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Reconocimiento de entidades nombradas (NER)

¿Qué es Reconocimiento de entidades nombradas (NER)?

El reconocimiento de entidades nombradas (Named Entity Recognition, NER) es una técnica de procesamiento del lenguaje que localiza en un texto nombres de personas, empresas y lugares, además de fechas o importes, y los asigna a una categoría. Así, el texto libre se convierte en datos estructurados. Ejemplo: de un correo se extraen automáticamente la empresa remitente, la persona de contacto, la fecha de entrega y el importe de la factura para pasarlos al CRM.

Cómo ayuda KI.ordo

La plantilla de KI.ordo «Extraer nombres, empresas, lugares y fechas» te devuelve estos datos de un texto como lista estructurada (JSON).

Más información →: Reconocimiento de entidades nombradas (NER)

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Términos relacionados

IA extractiva

La IA extractiva agrupa los métodos que sacan información ya existente de textos o documentos, en lugar de redactar contenido nuevo. El resultado procede de la fuente de forma literal o con una estructura fija: números de factura de un PDF, frases clave para un resumen o el pasaje relevante como respuesta a una pregunta. Como no se inventa nada, el riesgo de afirmaciones falsas es menor que con enfoques puramente generativos; a menudo se combinan ambos.

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Plantilla

Procesamiento del lenguaje natural (PLN)

El procesamiento del lenguaje natural (Natural Language Processing, NLP) es la rama de la IA que permite a los ordenadores analizar, comprender y generar lenguaje humano escrito u oral. Abarca tareas como traducción, clasificación, resumen, análisis de sentimiento y sistemas de pregunta-respuesta. Antes predominaban las reglas y los métodos estadísticos; hoy el campo lo marcan los grandes modelos de lenguaje.

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Resolución de correferencias

La resolución de correferencias es una tarea del procesamiento del lenguaje natural que identifica qué expresiones de un texto se refieren a la misma persona, cosa o situación. En «La señora Weber llamó. Ella pide que la llamen», el sistema debe entender que «ella» es la señora Weber. Es importante para resúmenes, extracción de información y chatbots que deben mantener las referencias a lo largo de varias frases o turnos de conversación.

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spaCy

spaCy es una biblioteca de Python de código abierto para el procesamiento del lenguaje natural, desarrollada por la empresa berlinesa Explosion. Divide los textos en palabras y oraciones, identifica categorías gramaticales y formas base, analiza la estructura de las frases y reconoce entidades nombradas como personas, empresas o lugares. Hay modelos preentrenados para muchos idiomas, incluido el español. spaCy está pensada para ser rápida y usarse en aplicaciones reales, por ejemplo para preprocesar grandes volúmenes de documentos.

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