Extração de informações usando processamento de linguagem natural (PLN)

A extração de informações (IE) tem suas raízes no desenvolvimento inicial do processamento de linguagem natural (NLP) e da inteligência artificial (IA), quando o foco ainda estava em sistemas baseados em regras que dependiam de instruções linguísticas artesanais para extrair informações específicas do texto. Com o tempo, as organizações mudaram para técnicas como aprendizado profundo e redes neurais recorrentes (RNN) para melhorar a precisão dos sistemas de extração de informações. Hoje, a maioria dos aplicativos de NLP inclui a extração de informações como um componente importante, e as organizações usam modelos e estruturas avançadas de IA e aprendizado de máquina (ML), como geração aumentada de recuperação (RAG), para promover as melhorias.

Neste artigo, falaremos sobre extração de informações com ênfase particular no processamento de linguagem natural e na geração aumentada de recuperação.

O que é extração de informações?

Extração de informações é o processo de extração de dados estruturados necessários de fontes de dados baseadas em texto semiestruturado ou não estruturado, como documentos PDF, conteúdo da web, conteúdo gerado por IA/modelo de linguagem grande (LLM), etc. 

Um exemplo 

Aqui está um exemplo que demonstra o tipo de dados que você pode esperar extrair usando um sistema de extração de informações:

Trecho do artigo de notícias:

“A Apple anunciou o lançamento do iPhone 15 em 12 de setembro de 2023. Tim Cook, o CEO, afirmou que o novo telefone contaria com um chip mais rápido e tecnologia de câmera aprimorada.”

Informações extraídas:

• Entidade (Organização): Apple
• Entidade (Pessoa): Tim Cook (CEO)
• Evento (Lançamento de produto): iPhone 15
• Data: 12 de setembro de 2023

Este exemplo demonstra pontos de dados-chave extraídos da fonte (trecho de notícias). O sistema identificou duas entidades, “Apple Inc.” (organização) e “Tim Cook” (pessoa). Ele também extraiu o evento “lançamento do iPhone 15” junto com a data “12 de setembro de 2023”. As informações extraídas podem então ser usadas conforme necessário, por exemplo, para atualizar bases de dados ou gerar resumos ou destaques.

Extraia dados de qualquer tipo de documento com AsteraSolução IDP com tecnologia de IA da

AsteraA solução de processamento inteligente de documentos (IDP) da permite que você extraia informações importantes presas em documentos não estruturados. Sejam faturas, ordens de compra, formulários de reivindicação, documentos fiscais, registros médicos ou documentos legais detalhados, Astera A inteligência atende a todos.

Saiba Mais

Onde o processamento de linguagem natural (PLN) se encaixa?

O processamento de linguagem natural (PLN) é um ramo da IA ​​que facilita a interação entre humanos e computadores, incluindo outras máquinas. Em vez de usar consultas complexas ou linhas de código, você pode conversa aos seus sistemas em inglês simples e instrua-os sobre o que fazer, inclusive solicitando informações específicas de uma fonte de dados.

De acordo com o Statista relatório de insights de mercado, o tamanho do mercado para PNL baseado em texto deve aumentar de US$ 8.21 bilhões em 2024 para US$ 33.04 bilhões em 2030. O crescimento projetado destaca tendências significativas:

• Aumento da demanda em todos os setores
• Avanços em modelos de IA e capacidades de PNL
• Importância crescente da PNL baseada em texto

Como o IE envolve extrair dados estruturados de texto não estruturado, as técnicas de PNL permitem que as máquinas analisem e entendam a linguagem humana e processem texto de forma significativa. Então, quando você pode simplesmente dizer algo como "Forneça os nomes de todos os funcionários com mais de 40 anos", por que recorrer a algo como "SELECT name, age FROM employees WHERE age > 40" para extrair as informações de que você precisa?

A PNL desempenha um papel fundamental na extração de informações. Como tal, ela pode aprimorar, e até mesmo substituir, vários métodos tradicionais de interação com máquinas para extrair informações:

Extração manual de informações do texto

Ler e analisar texto para extrair informações necessárias, como nomes ou datas, de documentos ou e-mails sem um assistente de IA ao seu lado não é mais sustentável, mesmo no curto prazo. A obsolescência é ainda mais evidente em setores como o jurídico e o de saúde, onde o acesso oportuno a dados relevantes é crítico. Ferramentas de extração de informações com tecnologia de IA com recursos de PNL integrados não apenas automatizam o processo, mas também fornecem informações precisas quando necessário.

Consultas de pesquisa (pesquisa baseada em palavras-chave)

Os mecanismos de busca tradicionais dependem muito de correspondências exatas de palavras-chave, muitas vezes produzindo resultados irrelevantes se as palavras-chave exatas não forem usadas. Com pesquisa em linguagem natural (NLS) e capacidades de pesquisa semântica, a PNL permite que os sistemas compreender da contexto e intenção para que você obtenha resultados relevantes.

Interfaces gráficas e de linha de comando

Com uma interface de linha de comando (CLI) típica, você precisa de comandos específicos para executar tarefas como navegar em arquivos ou extrair informações. Da mesma forma, uma interface gráfica de usuário (GUI) permite que você interaja com computadores por meio de ícones, botões e menus suspensos. No entanto, ambos os métodos se tornam incômodos com conjuntos de dados complexos e grandes. Usando perguntas e respostas baseadas em linguagem natural, você simplifica esses processos a ponto de até mesmo usuários empresariais poderem trabalhar com dados.

Como funciona a extração de informações da PNL?

Extrair informações de texto não estruturado envolve várias etapas e alavanca múltiplas técnicas de PNL. Embora o fluxo de trabalho real dependa do tipo de fonte do seu documento e das informações que você precisa extrair, o processo geral é basicamente o mesmo:

Pré-processamento de texto

Antes de extrair quaisquer pontos de dados, você precisará limpar e dividir o texto de origem em seus componentes básicos. Isso acontece por meio da tokenização, que, em um pipeline de NLP, é uma técnica para dividir dados não estruturados em pedaços menores, ou elementos discretos, para simplificar a análise da máquina. Existem várias maneiras de tokenizar o texto de origem.

Continuando com o exemplo do trecho do artigo de notícias do iPhone 15 que discutimos acima, a frase “A Apple anunciou o lançamento do iPhone 15 em 12 de setembro de 2023” é tokenizado como:

['Apple', 'anunciou', 'o', 'lançamento', 'do', 'iPhone', '15', 'em', 'setembro', '12', '2023']

Em seguida, palavras comuns como “o” ou “de” são removidas como parte de parar a remoção de palavras pois não são significativas e não carregam informações úteis. Para reduzir variações de palavras, elas são convertidas para suas formas de raiz, por exemplo, “announced” se torna “announce”. Isso é chamado de lematização.

Marcação de classes gramaticais (POS)

O próximo passo no fluxo de trabalho de extração de informações de PNL é atribuir a cada token sua classe gramatical (POS), ou seja, se um token é um substantivo, verbo, adjetivo, etc. A marcação POS permite que a máquina compreenda o significado gramatical de cada palavra. Por exemplo:

Apple (substantivo), anunciou (verbo), lançar (substantivo), iPhone (substantivo), 15 (número), 12 de setembro de 2023 (data)

Reconhecimento de entidade nomeada (NER)

NER é onde o sistema identifica e classifica entidades importantes com base no contexto em que aparecem no texto usando listas predefinidas e modelos de ML. Por exemplo, da frase “A Apple anunciou o iPhone 15 em 12 de setembro de 2023,” a técnica NER extrairia:

• Apple Inc. (ORG)
• iPhone 15 (PRODUÇÃO)
• 12 de setembro de 2023 (DATA)

Análise de dependência

A análise de dependência permite que o pipeline identifique relacionamentos gramaticais entre as palavras em uma frase. Estabelecer esses relacionamentos é importante para que o sistema entenda o que aconteceu, quando, onde, por quem e para quem.

“A Apple (sujeito) anunciou (verbo) o iPhone 15 (objeto) em 12 de setembro de 2023.”

Extração de relação

Agora que o sistema tem uma ideia justa de entidades e relacionamentos gramaticais, ele usa a técnica de extração de relações para identificar relacionamentos entre entidades. A extração de relações em si depende de uma combinação de modelos de ML para detectar tais relacionamentos. Um exemplo de relacionamentos entre entidades poderia ser:

• Para as entidades iPhone 15 (PROD) e Apple (ORG), o relacionamento pode ser definido por “Manufactured-by”, vinculando o iPhone 15 à Apple. Isso indica que a Apple é responsável pela fabricação do iPhone 15.

Extração de eventos

Para que o sistema entenda e vincule entidades e relacionamentos em um evento coerente, ele deve identificar ações e ocorrências no texto de origem. Por exemplo, na frase “Apple anunciou o iPhone 15 em 12 de setembro de 2023”, o evento é o lançamento do produto do iPhone 15. Assim, ele identifica os seguintes componentes e categoriza o tipo de evento (lançamento do produto):

• Assunto (Quem): Apple
• Ação (O quê): anunciado
• Objeto (O quê): iPhone 15
• Data (Quando): 12 de setembro de 2023

Preenchimento de modelo

Depois que o pipeline extrai todas as entidades, relacionamentos e eventos relevantes, ele organiza e apresenta as informações em um formato estruturado. Nesse caso, as informações extraídas terão a seguinte aparência:

• Evento: Lançamento de produto
• Organização: Apple
• Produto: iPhone 15
• Data: 12 de setembro de 2023

O papel da PNL no processamento inteligente de documentos (IDP)

PNL melhora processamento inteligente de documentos (IDP) permitindo que máquinas analisem e compreendam texto em documentos para que você possa derivar insights acionáveis ​​de dados não estruturados. As principais funções do NLP no IDP incluem:

• Compreensão do documento
• Extração de informação
• Classificação de documentos
• Enriquecimento de dados
• Resumo

Organizações em diferentes setores usam NLP para aprimorar suas capacidades de processamento de documentos. Aqui estão algumas aplicações notáveis:

Processamento de faturas

Para automaticamente extrair informações relevantes de faturas, como nomes de fornecedores, valores e datas de vencimento, e agilizar os processos de contas a pagar.

Análise de contrato

Para identificar cláusulas, obrigações e termos-chave em documentos legais e permitir melhor conformidade e gerenciamento de riscos.

Processamento de e-mail

Para extrair informações úteis de e-mails recebidos.

Essas funções e aplicações se traduzem em benefícios comerciais inegáveis:

Mais eficiência

Automatizar a extração e o processamento de informações de uma variedade de documentos economiza tempo e reduz o esforço manual.

Precisão aprimorada

Técnicas avançadas de PNL, como NER, OCR e classificação de texto, aumentam a precisão da extração de informações e o desempenho geral qualidade de dados.

Escalabilidade

Os pipelines de PNL podem lidar com grandes volumes de documentos em um ritmo acelerado.

E quanto à recuperação aumentada (RAG)?

Geração aumentada de recuperação (RAG) é uma estrutura de IA que combina recuperação de informações de bases de conhecimento externas ou bancos de dados com geração de texto usando um modelo de linguagem grande (LLM). É uma abordagem para melhorar tarefas de compreensão de linguagem natural (NLU) e geração de linguagem natural (NLG), particularmente em áreas como perguntas e respostas e IA conversacional.

Enquanto a PNL se concentra principalmente na compreensão e no processamento do texto dentro dos documentos, o RAG aprimora a extração de informações incorporando fontes de dados externas e fornecendo recursos de extração contextualmente informados, incluindo:

• Complementação de fatos preenchendo informações ausentes
• Enriquecimento de dados extraídos com contexto adicional para precisão contextual
• Usando conhecimento externo para detectar e vincular entidades corretamente

Usando RAG para processamento inteligente de documentos (IDP)

Usar o RAG para processamento inteligente de documentos (IDP) pode ajudar sua organização a melhorar suas capacidades de manuseio de documentos. É particularmente valioso em setores que lidam com altos volumes de documentos e onde precisão e contexto são críticos, como finanças, jurídico e saúde.

Vamos pegar um cenário de exemplo para entender como você pode usar o RAG para extrair informações de documentos, como uma base de conhecimento corporativa ou documentação interna.

Suponha que sua organização precise processar um grande número de faturas para extrair informações importantes para análise e relatórios financeiros.

Documento de entrada

Uma fatura de um fornecedor contém:

“Número da fatura: INV-12345, Valor total: $ 10,000, Data de vencimento: 2024-12-01.”

Processo RAG

Recuperação:

O pipeline RAG recupera informações relevantes de um banco de dados interno (por exemplo, perfis de fornecedores, histórico de pagamentos). Por exemplo, ele recupera o nome do fornecedor “ABC Supplies” e os termos de pagamento associados à fatura (digamos, 30 dias líquidos).

Geração:

O modelo generativo sintetiza essas informações, incorporando os detalhes recuperados aos dados extraídos.

saída

Veja como sua saída estruturada final pode ficar:

• Número de fatura: INV-12345
• Nome do vendedor: Suprimentos ABC
• Valor Total: $ 10,000
• Data de Vencimento: 2024-12-01
• Termos de pagamento: : Líquido 30 dias

PNL aprimorado por RAG para processamento inteligente de documentos (IDP) 

O NLP tradicional é excelente para tarefas principais de IDP: extração de campos de formulário, extração de entidades, classificação de texto e análise de sentimentos. Ele funciona bem com documentos estruturados que seguem um formato consistente, como faturas, onde há menos necessidade de compreensão contextual profunda. O NLP aprimorado por RAG, por outro lado, combina o IDP tradicional baseado em NLP com mecanismos de recuperação para extrair informações contextualmente relevantes de bases de conhecimento e fontes externas.

Ao escolher entre PNL tradicional e PNL aprimorada por RAG para PDI, sua decisão deve levar em consideração:

• Seu caso de uso específico
• Requisitos de processamento
• A complexidade dos documentos
• Os resultados que você pretende alcançar 

Escolha PNL quando:

• Você precisa automatizar o processamento rotineiro de documentos tarefas com predefinições extração de dados . 
• Você precisa de conhecimento mínimo específico do domínio para entender e categorizar o conteúdo do documento. 
• Seu foco está principalmente na extração de informações estruturadas e na classificação de documentos. 
• Você tem um conjunto bem definido de documentos que não exigem ampla compreensão contextual.

Escolha a PNL aprimorada pelo RAG quando:

• Você precisa de uma extração de informações mais contextualizada que considere os relacionamentos entre os pontos de dados. 
• Seus documentos são dinâmicos, ou seja, variam muito em estrutura e conteúdo, e as informações precisam estar atualizadas. 
• Você está lidando com consultas complexas que envolvem a geração de respostas abrangentes com base em diversas fontes de dados. 

Quer você escolha um ou outro, você precisa uma ferramenta IDP confiável para extrair informações dos seus documentos - e é aqui que Astera .

Crie seu pipeline de processamento de documentos inteligente com Astera Inteligência 

Astera automatiza o processo de extração de informações de vários tipos de documentos, incluindo faturas, formulários W-2, ordens de compra, relatórios de crédito, documentos médicos, documentos de remessa e muito mais. 

Veja como Astera Inteligência ajuda organizações como a sua: 

• Nossa solução de IA aprende e se adapta a diferentes formatos de documentos e cria modelos automaticamente 
• Basta especificar os campos que você precisa e nossa IA extrairá de forma inteligente os dados relevantes em vários formatos 
• Manipule EDI e arquivos delimitados com mapeamento baseado em regras e orientado por IA 
• Pesquise e extraia informações importantes de documentos em toda a sua organização 
• Aproveite o RAG para realizar pesquisas inteligentes em seus documentos 
• Nossa solução se integra perfeitamente aos seus sistemas de gerenciamento de documentos existentes 

Pronto para extrair os últimos detalhes dos seus documentos? Experimente Astera Inteligência.