El objetivo de la extracción de entidades es convertir texto no estructurado en datos estructurados. Normalmente, se hace siguiendo este flujo de trabajo:

1. Preprocesamiento de texto: preparar el texto para el análisis.
2. Identificación de entidades: búsqueda de posibles entidades en el texto.
3. Clasificación de entidades: categorizar las entidades identificadas.
4. Salida: presentación de la información extraída en un formato estructurado.

El primer paso es preparar el texto para el análisis. Esto suele incluir técnicas como las siguientes:

• Tokenización: descomponer el texto en unidades más pequeñas, como palabras o frases. 
• Etiquetado gramatical: asignación de etiquetas gramaticales a cada palabra (por ejemplo, sustantivo, verbo, adjetivo). Esto ayuda a entender la estructura gramatical, ya que las entidades suelen ser sustantivos o sintagmas nominales.
• Lematización o procesamiento por lexemas: reducir las palabras a su forma básica o raíz para estandarizar las variaciones. La lematización suele ser la opción preferida, ya que tiene en cuenta el significado de la palabra.
• Eliminación de palabras innecesarias (opcional): filtra palabras comunes como "el", "y" o "un" que no contribuyen significativamente a la identificación de entidades. Este paso es opcional, ya que algunas palabras vacías pueden formar parte de entidades con nombre (por ejemplo, "Estados Unidos de América"). 
• Segmentación de oraciones: dividir el texto en oraciones individuales, lo que ayuda a mantener el contexto local. 
• Normalización (opcional): estandarización del texto, como convertirlo a minúsculas o gestionar caracteres especiales. 

Las técnicas específicas que se utilizan pueden variar en función del método de extracción de entidades y de la naturaleza de los datos de texto. Por ejemplo, aunque el análisis de dependencias (entender las relaciones entre palabras) es una tarea útil de PLN, no siempre es un paso de preprocesamiento fundamental para todos los enfoques de extracción de entidades.

En este paso, el sistema busca posibles entidades en el texto preprocesado. El reconocimiento de entidades nombradas (NER) es la tarea principal de identificar y clasificar estas entidades. Entre las técnicas que se usan para realizar el NER se incluyen las siguientes:

• Coincidencia de patrones: busca patrones o secuencias de palabras concretos que suelen indicar entidades (por ejemplo, "Sr." seguido de un nombre, o formatos específicos de fechas o direcciones de correo electrónico).
• Modelos estadísticos: se usan modelos entrenados, como los campos aleatorios condicionales (CRFs), las redes neuronales recurrentes (RNNs) o los transformadores, para identificar entidades en función de su contexto y las palabras que las rodean. Estos modelos aprenden a partir de las características extraídas del texto, como la forma de las palabras, las etiquetas de categorías gramaticales y el embedding de palabras contextual. 

Una vez que se han identificado las posibles entidades, los algoritmos de clasificación mediante IA, que suelen basarse en modelos de aprendizaje automático o sistemas basados en reglas, las categorizan en categorías predefinidas. Como hemos mencionado antes, algunas categorías comunes son:

• Persona: nombres de personas
• Organización: nombres de empresas, instituciones o grupos
• Ubicación: nombres de ciudades, países o zonas geográficas
• Fecha/hora: fechas u horas concretas mencionadas en el texto
• Otros: otras categorías que podrían ser relevantes para tus necesidades específicas (por ejemplo, producto, dinero o evento)

Por último, las entidades extraídas y sus clasificaciones se presentan en un formato estructurado, como el siguiente: 

• Listas: listas sencillas de entidades y sus tipos
• JSON/XML: formatos habituales para almacenar e intercambiar datos estructurados 
• Gráficos de conocimiento: una forma de visualizar las relaciones entre entidades 

Para entender cómo funciona la extracción de entidades en la práctica, considera la siguiente frase: "El 29 de agosto del 2024, Optimist Corp. anunció en Chicago que su CEO, Brad Doe, dejaría el cargo tras una exitosa ronda de financiación de 5 millones de dólares". Un sistema de extracción de entidades procesaría este texto y generaría los siguientes datos estructurados:

• Persona: Brad Doe
• Organización: Optimist Corp.
• Ubicación: Chicago
• Fecha: 29 de agosto del 2024
• Dinero: 5 millones de dólares

Se pueden usar varias técnicas para realizar la extracción de entidades, cada una con sus puntos fuertes y débiles.

Estos métodos se basan en reglas y patrones predefinidos para identificar entidades. Reúnen las siguientes características:

• Relativamente fácil de implementar
• Transparente
• Se requiere experiencia en el dominio para definir las reglas
• Pueden ser eficaces en dominios específicos con reglas bien definidas, pero pueden tener dificultades para gestionar variaciones en el lenguaje o estructuras de oraciones complejas, lo que lleva a una recuperación limitada.
• Son difíciles de escalar y mantener a medida que las reglas se vuelven más complejas

Estas técnicas aprovechan modelos estadísticos entrenados con grandes conjuntos de datos para identificar y clasificar entidades. Para ello:

• Puede adaptarse a nuevos datos y variaciones de idioma
• Requieren grandes cantidades de datos de entrenamiento etiquetados y de ingeniería de funciones (aunque en menor medida en el caso del aprendizaje profundo)
• Puede ser costoso a nivel computacional entrenar
• Entre los modelos más comunes se encuentran los sistemas modernos de aprendizaje profundo, como las redes neuronales recurrentes (RNN) y los transformadores (como BERT), que se entrenan con grandes conjuntos de datos para reconocer entidades en función del contexto.

Estos métodos combinan los puntos fuertes de los enfoques basados en reglas y en aprendizaje automático. Para ello:

• Ofrecen un equilibrio entre flexibilidad y eficiencia, lo que puede mejorar la precisión
• Requieren un diseño e implementación cuidadosos para integrar los diferentes componentes

Por ejemplo, un sistema híbrido podría usar métodos basados en reglas para identificar posibles entidades con patrones claros (como fechas o identificaciones) y, después, aplicar modelos de aprendizaje automático para clasificar entidades más ambiguas (como nombres de personas u organizaciones).

Aunque la extracción de entidades puede ser una herramienta muy útil, es fundamental tener en cuenta sus posibles retos y limitaciones:

• Ambigüedad: a veces, las entidades pueden ser ambiguas o tener varios significados según el contexto (por ejemplo, "Washington" puede referirse a una persona, un lugar o una organización). Para identificarlos y clasificarlos con precisión, es necesario tener un buen conocimiento del contexto.
• Datos ruidosos e incompletos: los datos de texto del mundo real suelen ser ruidosos (contienen errores, faltas de ortografía, jerga y una gramática poco convencional) y pueden carecer de contexto suficiente, lo que puede afectar al rendimiento de los sistemas de extracción de entidades. 
• Entidades fuera del vocabulario (OOV) o nuevas entidades: los modelos pueden tener dificultades para reconocer entidades o palabras que no se han usado durante el entrenamiento (palabras OOV), o términos y nombres nuevos. La tokenización de subpalabras y las incrustaciones a nivel de carácter pueden ayudar a mitigar este problema.
• Errores de detección de límites de entidades: identificar con precisión el inicio y el final de un intervalo de entidades puede ser difícil, especialmente en el caso de entidades largas o complejas, o de aquellas que pertenecen a dominios especializados. Los errores en este punto afectan directamente a la clasificación.
• Escasez de datos y costes de anotación: los modelos de aprendizaje automático supervisado, especialmente los de aprendizaje profundo, suelen requerir grandes cantidades de datos anotados de alta calidad, lo que resulta caro y lleva mucho tiempo. Esto supone un gran cuello de botella para los idiomas con pocos recursos o los dominios especializados. 
• Adaptación de dominio: los modelos entrenados en un dominio suelen tener un rendimiento deficiente cuando se aplican a otro dominio debido a las diferencias en el vocabulario, la sintaxis y los tipos de entidades. Las técnicas como el aprendizaje por transferencia (afinar modelos entrenados previamente) pueden ser cruciales para la adaptación. 
• Retos específicos de cada idioma: el rendimiento de la extracción de entidades varía en función del idioma debido a las diferencias en la gramática, la morfología (por ejemplo, inflexiones amplias), los sistemas de escritura (por ejemplo, la falta de capitalización de los nombres en algunos idiomas) y la disponibilidad de recursos lingüísticos. 
• Escalabilidad y recursos computacionales: entrenar e implementar modelos complejos de aprendizaje profundo puede ser un proceso computacionalmente intensivo que requiere una gran potencia de procesamiento (como la que ofrecen las GPUs) y tiempo. 
• Sesgo y equidad: los modelos de extracción de entidades pueden heredar sesgos presentes en los datos de entrenamiento, lo que podría dar lugar a resultados injustos o discriminatorios. Es importante usar datos diversos y representativos, así como emplear técnicas de detección y mitigación de sesgos. 

Para empezar a usar la extracción de entidades, normalmente hay que seguir estos pasos:

Define claramente los tipos de entidades que quieres extraer y sus categorías asociadas, y comunica los objetivos del sistema de reconocimiento de entidades nombradas (NER) y cómo se usarán las entidades extraídas. Este paso es fundamental para que el sistema de extracción de entidades se adapte a tus necesidades específicas.

Recopila un corpus de datos de texto relevantes para tu dominio. En los enfoques de aprendizaje automático supervisado, los anotadores humanos deben anotar (etiquetar) meticulosamente estos datos según unas directrices predefinidas. La calidad y la coherencia de estas anotaciones son fundamentales para entrenar un modelo de alto rendimiento. 

Selecciona una técnica de extracción de entidades adecuada (basada en reglas, aprendizaje automático, aprendizaje profundo o híbrida) en función de tus requisitos, la disponibilidad de datos, la precisión deseada y los recursos computacionales. Ten en cuenta las ventajas e inconvenientes de cada enfoque. 

Limpia y preprocesa tus datos de texto para eliminar el ruido y las incoherencias. Esto puede incluir la gestión de problemas como errores ortográficos, puntuación y caracteres especiales, así como los pasos de preprocesamiento mencionados anteriormente (tokenización, etiquetado gramatical, etc.). 

Si vas a usar un enfoque de aprendizaje automático o aprendizaje profundo, el siguiente paso es seleccionar y entrenar un modelo. Esto implica elegir una arquitectura de modelo adecuada (como una red neuronal recurrente [RNN] o un transformador) y, a continuación, entrenarla con tus datos etiquetados. El entrenamiento consiste en proporcionar al modelo ejemplos de texto y las entidades correspondientes para que aprenda patrones y relaciones. 

Evalúa el rendimiento de tu sistema de extracción de entidades usando métricas como la precisión, la recuperación y la puntuación F1 en un conjunto de datos de prueba reservado. Esto te ayudará a saber cómo de bien identifica y clasifica las entidades tu sistema. El análisis de errores también es fundamental para identificar las debilidades.

Perfecciona el modelo basándote en los resultados de la evaluación y el análisis de errores. Esto puede implicar ajustar los hiperparámetros, modificar o aumentar los datos de entrenamiento o incluso cambiar la arquitectura del modelo. Este es un proceso iterativo.

Despliega tu sistema para procesar nuevos datos de texto y extraer entidades en tiempo real o por lotes. Esto puede implicar integrar el sistema de extracción de entidades en una aplicación o un flujo de trabajo más grande, quizás como una API. 

Monitoriza continuamente el rendimiento del modelo en producción. Las características de los datos pueden cambiar con el tiempo (lo que se conoce como "desviación de datos"), lo que puede degradar el rendimiento. Puede que sea necesario volver a entrenar o actualizar el modelo con nuevos datos de forma periódica.

La extracción de entidades desempeña un papel crucial en diversos usos del mundo real, como los siguientes: 

• Extracción de información y gráficos de conocimiento: ayuda a extraer información estructurada de textos no estructurados, que luego se puede usar para crear gráficos de conocimiento. Estos gráficos representan entidades y sus relaciones, lo que permite realizar búsquedas avanzadas, responder preguntas y analizar datos. 
• Gestión de relaciones con clientes (CRM) y asistencia: la extracción de entidades se puede usar para analizar las interacciones con los clientes, como correos, publicaciones en redes sociales e incidencias. De esta forma, las empresas pueden identificar el sentimiento de los clientes, hacer un seguimiento de los problemas, categorizar las solicitudes y ofrecer una asistencia más personalizada. 
• Inteligencia y seguridad: se puede usar para analizar grandes cantidades de datos de texto procedentes de artículos periodísticos, redes sociales y otras fuentes para identificar posibles amenazas, hacer un seguimiento de personas de interés y recopilar información. 
• Buscadores: mejora la relevancia y la velocidad de las búsquedas al comprender las entidades que aparecen en las consultas y los documentos. 
• Clasificación y recomendación de contenido: ayuda a categorizar el contenido y a recomendar artículos, productos o medios relevantes en función de las entidades extraídas. 

La extracción de entidades también se puede usar en campos como los siguientes:

• Sanidad: extracción de entidades médicas (enfermedades, síntomas, medicamentos, información de pacientes) de historias clínicas, notas clínicas y artículos de investigación para su análisis y estudio
• Finanzas: identificar entidades financieras (nombres de empresas, símbolos bursátiles, valores monetarios) y eventos en artículos periodísticos e informes para el análisis de mercado, la evaluación de riesgos y la detección de fraudes
• Comercio electrónico: extraer información de productos, marcas y características de reseñas y descripciones para mejorar la búsqueda, los sistemas de recomendación y el análisis de mercado
• Recursos humanos: automatizar la selección de currículums extrayendo habilidades, experiencia y cualificaciones