Reconocimiento de entidades con nombre (NER)

El reconocimiento de entidades con nombre (NER) es una tarea fundamental del procesamiento del lenguaje natural (PLN ) que consiste en identificar y clasificar automáticamente entidades con nombre en texto no estructurado en categorías predefinidas. Estas entidades pueden ser cualquier objeto del mundo real, como personas, organizaciones, lugares, fechas, cantidades o valores monetarios. El objetivo principal de la NER es extraer información estructurada de textos no estructurados, facilitando a las máquinas la comprensión y el procesamiento del lenguaje humano. Al transformar el texto bruto en un formato legible por las máquinas, la NER sirve de base para muchas aplicaciones de IA de nivel superior, como la recuperación de información, la respuesta a preguntas y el análisis de contenidos.

Los sistemas NER modernos se construyen normalmente utilizando modelos de aprendizaje automático, en particular arquitecturas de aprendizaje profundo. Estos modelos se entrenan en grandes conjuntos de datos anotados en los que los humanos ya han etiquetado las entidades. A través de estos datos de entrenamiento, el modelo aprende a reconocer los patrones contextuales y las características lingüísticas asociadas a los diferentes tipos de entidades. Los modelos avanzados como BERT y otras arquitecturas basadas en Transformer son muy eficaces en NER porque pueden procesar todo el contexto de una frase para hacer predicciones precisas.