L'obiettivo dell'estrazione di entità è trasformare il testo non strutturato in dati strutturati. In genere, questo viene fatto attraverso il seguente workflow:

1. Pre-elaborazione del testo: preparazione del testo per l'analisi.
2. Identificazione delle entità: individuazione delle potenziali entità nel testo.
3. Classificazione delle entità: categorizzazione delle entità identificate.
4. Output: presentazione delle informazioni estratte in un formato strutturato.

Il primo passaggio consiste nel preparare il testo per l'analisi. Spesso include tecniche come:

• Tokenizzazione: suddivisione del testo in unità più piccole come parole o frasi. 
• Tagging delle parti del discorso: assegnazione di tag grammaticali a ogni parola (ad esempio, sostantivo, verbo, aggettivo). Questo aiuta a comprendere la struttura grammaticale, poiché le entità sono spesso nomi o sintagmi nominali.
• Lemmatizzazione/stemming: riduzione delle parole alla loro forma di base o radice per standardizzare le variazioni. La lemmatizzazione è generalmente preferita perché tiene conto del significato della parola.
• Rimozione delle stop word (facoltativa): filtra le parole comuni come "il", "e" e "un" che potrebbero non contribuire in modo significativo all'identificazione delle entità. Questo passaggio è facoltativo, poiché alcune stop word possono far parte di entità denominate (ad esempio, "Stati Uniti d'America"). 
• Segmentazione delle frasi: divisione del testo in singole frasi, che aiuta a mantenere il contesto locale. 
• Normalizzazione (facoltativa): standardizzazione del testo, ad esempio conversione in minuscolo o gestione dei caratteri speciali. 

Le tecniche specifiche utilizzate possono variare a seconda del metodo di estrazione delle entità e della natura dei dati di testo. Ad esempio, mentre l'analisi delle dipendenze (comprensione delle relazioni tra le parole) è un'attività NLP utile, non è sempre un passaggio di pre-elaborazione fondamentale per tutti gli approcci di estrazione delle entità.

In questo passaggio, il sistema cerca potenziali entità all'interno del testo pre-elaborato. Il riconoscimento delle entità denominate (NER) è l'attività principale di identificazione e classificazione di queste entità. Le tecniche utilizzate per eseguire il NER includono:

• Corrispondenza di pattern: ricerca di pattern o sequenze di parole specifici che spesso indicano entità (ad esempio, "Sig." seguito da un nome o formati specifici per date o indirizzi email).
• Modelli statistici: utilizzo di modelli addestrati come Conditional Random Field (CRF), reti neurali ricorrenti (RNN) o Transformer per identificare le entità in base al loro contesto e alle parole circostanti. Questi modelli apprendono dalle caratteristiche estratte dal testo, come la forma delle parole, i tag di parte del discorso e i word embedding contestuali. 

Una volta identificate le potenziali entità, gli algoritmi di classificazione dell'AI, spesso basati su modelli di machine learning o sistemi basati su regole, le categorizzano in categorie predefinite. Come accennato in precedenza, alcune categorie comuni possono includere:

• Persona: nomi di persone
• Organizzazione: nomi di aziende, istituzioni o gruppi
• Località: nomi di città, paesi o aree geografiche
• Data/ora: date o orari specifici menzionati nel testo
• Altro: altre categorie che potrebbero essere pertinenti per le tue esigenze specifiche (ad esempio, prodotto, denaro o evento)

Infine, le entità estratte e le loro classificazioni vengono presentate in un formato strutturato, ad esempio: 

• Elenchi: semplici elenchi di entità e dei relativi tipi
• JSON/XML: formati comuni per l'archiviazione e lo scambio di dati strutturati 
• Knowledge Graph: un modo per visualizzare le relazioni tra le entità 

Per capire come funziona l'estrazione di entità nella pratica, considera la seguente frase: "Il 29 agosto 2024, Optimist Corp. ha annunciato a Chicago che il suo CEO, Brad Doe, si sarebbe dimesso dopo un round di finanziamento di successo da 5 milioni di dollari". Un sistema di estrazione di entità elaborerebbe questo testo e restituirebbe i seguenti dati strutturati:

• Persona: Brad Doe
• Organizzazione: Optimist Corp.
• Località: Chicago
• Data: 29 agosto 2024
• Denaro: 5 milioni di $

Per eseguire l'estrazione di entità si possono utilizzare diverse tecniche, ognuna con i propri punti di forza e di debolezza.

Questi metodi si basano su regole e pattern predefiniti per identificare le entità. Sono:

• Relativamente semplici da implementare
• Trasparenti
• Richiedono competenze nel dominio per definire le regole
• Possono essere efficaci in domini specifici con regole ben definite, ma avere difficoltà a gestire variazioni nel linguaggio o strutture di frasi complesse, con conseguente richiamo limitato
• Difficili da scalare e mantenere man mano che le regole diventano più complesse

Queste tecniche sfruttano modelli statistici addestrati su set di dati di grandi dimensioni per identificare e classificare le entità. Ecco cosa fanno:

• Possono adattarsi a nuovi dati e variazioni linguistiche
• Richiedono grandi quantità di dati di addestramento etichettati e feature engineering (anche se in misura minore per il deep learning)
• L'addestramento può essere costoso in termini di calcolo
• I modelli comuni includono sistemi di deep learning moderni come le reti neurali ricorrenti (RNN) e i transformer (come BERT), che vengono addestrati su grandi set di dati per riconoscere le entità in base al contesto

Questi metodi combinano i punti di forza degli approcci di machine learning e basati su regole. Ecco cosa fanno:

• Offrono un equilibrio tra flessibilità ed efficienza, con un potenziale aumento dell'accuratezza
• Richiedono una progettazione e un'implementazione attente per integrare componenti diversi

Ad esempio, un sistema ibrido potrebbe utilizzare metodi basati su regole per identificare potenziali entità con pattern chiari (come date o ID) e quindi applicare modelli di machine learning per classificare entità più ambigue (come nomi di persone o organizzazioni).

Sebbene l'estrazione di entità possa essere uno strumento efficace, è essenziale essere consapevoli delle sue potenziali sfide e limitazioni:

• Ambiguità: le entità a volte possono essere ambigue o avere più significati a seconda del contesto (ad esempio, "Washington" come persona, luogo o organizzazione). Per identificarle e classificarle in modo accurato è necessaria una solida comprensione del contesto.
• Dati con rumore e incompleti: i dati di testo del mondo reale possono spesso avere rumore (contenere errori, errori di ortografia, termini gergali, grammatica non convenzionale) e potrebbero non avere un contesto sufficiente, il che può influire sulle prestazioni dei sistemi di estrazione delle entità. 
• Entità non incluse nel vocabolario (OOV)/nuove entità: i modelli potrebbero avere difficoltà a riconoscere entità o parole non incontrate durante l'addestramento (parole OOV) o termini e nomi nuovi. La tokenizzazione a livello di sottoparola e gli incorporamenti a livello di carattere possono contribuire a mitigare questo problema.
• Errori di rilevamento dei confini delle entità: identificare con precisione l'inizio e la fine di uno span di entità può essere difficile, soprattutto per entità lunghe o complesse o per quelle in domini specializzati. Gli errori qui influiscono direttamente sulla classificazione.
• Scarsità di dati e costi di annotazione: i modelli di machine learning supervisionato, in particolare quelli di deep learning, in genere richiedono grandi quantità di dati annotati di alta qualità, la cui creazione è costosa e richiede molto tempo. Questo rappresenta un notevole collo di bottiglia per le lingue con poche risorse o per i domini specializzati. 
• Adattamento del dominio: i modelli addestrati su un dominio spesso hanno prestazioni scarse quando vengono applicati a un dominio diverso a causa delle differenze nel vocabolario, nella sintassi e nei tipi di entità. Tecniche come il transfer learning (ottimizzazione dei modelli preaddestrati) possono essere fondamentali per l'adattamento. 
• Sfide specifiche per la lingua: le prestazioni di estrazione delle entità variano a seconda della lingua a causa delle differenze nella grammatica, nella morfologia (ad esempio, per le lingue con flessione nominale), nei sistemi di scrittura (ad esempio, la mancanza di maiuscole per i nomi in alcune lingue) e nella disponibilità di risorse linguistiche. 
• Scalabilità e risorse di calcolo: l'addestramento e il deployment di modelli di deep learning complessi possono richiedere un'elevata intensità di calcolo, che richiede una potenza di elaborazione significativa (come le GPU) e molto tempo. 
• Bias ed equità: i modelli di estrazione di entità possono ereditare i bias presenti nei dati di addestramento, il che può portare a risultati iniqui o discriminatori. È importante utilizzare dati diversificati e rappresentativi e impiegare tecniche di rilevamento e mitigazione dei bias. 

Per iniziare a utilizzare l'estrazione di entità, in genere è necessario seguire questi passaggi:

Definisci chiaramente i tipi di entità che vuoi estrarre e le categorie associate e comunica gli obiettivi del sistema NER e il modo in cui verranno utilizzate le entità estratte. Questo passaggio è fondamentale per garantire che il sistema di estrazione delle entità sia adattato alle tue esigenze specifiche.

Raccogli un corpus di dati di testo pertinenti al tuo dominio. Per gli approcci di machine learning supervisionato, questi dati devono essere annotati (etichettati) meticolosamente da annotatori umani secondo linee guida predefinite. La qualità e la coerenza di queste annotazioni sono fondamentali per l'addestramento di un modello ad alte prestazioni. 

Seleziona una tecnica di estrazione di entità appropriata (basata su regole, machine learning, deep learning o ibrida) in base ai requisiti, alla disponibilità dei dati, all'accuratezza desiderata e alle risorse di calcolo.Considera i compromessi tra questi approcci. 

Pulisci e pre-elabora i dati di testo per rimuovere rumore e incongruenze. Ciò può includere la gestione di problemi come errori di ortografia, punteggiatura e caratteri speciali, nonché i passaggi di pre-elaborazione menzionati in precedenza (tokenizzazione, tagging POS e altro). 

Se utilizzi un approccio di machine learning o deep learning, il passaggio successivo consiste nel selezionare e addestrare un modello. Ciò comporta la scelta di un'architettura di modello appropriata (come RNN o Transformer) e quindi l'addestramento sui dati etichettati. L'addestramento prevede l'inserimento nel modello di esempi di testo e delle entità corrispondenti per apprendere pattern e relazioni. 

Valuta le prestazioni del tuo sistema di estrazione di entità utilizzando metriche come precisione, richiamo e punteggio F1 su un set di test che hai messo da parte in precedenza. Questo ti aiuta a capire quanto bene il tuo sistema sta identificando e classificando le entità. L'analisi degli errori è fondamentale anche per identificare le debolezze.

In base ai risultati della valutazione e all'analisi degli errori, perfeziona il modello. Ciò può comportare la regolazione degli iperparametri, la modifica o il miglioramento dei dati di addestramento o persino la modifica dell'architettura del modello. Si tratta di un processo iterativo.

Esegui il deployment del sistema per elaborare nuovi dati di testo ed estrarre entità in tempo reale o in batch. Ciò può comportare l'integrazione del sistema di estrazione delle entità in un'applicazione o un workflow più ampio, ad esempio sotto forma di API. 

Monitora continuamente le prestazioni del modello in produzione. Le caratteristiche dei dati possono cambiare nel tempo ("deriva dei dati"), con un potenziale peggioramento delle prestazioni. Potrebbe essere necessario eseguire regolarmente un nuovo addestramento o aggiornamenti con nuovi dati.

L'estrazione di entità svolge un ruolo cruciale in vari usi reali, tra cui: 

• Estrazione di informazioni e Knowledge Graph: aiuta a estrarre informazioni strutturate da testo non strutturato, che possono poi essere utilizzate per creare Knowledge Graph. Questi grafi rappresentano le entità e le loro relazioni e consentono la ricerca avanzata, il question answering e l'analisi dei dati. 
• Gestione dei rapporti con i clienti (CRM) e assistenza: l'estrazione di entità può essere utilizzata per analizzare le interazioni con i clienti come email, post sui social media e ticket di assistenza. Ciò consente alle organizzazioni di identificare il sentiment dei clienti, monitorare i problemi, classificare le richieste e fornire un'assistenza più personalizzata. 
• Intelligence e sicurezza: può essere utilizzata per analizzare grandi quantità di dati di testo provenienti da articoli, social media e altre fonti per identificare potenziali minacce, monitorare persone di interesse e raccogliere intelligence. 
• Motori di ricerca: migliora la pertinenza e la velocità della ricerca grazie alla comprensione delle entità nelle query e nei documenti. 
• Classificazione e suggerimenti di contenuti: aiuta a categorizzare i contenuti e a consigliare articoli, prodotti o media pertinenti in base alle entità estratte. 

L'estrazione di entità può essere utilizzata anche in campi come:

• Sanità: estrazione di entità mediche (patologie, sintomi, farmaci, informazioni sui pazienti) da cartelle cliniche, note cliniche e documenti di ricerca per l'analisi e la ricerca
• Finanza: identificazione di entità finanziarie (nomi di aziende, simboli azionari, valori monetari) ed eventi in articoli e report per l'analisi di mercato, la valutazione del rischio e il rilevamento delle frodi
• E-commerce: estrazione di informazioni sui prodotti, sui brand e sulle caratteristiche da recensioni e descrizioni per migliorare la ricerca, i sistemi di consigli e l'analisi di mercato
• Risorse umane: automazione del vaglio dei curriculum tramite l'estrazione di competenze, esperienza e qualifiche