante NER

En esta sección, aprenderemos a crear un sistema de análisis de currículos que ayude a los responsables de contratación a filtrar a los candidatos en función de sus habilidades y atributos.

Importar los paquetes necesarios

• Para el reconocimiento de entidades, utilizaremos spaCy.
• Para la visualización, utilizaremos pyLDAvis, wordcloud, plotly y matplotlib.pyplot
• Para la carga y manipulación de datos, utilizaremos pandas y numpy.
• Para las stopwords y el lematizador de palabras, utilizaremos nltk.

Cargar los datos y el modelo de NER

Empezaremos cargando un archivo CSV que incluya un ID único, el texto del currículum y la categoría. A continuación, cargaremos el modelo spacy "en_core_web_sm".

Entidad gobernante

En primer lugar, tenemos que añadir un conducto de regla de entidad a nuestro objeto modelo. A continuación, podemos crear una regla de entidades al cargar un archivo JSON que contenga etiquetas y patrones de habilidades como ".net", "cloud" y "aws".

Limpiar el texto

En esta sección, limpiaremos nuestro conjunto de datos con la biblioteca NLTK mediante unos pasos:

1. Elimina hipervínculos, caracteres especiales o puntuaciones mediante regex.
2. Convierte el texto a minúsculas.
3. Divide el texto en una matriz en función del espacio.
4. Lematiza el texto a su forma base para normalizarlo.
5. Elimina las palabras vacías en inglés.
6. Añade los resultados a una matriz.

Reconocimiento de entidades

Tras añadir una nueva tubería a nuestro modelo, podemos visualizar las entidades nombradas en nuestro texto mediante la función de visualización de spaCy. Al pasar el texto de entrada por el modelo lingüístico, puedes resaltar las palabras con sus etiquetas utilizando displacy.render(obj, style="ent", jupyter=True, options=options).

Resultado del partido

Hagamos coincidir los currículos con los requisitos de la empresa. El sistema muestra los currículos más similares en función de una puntuación de similitud. Por ejemplo, si una empresa busca un ingeniero de la nube de AWS, mostrará los currículos más relevantes.

¿Cómo obtenemos una puntuación de similitud?

Necesitamos crear una función Python que extraiga las habilidades de un currículum con la regla de entidades, las empareje con las habilidades requeridas y genere una puntuación de similitud. Esta aplicación requiere un simple bucle y una declaración if-else. Los responsables de contratación pueden utilizarlo para filtrar a los candidatos en función de sus habilidades, en lugar de leer varios PDF.

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• Introducción al NLP en Python
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