¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural o PNL?
🧐 Procesamiento del lenguaje natural (o PNL Para»Procesamiento del lenguaje natural«) es una rama de la inteligencia artificial (IA) que se centra en que las computadoras entiendan y analicen el lenguaje humano. 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 concreto, esto significa que las computadoras pueden entender el lenguaje natural, como correos electrónicos, tuits y artículos de periódicos, y extraer información de ellos. Gracias a la PNL, podemos analizar datos textuales a gran escala y extraer información valiosa de ella. Una aplicación clave de la PNL es el reconocimiento de entidades denominadas (NER), que se centra en el reconocimiento y el etiquetado de varios tipos de entidades (entidades), como nombres, ubicaciones, fechas, correos electrónicos, etc., lo que permite extraer automáticamente información específica del texto, el audio y vídeo. La implementación de NER implica escribir código que siga documentación y ejemplos específicos, especialmente en contextos como el uso de Azure. Para procesar el lenguaje natural, la PNL utiliza modelos estadísticos y redes neuronales profundas («Aprendizaje profundo»). Estos modelos se basan en amplios conjuntos de datos lingüísticos para desarrollar una comprensión del lenguaje y sus estructuras.
La PNL encuentra numerosas aplicaciones en la vida diaria, incluidos 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 un proyecto llevado a cabo con la ayuda de Innovatiana consistió en la certificación de miles de anuncios inmobiliarios para entrenar un modelo de PNL. La información como el tamaño de la propiedad, el número de habitaciones, los servicios disponibles y más podría extraerse automáticamente de los datos no estructurados.
💡 ¡Descubra los 5 puntos clave a continuación para el éxito de sus proyectos de certificación de PNL multilingües!
1. Defina pautas claras (instrucciones para etiquetar sus documentos textuales)
Durante el etiquetado de datos para la PNL, es fundamental establecer directrices claras para etiquetadoras de datos, incluso para la aplicación del reconocimiento de entidades nombradas (NER) en varios proyectos. Estas directrices deben cubrir los distintos aspectos que deben anotarse, como las entidades nombradas, las relaciones, los sentimientos, etc., y explicar cómo integrar eficazmente el NER en la aplicación del usuario. El reconocimiento de entidades desempeña un papel clave a la hora de identificar y clasificar las entidades en textos no estructurados. Por ejemplo, es fundamental para la seudonimización de los datos personales en los documentos y el análisis de textos no estructurados, lo que facilita 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 etiquetar entidades en texto mediante NER en Amazon SageMaker Ground Truth y crear tareas de etiquetado para el reconocimiento de entidades mediante la API SageMaker son ejemplos de su aplicación práctica. Se deben proporcionar ejemplos e instrucciones detallados para ayudar anotadores comprender las expectativas y las 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. Capacite a los anotadores en técnicas de etiquetado con IA
Es necesario capacite a los etiquetadores de datos en tareas de etiquetado específicas. Deben estar familiarizados con las pautas, los objetivos y los criterios de calidad. La formación práctica y las sesiones de revisión periódicas pueden ayudar a mejorar la coherencia y la calidad de las anotaciones.
3. Mantener la coherencia del conjunto de datos
La coherencia es fundamental durante el etiquetado. Es imprescindible que todos los anotadores, o «etiquetadores de datos», apliquen de forma coherente los mismos criterios y sigan las mismas directrices para garantizar la coherencia de las anotaciones. Para lograr esto, se recomienda encarecidamente el uso de una guía detallada o un glosario específico. Estas herramientas proporcionan referencias claras a la terminología y metodología de anotación, reduciendo así las variaciones individuales y garantizando una mayor precisión de los datos.
4. Revise y valide las anotaciones
El paso de verificar y validar las anotaciones es esencial para mantener la calidad y la confiabilidad de un conjunto de datos anotados. Este riguroso procedimiento debe incluir un control de calidad interno, en el que, por ejemplo, un gerente de etiquetado del equipo de Innovatiana supervisa y revisa las anotaciones para garantizar su precisión. Durante esta fase, un equipo especializado revisa las anotaciones para detectar y corregir errores, ambigüedades e inconsistencias. Este enfoque permiteoptimizar la calidad de los datos y garantizar su fiabilidad para futuras aplicaciones.
5. Itera y mejora
La certificación de PNL es un proceso iterativo para el reconocimiento de entidades y el reconocimiento de entidades nombradas. Las organizaciones se enfrentan a importantes desafíos a la hora de gestionar grandes volúmenes de documentos, y el uso del reconocimiento de entidades nombradas (NER) puede ayudar a superar estos desafíos al extraer automáticamente la información de los documentos de texto, audio y vídeo.
Es importante recopilar comentarios de los etiquetadores de datos y los usuarios finales para mejorar constantemente la calidad de las anotaciones y refinar 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 en el proceso de etiquetado, o incluso para cambiar de herramienta durante el proyecto si las dificultades encontradas en la plataforma son numerosas y tienen un impacto negativo en la calidad de los datos.
💡 Al seguir estas mejores prácticas, es posible Garantizar datos de alta calidad para entrenar modelos de procesamiento del lenguaje natural (PNL o procesamiento del lenguaje natural) y obtenga resultados confiables y precisos.
