El modelo NER es una de las aplicaciones del Procesamiento de Lenguaje Natural PLN que se ha convertido en la base de ciertas tareas automáticas, como la traducción automática, la recuperación de información y la anonimización de textos.
Los beneficios de NER en el PLN son diversos: ayuda al ahorro del tiempo, simplifica procesos y facilita información valiosa dentro de cualquier sector, el industrial, el bancario, el financiero, en la administración pública, etc.
El modelo NER (Reconocimiento de Entidades Nombradas), se define como aquella herramienta desarrollada mediante la Inteligencia Artificial y el aprendizaje automático para la detección y clasificación de ciertas palabras o conjunto de palabras (entidad nombrada) dentro de un texto, bajo categorías previamente establecidas.
Por ejemplo, en un conjunto de documentos, como los contratos, este modelo permite la identificación de los nombres de personas o empresas y su clasificación, bajo la categoría o etiqueta de nombres propios.
Cada modelo, dependiendo del desarrollador y de los datos etiquetados, tendrá un nivel de calidad en el etiquetado NER, pudiendo entrenarse y mejorar su rendimiento y precisión para adaptarlo y personalizarlo en la extracción y detección de las entidades, de acuerdo con la temática y los idiomas necesarios.
Contar con un NER es de gran relevancia para cualquier sector o industria, porque representa una herramienta que:
Facilita la comprensión de un conjunto de documentos, mediante la detección y resaltado de palabras o términos clave.
Ayuda a extraer información valiosa de los documentos, de una forma fácil y rápida.
Procesa un gran volumen de información, de manera automática y en corto tiempo.
Dependiendo del desarrollo del modelo, éste podrá identificar cierto número de etiquetas NER o categorías. Por ejemplo, un NER básico puede detectar 3 etiquetas: personas, organizaciones y lugares. Otros tienen mayor capacidad, pudiendo identificar también el tiempo, las calles, la moneda, las cantidades, la nacionalidad, entre otras categorías.
La mayoría de los modelos NER son generales, abarcando todos los ámbitos. Pero existen otros NER con la capacidad de extraer términos en un ámbito o sector específico, como en el científico, el médico, el financiero, el legal, etc.
Todas estas capacidades de los modelos NER sirven de base para importantes aplicaciones del PLN, muy útiles en las empresas de cualquier sector, principalmente para la anonimización de datos.
En el proceso de la anonimización de información, un modelo NER tiene la capacidad de identificar los datos personales y eliminarlos de manera automática.
Pero no es la única aplicación, el NER y el PLN también se combinan para:
La clasificación de documentos. Mediante la detección de entidades destacadas, el modelo puede identificar la temática del documento y proceder a su clasificación.
El control de calidad de textos. Este modelo es de gran utilidad para detectar el plagio y la calidad de los textos, porque capta tanto las similitudes como las anomalías entre un grupo de documentos.
La extracción de palabras o términos de un ámbito con un vocabulario técnico específico, como en documentos médicos o financieros.
Todas estas aplicaciones de los modelos NER pueden observarse en múltiples sectores empresariales. Como ejemplo están los siguientes escenarios:
En las instituciones financieras, en los despachos de abogados o en la administración judicial, diariamente, debe extraerse información de múltiples, cientos y hasta miles de documentos con textos complejos. Un modelo NER simplifica los procesos de extracción de información, lo que reduce el error humano, el tiempo y de dinero.
Los departamentos y equipos de TI de organizaciones de ámbitos muy especializados, como bancos, empresas de seguro o del ámbito legal, se ven favorecidos con los modelos NER, porque les facilitan el desarrollo de soluciones automatizadas y personalizadas, de acuerdo con la temática específica necesaria.
Toda empresa u organización que capte y haga uso de datos personales emplea modelos NER para la anonimización de textos. Por ejemplo, organizaciones científicas, entidades bancarias o financieras e instituciones educativas
En las clínicas y entidades de la salud emplean modelos NER para la extracción de información importante de informes o análisis clínicos, con el fin de relacionarla y proporcionar una mejor atención a los pacientes.
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Las empresas que ofrecen esta tecnología deben ser organizaciones especializadas en el PLN, la IA y el aprendizaje automático profundo. De esta forma podrán contar con modelos NER precisos, específicos en diversas temáticas y con una amplia cobertura de idiomas.
En Pangeanic somos líderes en el PLN, contamos con el servicio de anonimización y nuestro propio modelo para el reconocimiento de entidades nombradas NER basado en la IA, especial para todo tipo de industrias y sectores empresariales.
Nuestro modelo NER puede funcionar de forma integrada en nuestro servicio de anonimización de datos o como un sistema único. Tiene la capacidad de detectar los términos asociados a personas, empresas y lugares. Además, posee la capacidad de ampliar su cobertura a otras entidades, como edad, plazos, familiares, números de documentos de identidad, profesiones, cargos, eventos, etc.
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