Introduzione all’Entity Extraction

L’Entity Extraction e la Named Entity Recognition (NER) sono due importanti tecniche di analisi del testo utilizzate per identificare e classificare entità all’interno di testi non strutturati. La NER individua parole o frasi specifiche nel testo e le classifica in base al tipo di entità, mentre l’Entity Extraction estrae ulteriori informazioni specifiche di quella precisa entità, come attributi dall’entità stessa. Questi metodi possono essere applicati per riconoscere nomi di persone, organizzazioni, luoghi e date, nonché per estrarre informazioni aggiuntive sulle entità identificate, eventualmente collegandosi a fonti di conoscenza esterna, tipicamente Wikipedia.

 

Fasi degli algoritmi di Entity Extraction

Le tecniche fondamentali per l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) comprendono la tokenizzazione delle frasi e delle parole, il Part-of-Speech (POS) tagging e la NER. Tali tecniche consentono di suddividere il testo in frasi e parole, identificare le parti del discorso e riconoscere entità nel testo. Gli algoritmi di Entity Extraction sono applicabili in vari contesti, come l’analisi dei social media, dei dati aziendali e del settore sanitario.

I grandi LLM (Large Language Models) che ultimamente sono molto discussi, come GPT-4, possono essere usati con approccio one-shot o few-shot learning per identificare le entità. Non è il metodo più ortodosso e certamente non il più efficiente, ma al momento (primavera 2023) non sono ancora stati completati degli studi di fattibilità economica e di accuratezza specifici.

A puro titolo esemplificativo, utilizzando un approccio few-shot learning, si potrebbe fornire a GPT-4 alcuni esempi di prompt e risposte che dimostrino il riconoscimento delle entità, come:

Prompt:

“Microsoft ha acquisito LinkedIn per 26,2 miliardi di dollari.”

Risposta:

“Organizzazione: Microsoft, Organizzazione: LinkedIn, Quantità: 26,2 miliardi di dollari”

Dopo aver fornito tali esempi, si potrebbe poi presentare un nuovo prompt senza una risposta associata, come:

Prompt:

“Apple ha lanciato l’iPhone 14 nel settembre 2023.”

Grazie agli esempi forniti in precedenza, il modello GPT-4 dovrebbe essere in grado di estrarre correttamente le entità dal nuovo prompt, generando una risposta simile a:

Risposta:

“Organizzazione: Apple, Prodotto: iPhone 14, Data: settembre 2023”

In questo modo, l’approccio few-shot learning consente a GPT-4 di eseguire il riconoscimento delle entità (NER) su nuovi testi, basandosi sugli esempi forniti in precedenza.

 

Esempi di applicazione dell’Entity Extraction

Gli algoritmi di Entity Extraction sono ampiamente utilizzati in vari settori per identificare e classificare entità all’interno di testi. Essi trovano impiego nell’analisi dei dati aziendali: dai dati del settore sanitario, fino alle ricette di cucina e all’analisi del comportamento (attraverso i social media, ma non solo).

Nel settore sanitario, l’Entity Extraction può essere impiegata per riconoscere malattie e condizioni mediche nei record dei pazienti. Ad esempio, questi algoritmi possono identificare nomi di malattie e condizioni nei documenti medici e classificarli in categorie specifiche come malattie cardiovascolari o respiratorie.

Nel contesto aziendale, l’Entity Extraction può essere applicata all’analisi dei dati per identificare tendenze di mercato e preferenze dei clienti. Gli algoritmi possono riconoscere i nomi dei prodotti menzionati nei report aziendali e classificarli in categorie specifiche come cibo, abbigliamento o tecnologia.

Inoltre, l’Entity Extraction può essere utilizzata per analizzare i post sui social media e individuare le opinioni dei clienti riguardo a prodotti o servizi. Ad esempio, gli algoritmi possono identificare parole chiave all’interno dei post e contribuire alla metadatazione per analisi successive.

 

Sinergia tra Knowledge Graph, Semantic Web e Entity Extraction

L’Entity Extraction può essere ulteriormente migliorata attraverso l’utilizzo di tecnologie come i Knowledge Graph e il Semantic Web, che forniscono contesto e significato ai dati. Un Knowledge Graph è un tipo di grafo che rappresenta le relazioni tra entità all’interno di un sistema, mentre il Semantic Web è una rete internazionale basata su Internet che unisce Knowledge Graph risiedenti su siti web differenti utilizzando tecnologie speciali di interrogazione multi-sito.

Gli algoritmi di Entity Extraction possono essere integrati con i Knowledge Graph e il Semantic Web per mappare specifiche parole del testo e collegarle a nodi di un’ontologia. In tal modo, i testi possono essere collegati a elementi di conoscenza aziendale specifici.

Per esempio, l’Entity Extraction può essere utilizzata per identificare i nomi dei prodotti nei report aziendali e collegarli a un nodo di un’ontologia specifica. Ciò consente di collegare i report ai prodotti pertinenti e alle informazioni sui prodotti all’interno dell’ontologia.

In sintesi, l’Entity Extraction è una tecnica fondamentale per identificare e classificare entità nei testi. La combinazione di Knowledge Graph e Semantic Web può migliorare ulteriormente l’efficacia degli algoritmi di Entity Extraction, fornendo contesto e significato ai dati e facilitando il collegamento delle parole del testo a nodi di un’ontologia specifica.

 

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