A Extração de Entidades é uma técnica comum de Processamento de Linguagem Natural (NLP) que envolve identificar e extrair informações relevantes de um texto, como nomes de pessoas, organizações, locais, datas, entre outros. É uma etapa importante no pré-processamento de texto, pois ajuda a identificar padrões e relacionamentos dentro do texto, permitindo uma análise mais profunda.
Existem diferentes abordagens para a extração de entidades, desde técnicas baseadas em regras simples até modelos de aprendizado de máquina mais avançados. Neste artigo, vamos explorar algumas das técnicas mais comuns de extração de entidades usando NLP.
Reconhecimento de Entidades Nomeadas
O Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER) é uma técnica popular de extração de entidades que se concentra em identificar e classificar entidades nomeadas em um texto. As entidades nomeadas são palavras ou frases que se referem a um objeto do mundo real, como uma pessoa, local, organização, data, entre outros.
O NER geralmente envolve o uso de modelos de aprendizado de máquina para classificar as entidades em diferentes categorias. Esses modelos são treinados em um grande conjunto de dados rotulados que contêm exemplos de diferentes tipos de entidades nomeadas. A partir desses dados de treinamento, o modelo aprende a identificar e classificar entidades em novos textos.
Etapas do NER
O NER geralmente é realizado em várias etapas, incluindo:
- Pré-processamento do texto: o texto é dividido em palavras e frases, e o texto é normalizado, removendo-se pontuações, caracteres especiais e outras informações irrelevantes.
- Tokenização: as palavras e frases são convertidas em tokens, que são as unidades básicas de texto que o modelo irá processar. Isso envolve dividir o texto em unidades menores, como palavras, pontuações e símbolos.
- Part-of-Speech (POS) tagging: cada token é marcado com sua classe gramatical, como substantivo, verbo, adjetivo, entre outros. Isso ajuda a identificar a estrutura sintática do texto.
- Análise sintática: o texto é analisado para identificar as relações entre as diferentes partes do texto, como sujeito, objeto, predicado, entre outros.
- Reconhecimento de Entidades Nomeadas: os modelos de NER são aplicados ao texto para identificar e classificar as entidades nomeadas em diferentes categorias.
Técnicas de NER
Existem diferentes técnicas de NER que podem ser usadas para extrair entidades de um texto. Alguns dos mais comuns incluem:
- Regras baseadas em dicionário: essa abordagem envolve o uso de dicionários pré-construídos contendo entidades nomeadas, como nomes de cidades, países, pessoas, entre outros. O texto é então comparado com esses dicionários para identificar e extrair entidades relevantes.
- Modelos de aprendizado de máquina: essa abordagem envolve o uso de modelos de aprendizado de máquina, como Redes Neurais Artificiais (ANNs) e Support Vector Machines (SVMs), que são treinados em um grande conjunto de dados rotulados para identificar e classificar entidades nomeadas em diferentes categorias.
- Modelos baseados em regras: essa abordagem envolve o uso de regras heurísticas para extrair entidades nomeadas do texto. As regras podem ser baseadas em padrões linguísticos, como expressões regulares, ou em conhecimentos específicos do domínio.
Exemplos de NER
Vamos dar alguns exemplos de como o NER pode ser usado na prática. Suponha que temos o seguinte texto:
“O presidente Joe Biden se reuniu com o CEO da Apple, Tim Cook, na Casa Branca na terça-feira para discutir os planos de expansão da empresa.”
Usando NER, podemos identificar as seguintes entidades nomeadas:
- Presidente: Joe Biden
- Organização: Apple
- Pessoa: Tim Cook
- Localização: Casa Branca
- Data: terça-feira
Com essas informações, podemos realizar análises mais profundas sobre o texto, como identificar as relações entre as diferentes entidades nomeadas e extrair insights úteis.
Conclusão
A extração de entidades é uma técnica essencial de NLP que permite identificar e extrair informações relevantes de um texto. Existem diferentes abordagens para a extração de entidades, desde técnicas baseadas em regras simples até modelos de aprendizado de máquina mais avançados. O NER é uma das técnicas mais comuns de extração de entidades e envolve identificar e classificar entidades nomeadas em um texto. Com essas informações, é possível realizar análises mais profundas do texto e extrair insights úteis para diversos fins, como análise de sentimentos, análise de dados e outras aplicações de NLP.
Referências:
- Jurafsky, D. & Martin, J. H. (2020). Speech and Language Processing (3rd ed.). Prentice Hall.
- Manning, C. D., Raghavan, P., & Schütze, H. (2008). Introduction to Information Retrieval. Cambridge University Press.
- Bird, S., Klein, E., & Loper, E. (2009). Natural Language Processing with Python. O’Reilly Media.
- Chiticariu, L., Li, Y., & Reiss, F. R. (2010). Rule-based information extraction is dead! Long live rule-based information extraction systems!. Proceedings of the 2010 international conference on Management of data, 433-444.
