Named Entity Recognition (NER): cómo identificar y catalogar nombres propios

El Named Entity Recognition (NER) o reconocimiento de entidades nombradas es una subdisciplina de la lingüística computacional que se utiliza para identificar entidades nombradas (nombres propios) en un texto y catalogarlas según ciertos parámetros. Especialmente en el campo del aprendizaje automático, esta técnica juega un papel muy importante.

¿Qué es el Named Entity Recognition (NER)?

El Named Entity Recognition (abreviado NER) es una disciplina de la lingüística computacional que identifica nombres propios en textos y automáticamente los asigna a ciertas categorías. Esta tarea también se conoce como detección de nombres propios. Los nombres propios o entidades nombradas se refieren a palabras o secuencias de palabras que describen una entidad real. Esto puede incluir una persona, una empresa, una institución, un evento, un lugar, un producto específico o una fecha.

Esta disciplina también se aplica en el campo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial y proviene del ámbito del Natural Language Processing (NLP), donde el objetivo es categorizar y procesar el lenguaje natural mediante algoritmos, ordenadores y reglas predefinidas. Gracias a los avances continuos, el Named Entity Recognition ya muestra altas tasas de éxito en varios idiomas y es casi indistinguible del reconocimiento realizado por una persona.

¿Cómo funciona el Named Entity Recognition?

Existen varios métodos para el reconocimiento de entidades nombradas, de los cuales hablaremos más adelante en este artículo. Sin embargo, en cualquier método, hay dos pasos clave que son esenciales para el éxito del proceso.

Identificación de nombres propios

Esto incluye primero la identificación de una o varias entidades nombradas. No se trata solo de nombres propios típicos como “Pedro Sánchez”. Términos como “Lago de Como”, “Segunda Guerra Mundial”, “Tesla”, “Monte Fuji”, “Star Wars” o “12 de octubre de 1986” también se consideran entidades nombradas y pueden ser capturadas por el Named Entity Recognition. Una vez que estos nombres se identifican como tales, se marcan sus puntos de inicio y fin para que el sistema pueda reconocerlos dentro de un texto natural.

Categorización de las entidades nombradas

Después de la identificación, los nombres propios marcados se asignan a categorías definidas. Estas categorías pueden incluir personas, lugares, eventos históricos, empresas, instituciones, productos, fechas u obras de arte. Es importante que el Named Entity Recognition pueda, por ejemplo, reconocer variantes de una entidad y que los puntos de inicio y fin previamente establecidos sean precisos.

¿Qué métodos de NER existen?

Aunque los dos pasos mencionados son esenciales en cualquier proceso de reconocimiento de entidades nombradas, existen varios métodos y enfoques para obtener los resultados deseados. A continuación, te presentamos los cuatro enfoques más comunes y efectivos.

Análisis con diccionarios

En el método más simple, las entidades se comparan con diferentes diccionarios. Cuando hay una coincidencia entre una palabra o secuencia de palabras y un nombre propio en el diccionario, se marca como una entidad nombrada y luego se clasifica en la categoría correspondiente.

Named Entity Recognition basado en reglas

Las reglas definidas también se pueden usar como base para el Named Entity Recognition. Para ello, se desarrollan patrones que se comparan con los textos existentes. Cuando se encuentran coincidencias, las entidades se identifican y categorizan. Este método basado en reglas es adecuado sobre todo para textos especializados y no para un uso masivo.

Machine Learning e IA

Los mejores resultados se logran con métodos que utilizan aprendizaje automático o inteligencia artificial como base. Se utilizan conjuntos de datos para entrenar los sistemas correspondientes. El reconocimiento de patrones estadísticos juega aquí un papel crucial. Una vez completado el entrenamiento, la IA puede analizar textos desconocidos, identificar nombres propios y asignarlos a una categoría. En general, cuanto más amplios y equilibrados sean los datos de entrenamiento, mejores serán los resultados.

Enfoque híbrido de NER basado en reglas e inteligencia artificial

Un enfoque híbrido, que combina el Named Entity Recognition basado en reglas y la IA, puede proporcionar resultados muy efectivos. Las entidades simples se identifican mediante un conjunto de reglas, mientras que las entidades más complejas se encuentran y catalogan utilizando inteligencia artificial.

¿Cuáles son los usos del NER?

Existen numerosos casos de uso actuales o futuros para el Named Entity Recognition. Estos son algunos de los más importantes:

• Análisis de sentimientos: se utiliza para evaluar la retroalimentación de los clientes y las tendencias, identificando menciones de marcas, opiniones sobre productos u otras reacciones.
• Inteligencia de negocios: se usa para convertir textos no estructurados en datos estructurados, lo que es útil para el análisis de documentos financieros.
• Anotación de datos: la anotación de datos ayuda a mejorar modelos para la traducción de textos, clasificación y análisis. El Named Entity Recognition ha juega un papel importante en este proceso.
• Asistencia digital: NER es útil para servicios como chatbots, analizando las solicitudes de los usuarios y ofreciendo respuestas adecuadas.
• Etiquetado: la técnica se usa para filtrar nombres de personas o lugares en artículos y utilizarlos como metadatos.
• Motores de búsqueda: NER mejora los algoritmos de búsqueda para ofrecer resultados más relevantes.
• Redes neuronales: también se usa en el ámbito de la Long Short-Term Memory (LSTM) y técnicas similares.

¿Cuáles son los desafíos para el Named Entity Recognition?

Aunque el Named Entity Recognition ha avanzado rápidamente y produce resultados impresionantes, todavía se enfrenta a algunos desafíos técnicos. La adaptación de modelos entrenados a textos especializados no siempre ofrece los resultados esperados, especialmente si los datos para el Transfer Learning no son suficientes o específicos. Las nuevas entidades pueden limitar los modelos debido a la escasez de datos. Los enfoques Zero-Shot o Few-Shot, que requieren menos datos, pueden ofrecer una solución a este problema.