#NER (Reconocimiento de Entidades Nombradas – Named Entity Recognition):
---
¿Qué es NER?
La técnica de reconocimiento de entidades nombradas (NER) es una de las aplicaciones más importantes de la inteligencia artificial en el procesamiento del lenguaje natural. Su función es extraer información importante de los textos, como nombres de personas, lugares, instituciones, fechas e incluso valores monetarios.
---
Su importancia
Convierte los textos en datos organizados que facilitan la comprensión y el análisis.
Se utiliza en muchos campos, como la atención médica (análisis de registros médicos), bancos (extracción de información de informes financieros) y motores de búsqueda.
---
¿Cómo funciona?
NER se basa en pasos fundamentales: dividir el texto en palabras, analizarlas lingüísticamente y luego identificar las frases importantes y clasificarlas en categorías como "persona", "lugar" o "fecha".
---
Los desafíos
Uno de los principales desafíos que enfrenta es la ambigüedad de las palabras (por ejemplo, "Amazonas" puede referirse a una empresa o a un río), las diferencias en los campos y la falta de datos etiquetados para entrenar los modelos.
---
Resumen
La técnica NER es una herramienta poderosa para transformar textos no estructurados en datos precisos y confiables, lo que la convierte en un pilar fundamental en la inteligencia artificial y el análisis de datos.
---
¿Te gustaría que escribiera un artículo sobre NER como una moneda digital (si hay un token con el mismo nombre) en lugar de la técnica lingüística?