Identificar y extraer conceptos y términos clave en los textos
La detección de entidades permite conocer cuáles son las entidades relevantes y cómo categorizarlas dentro de un texto.
¿Qué es la detección de entidades?
La detección de entidades o Named Entity Recognition (NER) permite localizar y clasificar automáticamente determinadas palabras de un texto en categorías predefinidas: personas, organizaciones, lugares, marcas, cantidades, entre otras.
Aunque la mayoría de las herramientas de detección de entidades son generalistas, también pueden desarrollarse para una temática específica, pudiendo extraer términos de un dominio concreto: legal, médico, financiero, educativo, etc.
Además, estos sistemas han evolucionado para detectar las llamadas entidades nombradas vinculadas o Named Entity Linked, pudiendo relacionar y enlazar directamente las entidades detectadas con puntos geográficos, la Wikipedia u otros sitios web.
Tras este entrenamiento y un primer escaneado del texto, la detección de entidades puede constituir un paso previo para otras aplicaciones de PLN:
Anonimización de textos
Anonimización de textos, tras detectar los datos personales y borrarlos automáticamente.
Extracción de términos
Extracción de términos de un dominio concreto, proponiendo incluso términos potenciales en ámbitos cuyo vocabulario aumenta constantemente, como es el caso del lenguaje médico.
Detección de similitudes y anomalías
Detección de similitudes y anomalías entre varios textos, útil para la detección de plagio o el control de calidad de documentos.
Clasificación automática de textos
Clasificación automática de textos, al identificar el tema de los mismos a partir de las entidades destacadas.
¿Cómo se realiza la detección de entidades?
La detección de entidades o NER se basa en técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) y de Machine Learning. Estos sistemas suelen abordar dos tareas:
- Detectar una entidad nombrada
- Categorizar la entidad
Para saber cuáles son las entidades relevantes y cómo categorizarlas dentro del texto, el modelo requiere ser entrenado con un corpus anotado. Una vez definidas las entidades y sus categorías, el algoritmo etiquetará los textos de manera predictiva.
Te ayudamos a extraer los términos y conceptos clave de tus textos.
Beneficios de la anotación automática de textos
En términos generales, la detección de entidades o NER permite:
Resaltar keywords y términos
Resaltar keywords y términos, pudiendo hacernos una idea del texto o textos en cuestión.
Ahorrar tiempo
Ahorrar tiempo al automatizar la tarea, sobre todo en ámbitos en los que se maneja mucha información.
Obtener información
Obtener información estructurada y estandarizada con la que trabajar en otras tareas de PLN.
En ámbitos concretos, podemos mostrar las ventajas de la detección de entidades mediante ejemplos:
Recuperación de información
Recuperación de información entre el material de archivo y base para resumir artículos, facilitando la tarea a estudiantes e investigadores.
Agilizar procesos
Agilizar procesos de contratación, al destacar información clave en los CV de los solicitantes.
Extraer información clave
Extraer información clave de informes clínicos y relacionarla, mejorando la atención al paciente.
Mejorar los tiempos de respuesta
Mejorar los tiempos de respuesta a los clientes, categorizando solicitudes, quejas o preguntas.
Mostrar contenido relevante
Mostrar el contenido relevante de noticias y otras publicaciones, pudiendo clasificarlas e identificar tendencias.
Anonimización de textos
Asegurar la privacidad de documentos en ámbitos de justicia y seguridad, mediante la anonimización de textos.
