Extracción de información mediante procesamiento del lenguaje natural (PLN)

La extracción de información (IE) tiene sus raíces en el desarrollo temprano del procesamiento del lenguaje natural (NLP) y la inteligencia artificial (IA), cuando el enfoque aún estaba puesto en sistemas basados ​​en reglas que dependían de instrucciones lingüísticas elaboradas a mano para extraer información específica del texto. Con el tiempo, las organizaciones cambiaron a técnicas como el aprendizaje profundo y las redes neuronales recurrentes (RNN) para mejorar la precisión de los sistemas de extracción de información. Hoy, la mayoría de las aplicaciones de NLP incluyen la extracción de información como un componente importante, y las organizaciones utilizan modelos y marcos avanzados de IA y aprendizaje automático (ML), como la generación aumentada por recuperación (RAG), para promover las mejoras.

En este artículo, hablaremos sobre la extracción de información con especial énfasis en el procesamiento del lenguaje natural y la generación aumentada por recuperación.

¿Qué es la extracción de información?

La extracción de información es el proceso de extraer datos estructurados necesarios de fuentes de datos basados ​​en texto semiestructurados o no estructurados, como documentos PDF, contenido web, contenido generado por IA/modelo de lenguaje grande (LLM), etc. 

Un ejemplo 

A continuación se muestra un ejemplo que demuestra el tipo de datos que puede esperar extraer utilizando un sistema de extracción de información:

Extracto del artículo de noticias:

“Apple anunció el lanzamiento del iPhone 15 el 12 de septiembre de 2023. Tim Cook, el CEO, afirmó que el nuevo teléfono contaría con un chip más rápido y una tecnología de cámara mejorada”.

Información extraída:

• Entidad (Organización): Apple
• Entidad (Persona): Tim Cook (CEO)
• Evento (lanzamiento de producto): iPhone 15
• Fecha: Septiembre 12, 2023

Este ejemplo muestra los puntos de datos clave extraídos de la fuente (extracto de noticias). El sistema ha identificado dos entidades, “Apple Inc.” (organización) y “Tim Cook” (persona). También extrajo el evento “lanzamiento del iPhone 15” junto con la fecha “12 de septiembre de 2023”. La información extraída se puede utilizar según sea necesario, por ejemplo, para actualizar bases de datos o generar resúmenes o destacados.

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MÁS INFORMACIÓN

¿Dónde encaja el procesamiento del lenguaje natural (PLN)?

El procesamiento del lenguaje natural (PLN) es una rama de la IA que facilita la interacción entre humanos y computadoras, incluidas otras máquinas. En lugar de utilizar consultas complejas o líneas de código, puede hablar a sus sistemas en un inglés sencillo e instruirlos sobre qué hacer, incluso solicitando información específica de una fuente de datos.

Según Statista Informe de perspectivas del mercadoSe prevé que el tamaño del mercado de PNL basado en texto aumente de USD 8.21 mil millones en 2024 a USD 33.04 mil millones en 2030. El crecimiento proyectado destaca tendencias significativas:

• Demanda creciente en todas las industrias
• Avances en modelos de IA y capacidades de PNL
• Creciente importancia de la PNL basada en texto

Dado que IE implica extraer datos estructurados de texto no estructurado, las técnicas de procesamiento del lenguaje natural permiten a las máquinas analizar y comprender el lenguaje humano y procesar el texto de manera significativa. Entonces, cuando puedes simplemente decir algo como "Proporcione los nombres de todos los empleados mayores de 40 años", ¿por qué recurrir a algo como "SELECT name, age FROM employee WHERE age > 40" para extraer la información que necesitas?

La PNL desempeña un papel fundamental en la extracción de información. Como tal, puede mejorar e incluso reemplazar varios métodos tradicionales de interacción con máquinas para extraer información:

Extracción manual de información del texto

Leer y analizar textos para extraer información necesaria, como nombres o fechas, de documentos o correos electrónicos sin un asistente de inteligencia artificial a tu lado ya no es sostenible, ni siquiera en el corto plazo. La obsolescencia es aún más evidente en sectores como el jurídico y el sanitario, donde el acceso oportuno a datos relevantes es fundamental. Herramientas de extracción de información impulsadas por IA con capacidades de PNL integradas no solo automatizamos el proceso sino que también entregamos información precisa cuando es necesaria.

Consultas de búsqueda (búsqueda basada en palabras clave)

Los motores de búsqueda tradicionales dependen en gran medida de las coincidencias exactas de palabras clave y, a menudo, producen resultados irrelevantes si no se utilizan las palabras clave exactas. búsqueda en lenguaje natural (NLS) y capacidades de búsqueda semántica, NLP permite que los sistemas entiendes de la forma más contexto y intención para que obtengas resultados relevantes.

Interfaces de usuario gráficas y de línea de comandos

Con una interfaz de línea de comandos (CLI) típica, se necesitan comandos específicos para realizar tareas como navegar por archivos o extraer información. De manera similar, una interfaz gráfica de usuario (GUI) le permite interactuar con computadoras a través de íconos, botones y menús desplegables. Sin embargo, ambos métodos se vuelven engorrosos con conjuntos de datos complejos y grandes. Al usar preguntas y respuestas basadas en lenguaje natural, simplifica estos procesos hasta el punto de que incluso los usuarios comerciales pueden trabajar con datos.

¿Cómo funciona la extracción de información mediante PNL?

La extracción de información de texto no estructurado comprende varios pasos y aprovecha múltiples técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Si bien el flujo de trabajo real dependerá del tipo de fuente de documento y de la información que necesite extraer, el proceso general es básicamente el mismo:

Preprocesamiento de texto

Antes de extraer cualquier punto de datos, deberá limpiar y descomponer el texto fuente en sus componentes básicos. Esto se hace mediante tokenización, que, en un proceso de procesamiento del lenguaje natural, es una técnica para dividir datos no estructurados en fragmentos más pequeños o elementos discretos para simplificar el análisis automático. Existen varias formas de tokenizar el texto fuente.

Continuando con el ejemplo del extracto del artículo de noticias sobre el iPhone 15 que discutimos anteriormente, la oración “Apple anunció el lanzamiento del iPhone 15 el 12 de septiembre de 2023” se tokeniza como:

['Apple', 'anunció', 'el', 'lanzamiento', 'de', 'iPhone', '15', 'el', 'septiembre', '12', '2023']

A continuación, se eliminan palabras comunes como "el" o "de" como parte de detener la eliminación de palabras ya que no tienen significado ni aportan información útil. Para reducir las variaciones de las palabras, se las convierte a sus formas raíz, por ejemplo, “anunciado” se convierte en “anunciar”. Esto se llama lematización.

Etiquetado de partes del discurso (POS)

El siguiente paso en el flujo de trabajo de extracción de información del procesamiento del lenguaje natural es asignar a cada token su parte gramatical (POS), es decir, si un token es un sustantivo, un verbo, un adjetivo, etc. El etiquetado POS permite que la máquina comprenda el significado gramatical de cada palabra. Por ejemplo:

Apple (sustantivo), anunció (verbo), lanzó (sustantivo), iPhone (sustantivo), 15 (número), 12 de septiembre de 2023 (fecha)

Reconocimiento de entidad nombrada (NER)

NER es donde el sistema identifica y clasifica entidades importantes en función del contexto en el que aparecen en el texto mediante el uso de listas predefinidas y modelos ML. Por ejemplo, de la oración “Apple anunció el iPhone 15 el 12 de septiembre de 2023”, La técnica NER extraería:

• Apple Inc. (ORG)
• iPhone 15 (PRODUCCIÓN)
• 12 de septiembre de 2023 (FECHA)

Análisis de dependencias

El análisis de dependencias permite que el flujo de trabajo identifique las relaciones gramaticales entre las palabras de una oración. Establecer estas relaciones es importante para que el sistema comprenda qué sucedió, cuándo, dónde, quién lo hizo y a quién.

“Apple (sujeto) anunció (verbo) el iPhone 15 (objeto) el 12 de septiembre de 2023”.

Extracción de relaciones

Ahora que el sistema tiene una idea clara de las entidades y las relaciones gramaticales, utiliza la técnica de extracción de relaciones para identificar las relaciones entre entidades. La extracción de relaciones en sí se basa en una combinación de modelos de aprendizaje automático para detectar dichas relaciones. Un ejemplo de relaciones entre entidades podría ser:

• Para las entidades iPhone 15 (PROD) y Apple (ORG), la relación se puede definir como “fabricado por”, vinculando el iPhone 15 con Apple. Esto indica que Apple es responsable de la fabricación del iPhone 15.

Extracción de eventos

Para que el sistema comprenda y vincule entidades y relaciones en un evento coherente, debe identificar acciones y ocurrencias en el texto fuente. Por ejemplo, en la oración “Apple anunció el iPhone 15 el 12 de septiembre de 2023”, el evento es el lanzamiento del producto del iPhone 15. Por lo tanto, identifica los siguientes componentes y categoriza el tipo de evento (lanzamiento del producto):

• Sujeto (Quién): Apple
• Acción (Qué): anunciado
• Objeto (Qué): iPhone 15
• Fecha (cuándo): 12 de septiembre de 2023

Relleno de plantilla

Una vez que el pipeline ha extraído todas las entidades, relaciones y eventos relevantes, organiza y presenta la información en un formato estructurado. En este caso, la información extraída tendrá el siguiente aspecto:

• Evento: Lanzamiento de producto
• Organización: Apple
• Producto: iPhone 15
• Fecha: Septiembre 12, 2023

El papel del PLN en el procesamiento inteligente de documentos (IDP)

La PNL mejora procesamiento inteligente de documentos (IDP) Al permitir que las máquinas analicen y comprendan el texto de los documentos, de modo que se puedan extraer conocimientos prácticos de los datos no estructurados. Las funciones clave del procesamiento del lenguaje natural en la planificación de procesos integrados incluyen:

• Comprensión del documento
• Extraccion de informacion
• Clasificación de documentos
• Enriquecimiento de datos
• Resumen

Organizaciones de distintos sectores utilizan el procesamiento del lenguaje natural para mejorar sus capacidades de procesamiento de documentos. A continuación, se indican algunas aplicaciones destacadas:

Procesamiento de factura

A automáticamente Extraer información relevante de las facturas, como nombres de proveedores, montos y fechas de vencimiento, y agilizar los procesos de cuentas a pagar.

Análisis de contrato

Identificar cláusulas, obligaciones y términos clave en documentos legales y permitir un mejor cumplimiento y gestión de riesgos.

Procesamiento de correo electrónico

Para extraer información útil de los correos electrónicos entrantes.

Estas funciones y aplicaciones se traducen en innegables beneficios comerciales:

Eficiencia aumentada

Automatizar la extracción y el procesamiento de información de una variedad de documentos ahorra tiempo y reduce el esfuerzo manual.

Precisión mejorada

Las técnicas avanzadas de PNL, como NER, OCR y clasificación de texto, mejoran la precisión de la extracción de información y la calidad general. calidad de los datos.

Escalabilidad

Los pipelines de PNL pueden gestionar grandes volúmenes de documentos a un ritmo acelerado.

¿Qué pasa con la recuperación aumentada (RAG)?

Generación aumentada de recuperación (RAG) es un marco de trabajo de IA que combina la recuperación de información de bases de conocimiento externas o bases de datos con la generación de texto mediante un modelo de lenguaje grande (LLM). Es un enfoque para mejorar las tareas de comprensión del lenguaje natural (NLU) y generación del lenguaje natural (NLG), en particular en áreas como la IA conversacional y de preguntas y respuestas.

Mientras que la PNL se centra principalmente en la comprensión y el procesamiento del texto dentro de los documentos, RAG mejora la extracción de información incorporando fuentes de datos externas y proporcionando capacidades de extracción informadas contextualmente, que incluyen:

• Completar hechos completando la información faltante
• Enriquecimiento de los datos extraídos con contexto adicional para lograr precisión contextual
• Utilizar el conocimiento externo para detectar y vincular correctamente las entidades

Uso de RAG para el procesamiento inteligente de documentos (IDP)

El uso de RAG para el procesamiento inteligente de documentos (IDP) puede ayudar a su organización a mejorar sus capacidades de gestión de documentos. Es especialmente valioso en sectores que manejan grandes volúmenes de documentos y donde la precisión y el contexto son fundamentales, como las finanzas, el derecho y la atención médica.

Tomemos un escenario de ejemplo para entender cómo se puede utilizar RAG para Extraer información de documentos, como una base de conocimiento corporativa o documentación interna.

Suponga que su organización necesita procesar una gran cantidad de facturas para extraer información clave para el análisis y la elaboración de informes financieros.

Documento de entrada

Una factura de un proveedor contiene:

“Número de factura: INV-12345, Monto total: $10,000, Fecha de vencimiento: 2024-12-01”.

proceso RAG

Recuperación:

El pipeline de RAG recupera información relevante de una base de datos interna (por ejemplo, perfiles de proveedores, historial de pagos). Por ejemplo, recupera el nombre del proveedor “ABC Supplies” y las condiciones de pago asociadas con la factura (por ejemplo, 30 días netos).

Generacion:

El modelo generativo sintetiza esta información, incorporando los detalles recuperados en los datos extraídos.

Salida

Así es como podría lucir tu salida estructurada final:

• Número de factura:INV-12345
• Nombre del vendedor:Suministros ABC
• Cantidad Total: $ 10,000
• Fecha de vencimiento: 2024-12-01
• Términos de pago:Neto 30 días

Procesamiento de lenguaje natural (PLN) mejorado con RAG para el procesamiento inteligente de documentos (IDP) 

El procesamiento del lenguaje natural tradicional es excelente para las tareas básicas de procesamiento de identidades: extracción de campos de formularios, extracción de entidades, clasificación de texto y análisis de sentimientos. Funciona bien con documentos estructurados que siguen un formato consistente, como las facturas, donde hay menos necesidad de una comprensión contextual profunda. El procesamiento del lenguaje natural mejorado con RAG, por otro lado, combina el procesamiento de identidades basado en el lenguaje natural tradicional con mecanismos de recuperación para extraer información contextualmente relevante de fuentes y bases de conocimiento externas.

Al elegir entre PNL tradicional y PNL mejorada con RAG para PDI, su decisión debe tener en cuenta:

• Su caso de uso específico
• Requisitos de procesamiento
• La complejidad de los documentos
• Los resultados que desea lograr 

Elija PNL cuando:

• Tu necesitas automatizar el procesamiento rutinario de documentos Tareas con predefinidos la extracción de datos • Requisitos. 
• Se requieren conocimientos mínimos específicos del dominio para comprender y categorizar el contenido del documento. 
• Su enfoque se centra principalmente en la extracción de información estructurada y la clasificación de documentos. 
• Tiene un conjunto de documentos bien definido que no requieren una comprensión contextual extensa.

Elija PNL mejorada con RAG cuando:

• Necesita una extracción de información más consciente del contexto que considere las relaciones entre los puntos de datos. 
• Sus documentos son dinámicos, es decir, varían ampliamente en estructura y contenido, y la información debe estar actualizada. 
• Está tratando con consultas complejas que implican la generación de respuestas integrales basadas en múltiples fuentes de datos. 

Ya sea que elijas uno u otro, necesitas Una herramienta confiable para los desplazados internos para extraer información de sus documentos, y aquí es donde Astera entra en juego.

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• Nuestra solución de IA aprende y se adapta a diferentes formatos de documentos y crea plantillas automáticamente 
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