O que é o reconhecimento de entidades nomeadas (NER)? Métodos, casos de uso e desafios

O reconhecimento de entidades nomeadas (NER) é uma subtarefa da extração de informações no processamento de linguagem natural (NLP) que classifica entidades nomeadas em categorias predefinidas, como nomes de pessoas, organizações, locais, códigos médicos, expressões de tempo, quantidades, valores monetários e muito mais. No âmbito da PNL, entender essas entidades é fundamental para muitos aplicativos, pois elas geralmente contêm as informações mais significativas em um texto.

Explicação do reconhecimento de entidades nomeadas

O Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER) funciona como uma ponte entre o texto não estruturado e os dados estruturados, permitindo que as máquinas examinem grandes quantidades de informações textuais e extraiam fragmentos de dados valiosos em formas categorizadas. Ao identificar entidades específicas em um mar de palavras, a NER transforma a maneira como processamos e utilizamos dados textuais.

Objetivo: O principal objetivo da NER é vasculhar o texto não estruturado e identificar partes específicas como entidades nomeadas, classificando-as posteriormente em categorias predefinidas. Essa conversão de texto bruto em informações estruturadas torna os dados mais acionáveis, facilitando tarefas como análise de dados, recuperação de informações e construção de gráficos de conhecimento.

Como funciona: As complexidades do NER podem ser divididas em várias etapas:

1. Tokenização. Antes de identificar as entidades, o texto é dividido em tokens, que podem ser palavras, frases ou até mesmo sentenças. Por exemplo, "Steve Jobs co-fundou a Apple" seria dividido em tokens como "Steve", "Jobs", "co-founded", "Apple".
2. Identificação da entidade. Usando várias regras linguísticas ou métodos estatísticos, são detectadas possíveis entidades nomeadas. Isso envolve o reconhecimento de padrões, como letras maiúsculas em nomes ("Steve Jobs") ou formatos específicos (como datas).
3. Classificação da entidade. Depois que as entidades são identificadas, elas são categorizadas em classes predefinidas, como "Pessoa", "Organização" ou "Local". Isso geralmente é feito usando modelos de aprendizado de máquina treinados em conjuntos de dados rotulados. Em nosso exemplo, "Steve Jobs" seria classificado como uma "Pessoa" e "Apple" como uma "Organização".
4. Análise contextual. Os sistemas NER geralmente consideram o contexto ao redor para melhorar a precisão. Por exemplo, na frase "A Apple lançou um novo iPhone", o contexto ajuda o sistema a reconhecer "Apple" como uma organização em vez de uma fruta.
5. Pós-processamento. Após o reconhecimento e a classificação iniciais, o pós-processamento pode ser aplicado para refinar os resultados. Isso pode envolver a resolução de ambiguidades, a fusão de entidades com vários tokens ou o uso de bases de conhecimento para aprimorar os dados da entidade.

A beleza da NER está em sua capacidade de entender e interpretar textos não estruturados, que constituem uma parte significativa dos dados no mundo digital, desde páginas da Web e artigos de notícias até publicações em mídias sociais e trabalhos de pesquisa. Ao identificar e classificar entidades nomeadas, o NER adiciona uma camada de estrutura e significado a esse vasto cenário textual.

Métodos de reconhecimento de entidades nomeadas

O Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER) tem visto muitos métodos desenvolvidos ao longo dos anos, cada um deles adaptado para enfrentar os desafios exclusivos de extrair e categorizar entidades nomeadas de vastos cenários textuais.

Métodos baseados em regras

Os métodos baseados em regras são fundamentados em regras elaboradas manualmente. Eles identificam e classificam entidades nomeadas com base em padrões linguísticos, expressões regulares ou dicionários. Embora eles se destaquem em domínios específicos em que as entidades são bem definidas, como a extração de termos médicos padrão de anotações clínicas, sua escalabilidade é limitada. Eles podem ter dificuldades com conjuntos de dados grandes ou diversificados devido à rigidez das regras predefinidas.

Métodos estatísticos

Ao passar das regras manuais, os métodos estatísticos empregam modelos como HMM (Hidden Markov Models) ou CRF (Conditional Random Fields). Eles preveem entidades nomeadas com base em probabilidades derivadas de dados de treinamento. Esses métodos são adequados para tarefas com amplos conjuntos de dados rotulados à sua disposição. Sua força reside na generalização de diversos textos, mas eles são tão bons quanto os dados de treinamento que recebem.

Métodos de aprendizado de máquina

Os métodos de aprendizado de máquina vão além, usando algoritmos como árvores de decisão ou máquinas de vetores de suporte. Eles aprendem com dados rotulados para prever entidades nomeadas. Sua ampla adoção em sistemas NER modernos é atribuída à sua capacidade de lidar com vastos conjuntos de dados e padrões complexos. No entanto, eles precisam de muitos dados rotulados e podem exigir muito da computação.

Métodos de aprendizagem profunda

Os mais recentes nessa linha são os métodos de aprendizagem profunda, que aproveitam o poder das redes neurais. As redes neurais recorrentes (RNN) e os transformadores se tornaram a opção preferida de muitos devido à sua capacidade de modelar dependências de longo prazo no texto. Eles são ideais para tarefas de grande escala com dados de treinamento abundantes, mas têm a ressalva de exigir um poder computacional significativo.

Métodos híbridos

Por fim, não existe uma solução única para todos os casos de NER, o que levou ao surgimento de métodos híbridos. Essas técnicas entrelaçam abordagens baseadas em regras, estatísticas e aprendizado de máquina, com o objetivo de capturar o melhor de todos os mundos. Eles são especialmente valiosos ao extrair entidades de diversas fontes, oferecendo a flexibilidade de vários métodos. No entanto, sua natureza interligada pode tornar complexa sua implementação e manutenção.

Casos de uso de reconhecimento de entidades nomeadas

A NER encontrou aplicações em diversos setores, transformando a maneira como extraímos e utilizamos as informações. Aqui você tem uma visão geral de alguns de seus principais aplicativos:

• Agregação de notícias. O NER é fundamental para categorizar artigos de notícias pelas entidades primárias mencionadas. Essa categorização ajuda os leitores a localizar rapidamente histórias sobre pessoas, lugares ou organizações específicas, simplificando o processo de consumo de notícias.
• Suporte ao cliente. A análise das consultas dos clientes se torna mais eficiente com o NER. As empresas podem identificar rapidamente problemas comuns relacionados a produtos ou serviços específicos, garantindo que as preocupações dos clientes sejam tratadas de forma imediata e eficaz.
• Pesquisa. Para acadêmicos e pesquisadores, o NER é uma bênção. Isso permite que eles examinem grandes volumes de texto, identificando menções de entidades específicas relevantes para seus estudos. Essa extração automatizada acelera o processo de pesquisa e garante uma análise abrangente dos dados.
• Análise de documentos jurídicos. No setor jurídico, examinar documentos extensos para encontrar entidades relevantes, como nomes, datas ou locais, pode ser entediante. O NER automatiza isso, tornando a pesquisa e a análise jurídicas mais eficientes.

Desafios do reconhecimento de entidades nomeadas

Navegar no domínio do reconhecimento de entidades nomeadas (NER) apresenta seu próprio conjunto de desafios, mesmo que a técnica prometa insights estruturados a partir de dados não estruturados. Aqui estão alguns dos principais obstáculos enfrentados nesse domínio:

• Ambiguidade. As palavras podem ser enganosas. Um termo como "Amazon" pode se referir ao rio ou à empresa, dependendo do contexto, o que torna o reconhecimento da entidade uma tarefa complicada.
• Dependência de contexto. As palavras geralmente derivam seu significado do texto ao redor. A palavra "Apple" em um artigo sobre tecnologia provavelmente se refere à empresa, enquanto em uma receita, provavelmente se trata da fruta. Compreender essas nuances é fundamental para o reconhecimento preciso de entidades.
• Variações de idioma. A colorida tapeçaria da linguagem humana, com suas gírias, dialetos e diferenças regionais, pode representar um desafio. O que é linguagem comum em uma região pode ser estranho em outra, complicando o processo de NER.
• Esparsidade de dados. Para os métodos NER baseados em aprendizado de máquina, a disponibilidade de dados rotulados abrangentes é fundamental. No entanto, obter esses dados, especialmente para idiomas menos comuns ou domínios especializados, pode ser um desafio.
• Generalização do modelo. Embora um modelo possa ser excelente no reconhecimento de entidades em um domínio, ele pode falhar em outro. Garantir que os modelos de NER sejam bem generalizados em vários domínios é um desafio persistente.

Para enfrentar esses desafios, você precisa de uma combinação de conhecimento linguístico, algoritmos avançados e dados de qualidade. Como a NER continua a evoluir, o refinamento das técnicas para superar esses obstáculos estará na vanguarda da pesquisa e do desenvolvimento.

Criação de análise de currículo usando NER

Nesta seção, aprenderemos a criar um sistema de análise de currículos que ajude os gerentes de contratação a filtrar os candidatos com base em suas habilidades e atributos.

Importação dos pacotes necessários

• Para o reconhecimento de entidades, usaremos o spaCy.
• Para visualização, usaremos pyLDAvis, wordcloud, plotly e matplotlib.pyplot
• Para o carregamento e a manipulação de dados, usaremos pandas e numpy.
• Para stopwords e lematizador de palavras, usaremos o nltk.

Carregando os dados e o modelo NER

Começaremos carregando um arquivo CSV que inclui um ID exclusivo, texto do currículo e categoria. Em seguida, carregaremos o modelo spacy "en_core_web_sm".

Governante da entidade

Primeiro, precisamos adicionar um pipeline de régua de entidade ao nosso objeto de modelo. Em seguida, podemos criar uma régua de entidade carregando um arquivo JSON que contém rótulos e padrões, como habilidades como ".net", "cloud" e "aws".

Limpar o texto

Nesta seção, limparemos nosso conjunto de dados usando a biblioteca NLTK seguindo algumas etapas:

1. Remova hiperlinks, caracteres especiais ou pontuações usando regex.
2. Converta o texto em letras minúsculas.
3. Divida o texto em uma matriz com base no espaço.
4. Lemmatize o texto em sua forma básica para normalização.
5. Remover palavras de parada em inglês.
6. Anexar os resultados em uma matriz.

Reconhecimento de entidades

Depois de adicionar um novo pipeline ao nosso modelo, podemos visualizar as entidades nomeadas em nosso texto usando a função de exibição do spaCy. Ao passar o texto de entrada pelo modelo de linguagem, você pode destacar as palavras com seus rótulos usando displacy.render(obj, style="ent", jupyter=True, options=options).

Placar da partida

Vamos combinar os currículos com os requisitos da empresa. O sistema mostra os currículos mais semelhantes com base em uma pontuação de semelhança. Por exemplo, se uma empresa estiver procurando um engenheiro de nuvem da AWS, ela exibirá os currículos mais relevantes.

Como obtemos uma pontuação de similaridade?

Precisamos criar uma função Python que extraia as habilidades de um currículo usando a régua de entidades, combine-as com as habilidades necessárias e gere uma pontuação de similaridade. Esse aplicativo requer um loop simples e uma instrução if-else. Os gerentes de contratação podem usar isso para filtrar os candidatos com base nas habilidades, em vez de ler vários PDFs.

Você quer saber mais sobre IA e aprendizado de máquina? Confira os seguintes recursos:

• Introdução à PNL em Python
• Tutorial de PNL
• Aprenda o curso ChatGPT
• O que é engenharia de prontidão?
• Projetos de PNL para todos os níveis