O objetivo da extração de entidades é transformar texto não estruturado em dados estruturados. Isso geralmente é feito com o seguinte fluxo de trabalho:

1. Pré-processamento de texto: preparar o texto para análise.
2. Identificação de entidades: encontrar possíveis entidades no texto.
3. Classificação de entidades: categorizar as entidades identificadas.
4. Saída: apresentação das informações extraídas em um formato estruturado.

A primeira etapa é preparar o texto para análise. Isso geralmente inclui técnicas como:

• Tokenização: divisão do texto em unidades menores, como palavras ou frases. 
• Marcação de classe gramatical: atribuição de tags gramaticais a cada palavra (por exemplo, substantivo, verbo, adjetivo). Isso ajuda a entender a estrutura gramatical, já que as entidades costumam ser substantivos ou frases nominais.
• Lematização/derivação: redução de palavras à forma básica ou raiz para padronizar variações. A lematização geralmente é preferível, porque considera o significado da palavra.
• Remoção de palavras sem sentido (opcional): filtragem de palavras comuns como "o", "e" e "um" que podem não contribuir muito para a identificação de entidades. Essa etapa é opcional, porque algumas palavras irrelevantes podem fazer parte de entidades nomeadas (por exemplo, "Estados da América"). 
• Segmentação de frases: divisão do texto em frases individuais, o que ajuda a manter o contexto local. 
• Normalização (opcional): padronização do texto, como conversão para letras minúsculas ou tratamento de caracteres especiais. 

As técnicas específicas usadas podem variar dependendo do método de extração de entidades e da natureza dos dados de texto. Por exemplo, embora a análise de dependências (compreensão das relações entre palavras) seja uma tarefa útil de PLN, ela nem sempre é uma etapa essencial de pré-processamento para todas as abordagens de extração de entidades.

Nesta etapa, o sistema procura possíveis entidades no texto pré-processado. O reconhecimento de entidades nomeadas (NER) é a tarefa principal de identificar e classificar essas entidades. As técnicas usadas para realizar o NER incluem:

• Correspondência de padrões: procura padrões ou sequências específicas de palavras que costumam indicar entidades (por exemplo, "Sr." seguido de um nome ou formatos específicos para datas ou endereços de e-mail).
• Modelos estatísticos: usar modelos treinados, como campos aleatórios condicionais (CRFs), redes neurais recorrentes (RNNs) ou transformadores para identificar entidades com base no contexto e nas palavras ao redor. Esses modelos aprendem com atributos extraídos do texto, como formato da palavra, tags de parte do discurso e embeddings de palavras contextuais. 

Depois que as possíveis entidades são identificadas, os algoritmos de classificação de IA, geralmente baseados em modelos de machine learning ou sistemas baseados em regras, categorizam essas entidades em categorias predefinidas. Como mencionado anteriormente, algumas categorias comuns podem incluir:

• Pessoa: nomes de pessoas
• Organização: nomes de empresas, instituições ou grupos
• Local: nomes de cidades, países ou áreas geográficas
• Data/hora: datas ou horários específicos mencionados no texto
• Outros: outras categorias que podem ser relevantes para suas necessidades específicas (por exemplo, produto, dinheiro ou evento)

Por fim, as entidades extraídas e as classificações delas são apresentadas em um formato estruturado, como: 

• Listas: listas simples de entidades e seus tipos
• JSON/XML: formatos comuns para armazenar e trocar dados estruturados 
• Gráficos de informações: uma forma de visualizar as relações entre entidades 

Para entender como a extração de entidades funciona na prática, considere a seguinte frase: "Em 29 de agosto de 2024, a Optimist Corp. anunciou em Chicago que o CEO, Brad Doe, vai deixar o cargo após uma rodada de financiamento bem-sucedida de US$ 5 milhões." Um sistema de extração de entidades processaria esse texto e geraria os seguintes dados estruturados:

• Pessoa: Brad Doe
• Organização: Optimist Corp.
• Local: Chicago
• Data: 29 de agosto de 2024
• Dinheiro: US$ 5 milhões

É possível usar várias técnicas para realizar a extração de entidades, cada uma com seus próprios pontos fortes e fracos.

Esses métodos se baseiam em regras e padrões predefinidos para identificar entidades. Características sobre eles:

• Relativamente simples de implementar
• Transparentes
• Exigem conhecimento do domínio para definir as regras
• Podem ser eficazes em domínios específicos com regras bem definidas, mas podem ter dificuldades em lidar com variações na linguagem ou estruturas de frases complexas, levando a uma recuperação limitada
• Difíceis de escalonar e manter à medida que as regras se tornam mais complexas

Essas técnicas usam modelos estatísticos treinados em grandes conjuntos de dados para identificar e classificar entidades. Elas:

• Conseguem se adaptar a novos dados e variações de linguagem
• Exigem quantidades significativas de dados de treinamento rotulados e engenharia de atributos (embora menos para aprendizado profundo)
• Podem ser computacionalmente caras para treinar
• Os modelos comuns incluem sistemas modernos de aprendizado profundo, como redes neurais recorrentes (RNNs) e Transformers (como o BERT), que são treinados em grandes conjuntos de dados para reconhecer entidades com base no contexto

Esses métodos combinam os pontos fortes das abordagens baseadas em regras e de machine learning. Eles:

• Oferecem um equilíbrio entre flexibilidade e eficiência, o que pode levar a uma maior acurácia
• Exigem design e implementação cuidadosos para integrar diferentes componentes

Por exemplo, um sistema híbrido pode usar métodos baseados em regras para identificar possíveis entidades com padrões claros (como datas ou IDs) e, em seguida, aplicar modelos de aprendizado de máquina para classificar entidades mais ambíguas (como nomes de pessoas ou organizações).

A extração de entidades é uma ferramenta poderosa, mas é essencial estar ciente dos possíveis desafios e limitações:

• Ambiguidade: às vezes, as entidades podem ser ambíguas ou ter vários significados dependendo do contexto (por exemplo, "Washington" como pessoa, local ou organização). Para identificar e classificar esses dados com precisão, é necessário ter um bom entendimento do contexto.
• Dados ruidosos e incompletos: os dados de texto do mundo real costumam ser ruidosos (com erros, grafias incorretas, gírias, gramática não convencional) e podem não ter contexto suficiente, o que pode afetar o desempenho dos sistemas de extração de entidades. 
• Entidades fora do vocabulário (OOV) / novas entidades: os modelos podem ter dificuldade em reconhecer entidades ou palavras que não foram encontradas durante o treinamento (palavras OOV) ou termos e nomes recém-criados. A tokenização de subpalavras e as incorporações no nível de caractere podem ajudar a mitigar isso.
• Erros de detecção de limites de entidades: identificar com precisão o início e o fim de um intervalo de entidades pode ser difícil, especialmente para entidades longas ou complexas ou aquelas em domínios especializados. Erros aqui afetam diretamente a classificação.
• Escassez de dados e custos de anotação: os modelos de machine learning supervisionado, especialmente os de aprendizado profundo, geralmente exigem grandes quantidades de dados anotados de alta qualidade, o que é caro e demorado para criar. Esse é um grande gargalo para idiomas com poucos recursos ou domínios especializados. 
• Adaptação de domínio: os modelos treinados em um domínio geralmente têm um desempenho ruim quando aplicados a um domínio diferente devido a diferenças no vocabulário, na sintaxe e nos tipos de entidades. Técnicas como o aprendizado por transferência (ajuste de modelos pré-treinados) podem ser cruciais para a adaptação. 
• Desafios específicos do idioma: o desempenho da extração de entidades varia entre os idiomas devido a diferenças na gramática, morfologia (por exemplo, flexão rica), sistemas de escrita (por exemplo, falta de capitalização de nomes em alguns idiomas) e a disponibilidade de recursos linguísticos. 
• Escalonabilidade e recursos computacionais: treinar e implantar modelos complexos de aprendizado profundo pode ser computacionalmente intensivo, exigindo grande poder de processamento (como GPUs) e tempo. 
• Viés e imparcialidade: os modelos de extração de entidades podem herdar vieses presentes nos dados de treinamento, o que pode levar a resultados injustos ou discriminatórios. É importante usar dados diversos e representativos e empregar técnicas de detecção e mitigação de viés. 

Para começar a usar a extração de entidades, geralmente é preciso seguir estas etapas:

Defina claramente os tipos de entidades que você quer extrair e as categorias associadas a elas, além de transmitir as metas do sistema NER e como as entidades extraídas serão usadas. Essa etapa é essencial para garantir que o sistema de extração de entidades seja adaptado às suas necessidades específicas.

Reúna um corpus de dados de texto relevantes para seu domínio. Para abordagens de machine learning supervisionado, esses dados precisam ser meticulosamente anotados (rotulados) por anotadores humanos de acordo com diretrizes predefinidas. A qualidade e a consistência dessas anotações são fundamentais para treinar um modelo de alto desempenho. 

Selecione uma técnica apropriada de extração de entidades (baseada em regras, machine learning, aprendizado profundo ou híbrida) com base nos seus requisitos, disponibilidade de dados, precisão desejada e recursos computacionais.Considere as vantagens e desvantagens dessas abordagens. 

Limpe e pré-processe seus dados de texto para remover ruídos e inconsistências. Isso pode incluir o tratamento de problemas como erros de ortografia, pontuação e caracteres especiais, bem como as etapas de pré-processamento mencionadas anteriormente (tokenização, marcação POS e muito mais). 

Se você estiver usando uma abordagem de machine learning ou aprendizado profundo, a próxima etapa é selecionar e treinar um modelo. Isso envolve escolher uma arquitetura de modelo apropriada (como uma RNN ou Transformer) e treiná-la nos seus dados rotulados. O treinamento envolve alimentar o modelo com exemplos de texto e as entidades correspondentes para aprender padrões e relações. 

Avalie o desempenho do seu sistema de extração de entidades usando métricas como precisão, recall e pontuação F1 em um conjunto de testes separado.Isso ajuda a entender o desempenho do seu sistema na identificação e classificação de entidades. A análise de erros também é essencial para identificar pontos fracos.

Com base nos resultados da avaliação e na análise de erros, refine o modelo. Isso pode envolver o ajuste de hiperparâmetros, a modificação ou o aumento dos dados de treinamento ou até mesmo a mudança da arquitetura do modelo. Esse é um processo iterativo.

Implante seu sistema para processar novos dados de texto e extrair entidades em tempo real ou em lote. Isso pode envolver a integração do sistema de extração de entidades em um aplicativo ou fluxo de trabalho maior, talvez como uma API. 

Monitore continuamente o desempenho do modelo em produção. As características dos dados podem mudar com o tempo ("deslocamento de dados"), o que pode degradar o desempenho. Pode ser necessário fazer atualizações ou retreinamentos regulares com novos dados.

A extração de entidades desempenha um papel crucial em vários usos no mundo real, incluindo: 

• Extração de informações e grafos de conhecimento: ajuda a extrair informações estruturadas de textos não estruturados, que podem ser usadas para criar grafos de conhecimento. Esses gráficos representam entidades e seus relacionamentos, permitindo pesquisa avançada, respostas a perguntas e análise de dados. 
• Gestão de relacionamento com o cliente (CRM) e suporte: a extração de entidades pode ser usada para analisar interações com clientes, como e-mails, postagens em redes sociais e tíquetes de suporte. Isso permite que as organizações identifiquem o sentimento do cliente, rastreiem problemas, categorizem solicitações e ofereçam suporte mais personalizado. 
• Inteligência e segurança: pode ser usado para analisar grandes quantidades de dados de texto de artigos de notícias, mídias sociais e outras fontes para identificar possíveis ameaças, rastrear pessoas de interesse e coletar informações. 
• Mecanismos de pesquisa: melhora a relevância e a velocidade da pesquisa ao entender as entidades em consultas e documentos. 
• Classificação e recomendação de conteúdo: ajuda a categorizar o conteúdo e recomendar artigos, produtos ou mídias relevantes com base nas entidades extraídas. 

A extração de entidades também pode ser usada em campos como:

• Saúde: extração de entidades médicas (doenças, sintomas, medicamentos, informações do paciente) de registros de pacientes, notas clínicas e artigos de pesquisa para análise e pesquisa
• Finanças: identificação de entidades financeiras (nomes de empresas, símbolos de ações, valores monetários) e eventos em artigos de notícias e relatórios para análise de mercado, avaliação de risco e detecção de fraudes
• E-commerce: extração de informações de produtos, marcas e recursos de avaliações e descrições para melhorar a pesquisa, os sistemas de recomendação e a análise de mercado
• Recursos humanos: automatizar a triagem de currículos extraindo habilidades, experiência e qualificações