L'objectif de l'extraction d'entités est de transformer du texte non structuré en données structurées. Cela se fait généralement selon le workflow suivant :

1. Prétraitement du texte : préparer le texte pour l'analyse.
2. Identification des entités : recherche d'entités potentielles dans le texte.
3. Classification des entités : catégorisation des entités identifiées.
4. Sortie : présentation des informations extraites dans un format structuré.

La première étape consiste à préparer le texte pour l'analyse. Cela inclut souvent des techniques telles que :

• Tokenisation : diviser le texte en unités plus petites, comme des mots ou des expressions. 
• Étiquetage des parties du discours : attribution d'étiquettes grammaticales à chaque mot (par exemple, nom, verbe, adjectif). Cela permet de comprendre la structure grammaticale, car les entités sont souvent des noms ou des groupes nominaux.
• Lemmatisation/Racinisation : réduction des mots à leur forme de base ou racine pour standardiser les variations. La lemmatisation est généralement préférée, car elle tient compte du sens du mot.
• Suppression des mots vides (facultatif) : filtrage des mots courants comme "le", "et" et "un" qui ne contribuent pas de manière significative à l'identification des entités. Cette étape est facultative, car certains mots vides peuvent faire partie d'entités nommées (par exemple, "États-Unis d'Amérique"). 
• Segmentation en phrases : division du texte en phrases individuelles, ce qui permet de préserver le contexte local. 
• Normalisation (facultatif) : standardisation du texte, par exemple en convertissant les majuscules en minuscules ou en gérant les caractères spéciaux. 

Les techniques spécifiques utilisées peuvent varier en fonction de la méthode d'extraction d'entités et de la nature des données textuelles. Par exemple, l'analyse des dépendances (comprendre les relations entre les mots) est une tâche de TLN utile, mais elle ne constitue pas toujours une étape de prétraitement essentielle pour toutes les approches d'extraction d'entités.

À cette étape, le système recherche des entités potentielles dans le texte prétraité. La reconnaissance d'entités nommées (REN) est la tâche principale qui consiste à identifier et à classer ces entités. Voici quelques techniques utilisées pour effectuer l'extraction d'entités nommées :

• Correspondance de modèles : recherche de modèles ou de séquences de mots spécifiques qui indiquent souvent des entités (par exemple, "M." suivi d'un nom, ou des formats spécifiques pour les dates ou les adresses e-mail).
• Modèles statistiques : utilisation de modèles entraînés tels que les champs aléatoires conditionnels (CRF), les réseaux de neurones récurrents (RNN) ou les transformeurs pour identifier les entités en fonction de leur contexte et des mots qui les entourent.Ces modèles apprennent à partir de caractéristiques extraites du texte, telles que la forme des mots, les étiquettes de parties du discours et les embeddings de mots contextuels. 

Une fois les entités potentielles identifiées, les algorithmes de classification de l'IA, souvent basés sur des modèles de machine learning ou des systèmes basés sur des règles, classent ces entités dans des catégories prédéfinies. Comme mentionné précédemment, voici quelques catégories courantes :

• Personne : noms de personnes
• Organisation : noms d'entreprises, d'institutions ou de groupes
• Lieu : noms de villes, de pays ou de zones géographiques
• Date/heure : dates ou heures spécifiques mentionnées dans le texte
• Autres : catégories supplémentaires qui peuvent répondre à vos besoins spécifiques (par exemple, produit, argent ou événement)

Enfin, les entités extraites et leurs classifications sont présentées dans un format structuré, par exemple : 

• Listes : listes simples d'entités et de leurs types
• JSON/XML : formats courants pour stocker et échanger des données structurées
• Knowledge Graphs : un moyen de visualiser les relations entre les entités 

Pour comprendre comment fonctionne l'extraction d'entités en pratique, prenons la phrase suivante : "Le 29 août 2024, Optimist Corp. a annoncé à Chicago que son PDG, Brad Doe, allait démissionner après une levée de fonds réussie de 5 millions de dollars." Un système d'extraction d'entités traiterait ce texte et générerait les données structurées suivantes :

• Personne : Brad Doe
• Organisation : Optimist Corp.
• Lieu : Chicago
• Date : 29 août 2024
• Argent : 5 millions de dollars

Plusieurs techniques peuvent être utilisées pour effectuer l'extraction d'entités, chacune ayant ses propres avantages et inconvénients.

Ces méthodes s'appuient sur des règles et des modèles prédéfinis pour identifier les entités. Les voici :

• Relativement simple à mettre en œuvre
• Transparent
• Nécessite une expertise dans le domaine pour définir les règles
• Peut être efficace dans des domaines spécifiques avec des règles bien définies, mais peut avoir du mal à gérer les variations de langage ou les structures de phrases complexes, ce qui limite le rappel
• Difficile à faire évoluer et à gérer à mesure que les règles se complexifient

Ces techniques exploitent des modèles statistiques entraînés sur de grands ensembles de données pour identifier et classer les entités. Elles :

• peuvent s'adapter à de nouvelles données et à des variations linguistiques ;
• nécessitent de grandes quantités de données d'entraînement étiquetées et d'ingénierie des caractéristiques (moins pour le deep learning) ;
• peuvent être coûteuses en ressources de calcul nécessaires pour les entraîner.
• Les modèles courants incluent les systèmes de deep learning modernes comme les réseaux de neurones récurrents (RNN) et les transformeurs (comme BERT), qui sont entraînés sur de grands ensembles de données pour reconnaître les entités en fonction du contexte.

Ces méthodes combinent les avantages des approches basées sur des règles et sur le machine learning. Elles :

• offrent un équilibre entre flexibilité et efficacité, ce qui peut améliorer la justesse ;
• nécessitent une conception et une implémentation minutieuses pour intégrer les différents composants.

Par exemple, un système hybride peut utiliser des méthodes basées sur des règles pour identifier les entités potentielles avec des schémas clairs (comme les dates ou les ID), puis appliquer des modèles de machine learning pour classer les entités plus ambiguës (comme les noms de personnes ou d'organisations).

Bien que l'extraction d'entités puisse être un outil puissant, il est essentiel d'être conscient de ses difficultés et limites potentielles :

• Ambiguïté : les entités peuvent parfois être ambiguës ou avoir plusieurs significations selon le contexte (par exemple, "Washington" peut désigner une personne, un lieu ou une organisation). Pour les identifier et les classer avec précision, il faut une solide compréhension du contexte.
• Données bruyantes et incomplètes : les données textuelles réelles sont souvent bruyantes (elles contiennent des erreurs, des fautes d'orthographe, de l'argot et une grammaire non conventionnelle) et peuvent manquer de contexte, ce qui peut avoir un impact sur les performances des systèmes d'extraction d'entités. 
• Entités hors vocabulaire / nouvelles entités : les modèles peuvent avoir du mal à reconnaître les entités ou les mots qui n'ont pas été rencontrés pendant l'entraînement (mots hors vocabulaire), ou les termes et noms nouvellement inventés. La tokenisation au niveau des sous-mots et les embeddings au niveau des caractères peuvent aider à atténuer ce problème.
• Erreurs de détection des limites d'entité : il peut être difficile d'identifier précisément le début et la fin d'une étendue d'entité, en particulier pour les entités longues ou complexes, ou celles qui appartiennent à des domaines spécialisés. Les erreurs ici affectent directement la classification.
• Pénurie de données et coûts d'annotation : les modèles de machine learning supervisé, en particulier ceux de deep learning, nécessitent généralement de grandes quantités de données annotées de haute qualité, dont la création est coûteuse et chronophage. C'est un obstacle majeur pour les langues sous-représentées ou les domaines spécialisés. 
• Adaptation de domaine : les modèles entraînés sur un domaine donné sont souvent peu performants lorsqu'ils sont appliqués à un autre domaine en raison des différences de vocabulaire, de syntaxe et de types d'entités. Des techniques comme l'apprentissage par transfert (le réglage précis de modèles pré-entraînés) peuvent être essentielles pour l'adaptation. 
• Difficultés liées à la langue : les performances de l'extraction d'entités varient selon les langues en raison des différences de grammaire, de morphologie (par exemple, la richesse des inflexions), de systèmes d'écriture (par exemple, l'absence de majuscules pour les noms dans certaines langues) et de la disponibilité des ressources linguistiques. 
• Évolutivité et ressources de calcul : l'entraînement et le déploiement de modèles de deep learning complexes peuvent être gourmands en ressources de calcul et nécessiter une puissance de traitement importante (comme des GPU) et du temps. 
• Biais et équité : les modèles d'extraction d'entités peuvent hériter des biais présents dans les données d'entraînement, ce qui peut entraîner des résultats injustes ou discriminatoires. Il est important d'utiliser des données diversifiées et représentatives, et d'employer des techniques de détection et d'atténuation des biais. 

Pour commencer à utiliser l'extraction d'entités, vous devez généralement suivre les étapes suivantes :

Définissez clairement les types d'entités que vous souhaitez extraire et leurs catégories associées, et expliquez les objectifs du système NER et la façon dont les entités extraites seront utilisées. Cette étape est essentielle pour s'assurer que le système d'extraction d'entités est adapté à vos besoins spécifiques.

Rassembler un corpus de données textuelles en rapport avec votre domaine Pour les approches de machine learning supervisé, ces données doivent être annotées (étiquetées) méticuleusement par des annotateurs humains conformément à des consignes prédéfinies. La qualité et la cohérence de ces annotations sont primordiales pour entraîner un modèle très performant. 

Sélectionnez une technique d'extraction d'entités appropriée (basée sur des règles, sur le machine learning, sur le deep learning ou hybride) en fonction de vos exigences, de la disponibilité des données, de la précision souhaitée et des ressources de calcul. Tenez compte des compromis entre ces approches. 

Nettoyez et prétraitez vos données textuelles pour supprimer le bruit et les incohérences. Cela peut inclure la gestion des problèmes tels que les fautes d'orthographe, la ponctuation et les caractères spéciaux, ainsi que les étapes de prétraitement mentionnées précédemment (tokenisation, étiquetage points de vente, etc.). 

Si vous utilisez une approche de machine learning ou de deep learning, l'étape suivante consiste à sélectionner et à entraîner un modèle. Cela implique de choisir une architecture de modèle appropriée (comme un RNN ou un Transformer) et de l'entraîner sur vos données étiquetées. L'entraînement consiste à fournir au modèle des exemples de texte et les entités correspondantes pour qu'il apprenne des relations et des schémas. 

Évaluez les performances de votre système d'extraction d'entités à l'aide de métriques telles que la précision, le rappel et le score F1 sur un ensemble de test réservé. Cela vous aide à comprendre dans quelle mesure votre système identifie et classe les entités. L'analyse des erreurs est également essentielle pour identifier les points faibles.

Affiner le modèle en fonction des résultats de l'évaluation et de l'analyse des erreurs Cela peut impliquer d'ajuster les hyperparamètres, de modifier ou d'augmenter les données d'entraînement, ou même de changer l'architecture du modèle. Il s'agit d'un processus itératif.

Déployez votre système pour traiter les nouvelles données textuelles et extraire les entités en temps réel ou par lots. Cela peut impliquer d'intégrer le système d'extraction d'entités dans une application ou un workflow plus vaste, peut-être sous forme d'API. 

Surveillez en continu les performances du modèle en production. Les caractéristiques des données peuvent changer au fil du temps (dérive des données), ce qui peut dégrader les performances. Il peut être nécessaire de réentraîner ou de mettre à jour régulièrement le modèle avec de nouvelles données.

L'extraction d'entités joue un rôle essentiel dans de nombreux cas d'utilisation concrets, y compris : 

• Extraction d'informations et graphes de connaissances : permet d'extraire des informations structurées à partir de textes non structurés, qui peuvent ensuite être utilisées pour créer des graphes de connaissances. Ces graphes représentent des entités et leurs relations, ce qui permet d'effectuer des recherches avancées, de répondre à des questions et d'analyser des données. 
• Gestion de la relation client (CRM) et assistance : l'extraction d'entités peut servir à analyser les interactions avec les clients, comme les e-mails, les posts sur les réseaux sociaux et les demandes d'assistance. Les entreprises peuvent ainsi identifier le sentiment des clients, suivre les problèmes, catégoriser les demandes et fournir une assistance plus personnalisée. 
• Renseignement et sécurité : peut être utilisé pour analyser de grandes quantités de données textuelles provenant d'articles de presse, de réseaux sociaux et d'autres sources afin d'identifier des menaces potentielles, de suivre des personnes d'intérêt et de recueillir des renseignements. 
• Moteurs de recherche : améliore la pertinence et la rapidité des recherches en comprenant les entités dans les requêtes et les documents. 
• Classification et recommandation de contenu : permet de classer le contenu et de recommander des articles, des produits ou des contenus multimédias pertinents en fonction des entités extraites. 

L'extraction d'entités peut également être utilisée dans les domaines suivants :

• Santé : extraction d'entités médicales (maladies, symptômes, médicaments, informations sur les patients) à partir de dossiers de patients, de notes cliniques et d'articles de recherche pour l'analyse et la recherche
• Finance : identifier les entités financières (noms d'entreprises, symboles boursiers, valeurs monétaires) et les événements dans les articles de presse et les rapports pour l'analyse de marché, l'évaluation des risques et la détection des fraudes
• E-commerce : extraction d'informations sur les produits, les marques et les caractéristiques à partir des avis et des descriptions pour améliorer la recherche, les systèmes de recommandation et l'analyse de marché
• Ressources humaines : automatiser la sélection des CV en extrayant les compétences, l'expérience et les qualifications