El Procesamiento del Lenguaje Natural (PL N) es una rama de la Inteligencia Artificial (IA) que se centra en la comprensión y el análisis del lenguaje humano por parte de los ordenadores. El NER o Reconocimiento de Entidades Nombradas, una técnica basada en la PNL, es una solución que extrae automáticamente información de documentos textuales, de audio o de vídeo.
En la práctica, esto significa que los ordenadores pueden entender el lenguaje natural, como correos electrónicos, tuits y artículos de periódico, y extraer información de ellos. La PNL permite analizar datos textuales a gran escala y extraer información valiosa. Una aplicación clave de la PNL es el Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER), que se centra en reconocer y etiquetar distintos tipos de entidades (entidades) como nombres, lugares, fechas, correos electrónicos, etc., lo que permite extraer automáticamente información específica de datos textuales, de audio y de 🔗 vídeo. Implementar NER implica escribir código que siga documentación y ejemplos específicos, sobre todo en contextos como el uso de 🔗 Azure AI Language. Para procesar el lenguaje natural, NLP utiliza modelos estadísticos y redes neuronales profundas ("Deep Learning"). Estos modelos se entrenan en grandes conjuntos de datos lingüísticos para desarrollar una comprensión del lenguaje y sus estructuras.
La PNL tiene muchas aplicaciones en la vida cotidiana, como los asistentes de voz, los sistemas de traducción automática, los chatbots, la recuperación de información, el análisis de redes sociales y la clasificación automática de documentos. Un ejemplo concreto de proyecto realizado con la ayuda de 🔗 Innovatiana consistió en etiquetar miles de anuncios inmobiliarios para entrenar un modelo de PLN. Información como la superficie de las propiedades, el número de dormitorios, las instalaciones disponibles y mucho más podía extraerse automáticamente de datos no estructurados.
Aquí tiene 5 puntos clave para garantizar el éxito de sus proyectos de etiquetado multilingüe con PNL.
1. Defina directrices claras (instrucciones de etiquetado para sus documentos de texto)
Durante la 🔗 etiquetado de datos para la PNL, es esencial establecer directrices precisas para los 🔗 etiquetadores de datosincluso para la aplicación del Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER) en diversos proyectos. Estas directrices deben cubrir los distintos aspectos que deben anotarse, como entidades con nombre, relaciones, sentimientos, etc., y explicar cómo integrar eficazmente el NER en la aplicación del usuario. El reconocimiento de entidades desempeña un papel fundamental en la identificación y clasificación de entidades en textos no estructurados. Por ejemplo, es fundamental para la seudonimización de datos personales en documentos y el análisis de texto no estructurado, facilitando la protección de la privacidad y la extracción de información relevante.
Además, el uso del reconocimiento de entidades en Azure AI Language para identificar y clasificar entidades, el proceso de etiquetado de entidades en texto mediante NER en Amazon SageMaker Ground Truth y la creación de tareas de etiquetado para el reconocimiento de entidades mediante la API 🔗. SageMaker son ejemplos de su aplicación práctica. Se deben proporcionar ejemplos e instrucciones detalladas para ayudar a los 🔗 anotadores comprender las expectativas y aplicaciones prácticas de la NER, como la indexación de documentos, la organización de la información, los sistemas de respuesta a preguntas y otras tareas de PNL.
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2. Formación de anotadores en técnicas de etiquetado de AI
Los etiquetadores de datos deben recibir formación sobre las tareas específicas del etiquetado. Deben estar familiarizados con las directrices, los objetivos y los criterios de calidad. La formación práctica y las sesiones periódicas de revisión pueden contribuir a mejorar la coherencia y la calidad de las anotaciones.
3. Mantener la coherencia del conjunto de datos
La coherencia es fundamental a la hora de etiquetar. Es imprescindible que todos los anotadores, o "etiquetadores de datos", apliquen los mismos criterios y sigan las mismas directrices para garantizar la coherencia de las anotaciones. Para lograrlo, se recomienda encarecidamente el uso de una guía detallada o un glosario específico. Estas herramientas proporcionan referencias claras sobre terminología y metodología de anotación, reduciendo la variación individual y garantizando una mayor precisión de los datos.
4. Comprobar y validar las anotaciones
La fase de verificación y validación de las anotaciones es esencial para mantener la calidad y fiabilidad de un conjunto de datos anotados. Este riguroso procedimiento debe incluir un control de calidad interno en el que, por ejemplo, un responsable de etiquetado del equipo de Innovatiana supervise y examine las anotaciones para garantizar su exactitud. Durante esta fase, un equipo especializado revisa las anotaciones para detectar y corregir errores, ambigüedades e incoherencias. Este procesooptimiza la calidad de los datos y garantiza su fiabilidad para futuras aplicaciones.
5. Iterar y mejorar
El etiquetado en PLN es un proceso iterativo, tanto para el reconocimiento de entidades como para el reconocimiento de entidades con nombre. Las organizaciones se enfrentan a retos considerables a la hora de gestionar grandes volúmenes de documentos, y el uso del reconocimiento de entidades con nombre (NER) puede ayudar a superarlos extrayendo automáticamente información de documentos de texto, audio y vídeo.
Es importante recabar la opinión de los etiquetadores de datos y de los usuarios finales para mejorar constantemente la calidad de las anotaciones y perfeccionar las tareas de reconocimiento y categorización de palabras y nombres en los proyectos de PNL. Los errores y dificultades encontrados pueden servir de base para nuevas directrices o ajustes del proceso de etiquetado, o incluso para cambiar de herramienta durante el transcurso del proyecto si las dificultades encontradas con la plataforma son numerosas y repercuten negativamente en la calidad de los datos.
Siguiendo estas buenas prácticas, es posible garantizar datos de alta calidad para entrenar modelos de procesamiento del lenguaje natural (PLN ) y obtener resultados fiables y precisos.
