Reconocimiento de entidades con nombre (NER)

El reconocimiento de entidades con nombre (NER) es una forma de procesamiento del lenguaje natural (PLN) que se utiliza para identificar y clasificar entidades con nombre en un texto, como personas, lugares, organizaciones, etc. El NER es una parte esencial del análisis de textos y ayuda a extraer y reconocer entidades a partir de texto no estructurado.

La NER se utiliza para organizar grandes cantidades de datos no estructurados en formas más estructuradas y mejorar la precisión de los motores de búsqueda, los sistemas de respuesta a preguntas y la clasificación de textos para aplicaciones como los resúmenes de documentos. Se trata de una potente herramienta para que los científicos de datos y los desarrolladores de aprendizaje automático procesen y distingan con rapidez y precisión entidades como organizaciones, ubicaciones, personas, productos, etc.

NER puede utilizarse para analizar las opiniones de los clientes con el fin de identificar temas clave, extraer datos de documentos y páginas web para su uso en análisis posteriores y ayudar a automatizar las tareas de gestión de la experiencia del cliente.

A medida que crece la demanda de mejores capacidades de búsqueda, respuesta a preguntas y comprensión del lenguaje natural, se espera que el uso de la PLN en forma de NER se adopte cada vez más en diversos ámbitos. La NER puede mejorar la precisión y la velocidad de las tareas y resolver muchos problemas del mundo real en la ciencia de datos y el aprendizaje automático.