Entity resolution con NLP para alimentar un grafo de conocimiento

El Entity resolution con NLP puede ser una solución importante para mejorar y alimentar los Grafos de conocimiento. Para poder sacar el máximo provecho a esto, debemos realizar una correcta extracción de información de datos. La extracción de datos puede ser realizada de un pipeline donde contengamos datos estructurados y no estructurados.

A continuación conocerás un poco más sobre sobre cómo podrás aprovechar esto al analizar tus datos

Entity Resolution con NLP

Las extracciones de datos de un pipeline consiste principalmente en un proceso estructurado de 4 fases. Donde tomamos los datos que se encuentran contenido de forma no estructurada y debe ser consultado a través de un modelo de resolución de correferencia. Esto nos permite encontrar de forma rápida y efectiva las expresiones de lenguaje natural que se refieren a una entidad especifica. Con este proceso, logramos vincular todos los pronombres que están contenidos en el texto a una entidad única.

Entity resolution con NLP

En los modelos de extracción debemos dividir el texto en oraciones y eliminar los signos de puntuación de forma tal de que los algoritmos de Machine Learning se entrenen de forma correcta y óptima. En este caso, la entidad que estudiamos es vinculada al proceso de canalización de datos y extraemos la totalidad de los datos coincidentes para que sean conectados con una base de datos de destino que forme un espectro visual que nos permita entender sus relaciones, en este caso los grafos son la solución ideal. Ahora profundicemos un poco más sobre cada una de las etapas del análisis.

Resolución de correferencia

El proceso de correferencia es realmente importante en el  Entity Resolution con NLP ya que nos permite detectar dentro de un conjunto de datos grande, encontrar todas las expresiones dentro del texto que se refieren o indiquen a una entidad especifica. De esta forma podemos confiar en que estamos tomando de forma adecuada y total los datos que queremos analizar para enriquecer el grafo de conocimiento.

Vinculación de entidades nombradas

La vinculación de las entidades nombradas entre si nos permite establecer conjuntos de indicadores dentro de los datos. Es fundamental poseer los títulos o indicadores de cada uno de ellos para poder atender problemas relacionados con la desambiguación de la entidad. Esto es de especial utilidad cuando analizamos y buscamos resolver problemas dentro de conjuntos grandes de datos.

Extracción de relaciones

En la extracción de relaciones es donde radica el éxito de la alimentación de nuestros grafos de conocimiento. Para poder aprovechar este proceso en su totalidad debemos utilizar los resultados de la entidad nombrada y correlacionada, como vinculo de entrada para el proceso de extracción de relaciones repitiendo cada permutación de un par de entidades que nos permita inferir relaciones entre los datos. Es importante designar un parámetro de umbral de relación para omitir los datos que no se encuentren dentro de los estándares de confianza.

Entity resolution con NLP

La extracción de relaciones es un proceso profundo y complejo, que puede generar algunos inconvenientes, por lo que debemos asegurarnos que los pasos previos sean realizados con eficiencia. Es importante adicionalmente contar con la infraestructura tecnológica suficientemente escalable para poder desarrollar estos análisis.

Entity Resolution con NLP para nutrir grafos de conocimiento

Ahora lo más importante. Al tratar con entidades y sus relaciones necesitamos agruparla dentro de una base de datos de grafos. Así podemos componer un grafo de conocimiento optimizado en base a NLP. Al inferir las relaciones de las entidades tenemos que realizar todas las permutaciones de pares posibles en el conjunto. La visualización en grafos nos permite detallar de forma clara como están relacionados unos nodos con otros a través de las aristas y las direcciones de las mismas. Esto nos permitirá obtener un rango contextual mucho más nutrido de nuestros datos, optimizando los procesos de toma de decisiones en base a entity resolution.

Esperamos que esta información sea de utilidad para tus proyectos.

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