El objetivo de la extracción de entidades es convertir texto no estructurado en datos estructurados. Esto se suele hacer con el siguiente flujo de trabajo:

1. Procesamiento previo de texto: Preparar el texto para el análisis
2. Identificación de entidades: Encontrar entidades potenciales en el texto
3. Clasificación de entidades: Categorizar las entidades identificadas
4. Resultado: Presentar 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: División del texto en unidades más pequeñas, como palabras o frases 
• Etiquetado de partes del discurso: Asignación de etiquetas gramaticales a cada palabra (por ejemplo, sustantivo, verbo, adjetivo). Esto ayuda a comprender la estructura gramatical, ya que las entidades suelen ser sustantivos o frases nominales
• Lematización/stemming: Reducción de las palabras a su forma base o raíz para estandarizar las variaciones. Por lo general, se prefiere la lematización, ya que considera el significado de la palabra
• Eliminación de palabras vacías (opcional): Filtrado de palabras comunes como "el", "y" y "un", que podrían no contribuir significativamente a la identificación de entidades. Este paso es opcional, ya que algunas palabras clave pueden formar parte de entidades con nombre (por ejemplo, "Estados Unidos de América") 
• Segmentación de oraciones: División del texto en oraciones individuales, lo que ayuda a mantener el contexto local 
• Normalización (opcional): Estandarización del texto, como la conversión a minúsculas o el manejo de caracteres especiales 

Las técnicas específicas que se usan pueden variar según el método de extracción de entidades y la naturaleza de los datos de texto. Por ejemplo, si bien el análisis de dependencias (comprender las relaciones entre las palabras) es una tarea útil de PLN, no siempre es un paso de preprocesamiento central para todos los enfoques de extracción de entidades.

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

• Coincidencia de patrones: Búsqueda de patrones o secuencias de palabras específicos que suelen indicar entidades (por ejemplo, "Sr." seguido de un nombre, o formatos específicos para fechas o direcciones de correo electrónico)
• Modelos estadísticos: Uso de modelos entrenados como campos aleatorios condicionales (CRF), redes neuronales recurrentes (RNN) o Transformers para identificar entidades en función de su contexto y las palabras que las rodean. Estos modelos aprenden de los atributos extraídos del texto, como la forma de las palabras, las etiquetas de partes del discurso y las embeddings de palabras contextuales 

Una vez que se identifican las entidades potenciales, los algoritmos de clasificación de IA, a menudo basados en modelos de aprendizaje automático o sistemas basados en reglas, categorizan estas entidades en categorías predefinidas. Como se mencionó anteriormente, algunas categorías comunes pueden incluir las siguientes:

• Personas: Nombres de personas
• Organización: Nombres de empresas, instituciones o grupos
• Ubicación: Nombres de ciudades, países o áreas geográficas
• Fecha/hora: Horas o fechas específicas mencionadas en el texto
• Otras: Categorías adicionales 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 simples de entidades y sus tipos
• JSON/XML: Son formatos comunes para almacenar y compartir datos estructurados 
• Gráficos de conocimiento: Una forma de visualizar las relaciones entre entidades 

Para comprender cómo funciona la extracción de entidades en la práctica, considera la siguiente oración: "El 29 de agosto de 2024, Optimist Corp. anunció en Chicago que su director general, Brad Doe, renunciaría después de una exitosa ronda de financiación de $5 millones". 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 de 2024
• Dinero: $5 millones

Se pueden usar varias técnicas para realizar la extracción de entidades, cada una con sus propias fortalezas y debilidades.

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

• Relativamente simples de implementar
• Transparentes
• 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 manejar variaciones en el lenguaje o estructuras de oraciones complejas, lo que lleva a una recuperación limitada
• Difíciles de escalar y mantener a medida que las reglas se vuelven más complejas

Estas técnicas aprovechan modelos estadísticos entrenados en grandes conjuntos de datos para identificar y clasificar entidades. Tienen características como las siguientes:

• Se pueden adaptar a nuevos datos y variaciones de lenguaje
• Requieren cantidades significativas de datos de entrenamiento etiquetados y de ingeniería de atributos (menos en el caso del aprendizaje profundo)
• Puede ser costoso entrenarlos en términos de procesamiento
• Los modelos comunes incluyen sistemas modernos de aprendizaje profundo como redes neuronales recurrentes (RNN) y Transformers (como BERT), que se entrenan con grandes conjuntos de datos para reconocer entidades en función del contexto

Estos métodos combinan las fortalezas de los enfoques basados en reglas y en aprendizaje automático. Tienen características como las siguientes:

• Ofrecen un equilibrio entre flexibilidad y eficiencia, lo que puede llevar a una mayor precisión.
• Requieren un diseño y una implementación cuidadosos para integrar diferentes componentes.

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

Si bien la extracción de entidades puede ser una herramienta poderosa, es esencial conocer sus posibles desafíos y limitaciones:

• Ambigüedad: A veces, las entidades pueden ser ambiguas o tener varios significados según el contexto (por ejemplo, "Washington" como persona, organización o ubicación). Para identificarlos y clasificarlos con precisión, se requiere una sólida comprensión contextual.
• Datos incompletos y ruidosos: Los datos de texto del mundo real suelen ser ruidosos (contienen errores, faltas de ortografía, jerga, gramática no convencional) y pueden carecer de contexto suficiente, lo que puede afectar el 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 incluyeron durante el entrenamiento (palabras OOV) o términos y nombres recién acuñados. La tokenización de subpalabras y los embeddings 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 para entidades largas o complejas, o aquellas en dominios especializados. Los errores aquí afectan directamente la clasificación.
• Escasez de datos y costos de etiquetado: Los modelos de aprendizaje automático supervisado, especialmente los de aprendizaje profundo, suelen requerir grandes cantidades de datos etiquetados de alta calidad, lo que resulta costoso y requiere mucho tiempo. Esto es 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 un dominio diferente debido a las diferencias en el vocabulario, la sintaxis y los tipos de entidades. Las técnicas como el aprendizaje por transferencia (ajuste de modelos entrenados previamente) pueden ser cruciales para la adaptación. 
• Desafíos específicos de cada idioma: El rendimiento de la extracción de entidades varía según el idioma debido a las diferencias en la gramática, la morfología (por ejemplo, las flexiones abundantes), los sistemas de escritura (por ejemplo, la falta de uso de mayúsculas en los nombres en algunos idiomas) y la disponibilidad de recursos lingüísticos. 
• Escalabilidad y recursos de procesamiento: Entrenar y, luego, implementar modelos de aprendizaje profundo complejos puede ser intensivo en términos computacionales, lo que requiere una potencia de procesamiento significativa (como GPU) y tiempo. 
• Sesgo y equidad: Los modelos de extracción de entidades pueden heredar sesgos presentes en los datos de entrenamiento, lo que puede generar resultados injustos o discriminatorios. Es importante usar datos diversos y representativos, y emplear técnicas de detección y mitigación de sesgos. 

Para comenzar con la extracción de entidades, generalmente se deben seguir estos pasos:

Define con claridad los tipos de entidades que quieres extraer y sus categorías asociadas, y transmite los objetivos del sistema NER y cómo se usarán las entidades extraídas. Este paso es fundamental para garantizar que el sistema de extracción de entidades se adapte a tus necesidades específicas.

Recopila un corpus de datos de texto pertinentes para tu dominio. Para los enfoques de aprendizaje automático supervisado, los etiquetadores humanos deben anotar (etiquetar) meticulosamente estos datos de acuerdo con lineamientos predefinidos. 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 exactitud deseada y los recursos computacionales. Considera las ventajas y desventajas de estos enfoques. 

Limpia y procesa previamente tus datos de texto para quitar el ruido y las incoherencias. Esto puede incluir el manejo de problemas como errores de ortografía, puntuación y caracteres especiales, así como los pasos de preprocesamiento mencionados anteriormente (tokenización, etiquetado POS y mucho más). 

Si usas 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 RNN o un Transformer) y, luego, entrenarla con tus datos etiquetados. El entrenamiento implica alimentar el modelo con ejemplos de texto y las entidades correspondientes para aprender patrones y relaciones. 

Evalúa el rendimiento de tu sistema de extracción de entidades con métricas como la precisión, la recuperación y la puntuación F1 en un conjunto de prueba retenido. Esto te ayuda a comprender qué tan bien tu sistema identifica y clasifica entidades. El análisis de errores también es fundamental para identificar debilidades.

Según los resultados de la evaluación y el análisis de errores, define mejor el modelo. 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.

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

Supervisa continuamente el rendimiento del modelo en producción. Las características de los datos pueden cambiar con el tiempo ("desviación de datos"), lo que podría degradar el rendimiento. Es posible que sea necesario volver a entrenar o actualizar el modelo con nuevos datos de forma periódica.

La extracción de entidades desempeña un papel fundamental en varios usos del mundo real, incluidos los siguientes: 

• Extracción de información y gráficos de conocimiento: Ayuda a extraer información estructurada de texto no estructurado, 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. 
• Administración de relaciones con clientes (CRM) y asistencia: La extracción de entidades se puede usar para analizar las interacciones con los clientes, como correos electrónicos, publicaciones en redes sociales y tickets de asistencia. Esto permite que las organizaciones identifiquen la opinión de los clientes, hagan un seguimiento de los problemas, categoricen las solicitudes y brinden una asistencia más personalizada. 
• Inteligencia y seguridad: Puede usarse para analizar grandes cantidades de datos de texto de artículos de noticias, redes sociales y otras fuentes para identificar amenazas potenciales, rastrear personas de interés y recopilar información de inteligencia. 
• Motores de búsqueda: Mejora la pertinencia y la velocidad de las búsquedas comprendiendo las entidades en las consultas y los documentos. 
• Clasificación y recomendación de contenido: Ayuda a categorizar contenido y recomendar artículos, productos o medios pertinentes en función de las entidades extraídas. 

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

• Atención médica: Extracción de entidades médicas (enfermedades, síntomas, medicamentos, información del paciente) de registros de pacientes, notas clínicas y documentos de investigación para análisis y estudios
• Finanzas: Identificación de entidades financieras (nombres de empresas, símbolos bursátiles, valores monetarios) y eventos en artículos de noticias y en informes para el análisis de mercado, la evaluación de riesgos y la detección de fraudes
• Comercio electrónico: Extracción de información de productos, marcas y funciones de opiniones y descripciones para mejorar la búsqueda, los sistemas de recomendación y el análisis de mercado
• Recursos humanos: Automatización de la selección de currículums extrayendo habilidades, experiencia y calificaciones