La extracción de información (IE) es el proceso automatizado de extraer información estructurada de datos de texto semiestructurados o no estructurados, transformando las fuentes de texto del lenguaje humano, como los PDF, en un formato organizado, consultable y legible por máquina. El procesamiento del lenguaje natural (PLN) se basa en la extracción de información para identificar datos importantes dentro del texto de entrada.
Los algoritmos de extracción de información pueden identificar entidades, incluidos nombres, relaciones, eventos, sentimientos y más, y luego clasificarlas y almacenarlas en una base de datos para su uso posterior. La información estructurada resultante tiene un formato estandarizado y, por lo general, se almacena en filas y columnas que identifican sus atributos. El almacenamiento estandarizado es el principal diferenciador entre los datos estructurados y los datos no estructurados.
Todos los valores de datos dentro de la misma base de datos se adhieren al mismo formato estructurado con los mismos atributos definidos. Los atributos relacionales también se resaltan para conectar bases de datos basadas en atributos compartidos.
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La extracción de información permite a las empresas transformar documentos en conjuntos de datos procesables y generar conocimientos valiosos a partir de ellos. Se proyecta que el mercado de procesamiento inteligente de documentos, que IE facilita, crecerá a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 33,1 % hasta 2030 desde un valor de 2300 millones de USD en 2024 1.
Los sistemas de extracción de información sientan las bases para la recuperación automatizada de información: el uso de algoritmos de inteligencia artificial (IA) para encontrar y recuperar automáticamente datos relevantes de bases de conocimiento. La recuperación de información es un componente esencial de la generación aumentada por recuperación (RAG), un proceso mediante el cual los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) obtienen acceso a más datos para una alta precisión en casos de uso específicos del dominio.
La RAG puede hacer que los chatbots de LLM sean más precisos cuando se aplican a tareas de respuesta a preguntas, ya que el LLM puede aprovechar más conocimientos fuera de sus datos de entrenamiento para generar mejores respuestas.
Los líderes empresariales pueden utilizar la información extraída para facilitar la toma de decisiones basadas en datos en tiempo real. La IE es una etapa preliminar en el ciclo más amplio de procesamiento de la información en la que la información se adquiere, organiza, almacena, manipula y pone a disposición para su uso.
Las canalizaciones de datos entregan información a toda la empresa y conectan los puntos de entrada (por ejemplo, los pedidos en línea) con las bases de datos. A partir de ahí, las herramientas de visualización de datos se basan en esos datos para crear gráficos y tablas en tiempo real, que revelan conocimiento procesable que impulsa la toma de decisiones estratégicas.
Los grandes conjuntos de datos estructurados generados por los sistemas de IE pueden utilizarse para crear informes y resúmenes. Los algoritmos de machine learning para IE también pueden realizar resúmenes de texto para condensar documentos detallados en viñetas rápidamente digeribles con anotaciones para una referencia rápida.
Por ejemplo, la IE en el sector sanitario puede compilar automáticamente un informe de paciente a partir de varios archivos, lo que podría facilitar a los médicos el diagnóstico de problemas y la prescripción de tratamientos. Los profesionales financieros pueden generar previsiones más precisas con información extraída de múltiples informes, artículos de noticias y otras fuentes.
Las tareas de extracción de información se clasifican en función del tipo de información que se identifica y etiqueta. Los sistemas IE pueden gestionar tareas como:
El reconocimiento de entidades nombras es la tarea de IE que consiste en identificar entidades con nombre en datos no estructurados. Las entidades nombradas son objetos del mundo real que pueden identificarse de forma única. Esencialmente, son los nombres propios de los datos. Las entidades nombradas incluyen personas, fechas, corporaciones, lugares y productos y pueden ser tanto físicas como abstractas.
En la frase "A partir de enero de 2025, Arvind Krishna es el CEO de IBM", las entidades nombradas incluyen enero de 2025, Arvind Krishna, CEO e IBM.
La vinculación de entidades es el proceso de averiguar si varias entidades se refieren al mismo objeto del mundo real. Al realizar una IE sobre un artículo que menciona a "Arvind Krishna", "Krishna" y "CEO de IBM", una subtarea de vinculación de entidades identificaría los 3 como referencias a la misma persona. La vinculación de entidades también se conoce como resolución de coreferencias.
La extracción de relaciones es la tarea de extracción de información que consiste en identificar y categorizar las relaciones entre entidades en una fuente de datos. Descubrir las relaciones entre entidades puede abrir la puerta a conocimientos que de otro modo podría pasar desapercibida.
En nuestra frase de ejemplo del principio de esta sección, el proceso de RE dibujaría una conexión "trabaja en" entre "Arvind Krishna" e "IBM" con el cargo de "CEO".
Los términos extracción de relaciones y extracción de vínculos se suelen utilizar indistintamente, pero algunos científicos de datos abogan por una distinción sutil. Aunque la extracción de vínculos cubre cualquier intento de discernir las relaciones entre entidades, la extracción de relaciones se utiliza con mayor frecuencia en relación con la aplicación de modelos de machine learning para realizar esta tarea.
La extracción de eventos es la forma en que los sistemas IE reconocen eventos discretos en un cuerpo de texto de entrada. Palabras como "cita" o "reunión" pueden desencadenar una secuencia de extracción de eventos, al igual que las fechas. La extracción de eventos cubre el evento en sí, la hora y la fecha en que ocurrió y los participantes mencionados.
En la frase de ejemplo, "Arvind Krishna asistió a la conferencia en enero de 2025", un algoritmo de extracción de eventos identificaría que una conferencia tuvo lugar en enero de 2025 y que uno de los asistentes fue el CEO de IBM, Arvind Krishna.
El análisis de sentimiento determina el sentimiento comunicado por un fragmento de texto. El análisis de sentimiento es una herramienta valiosa para realizar estudios de mercado y comprender el comportamiento de los clientes.
Si se le da un conjunto de datos formado por reseñas de usuarios, un algoritmo de IE puede proporcionar conocimientos semánticos que revelen los porcentajes de consumidores que opinan positiva, negativa o neutralmente sobre un producto. Los gestores de producto podrían entonces aprovechar ese conocimiento y ajustar el producto para hacerlo más atractivo a una mayor parte de sus usuarios actuales y potenciales.
La extracción de información funciona mediante el análisis de las fuentes de datos no estructurados con algoritmos de machine learning para identificar datos significativos. Los sistemas de IE etiquetan las entidades de datos descubiertas y las almacenan en una base de datos organizada y consultable para una recuperación eficaz.
Las técnicas de extracción de información incluyen:
Estos métodos no son mutuamente excluyentes: los avances en IE han llevado a modelos híbridos que combinan métodos para mejorar los resultados.
La extracción de información basada en reglas analiza los documentos para identificar entidades basándose en "reglas" establecidas: patrones y definiciones predefinidos que se conocen sobre las entidades del texto. La IE basada en reglas se aplica con mayor frecuencia a fuentes de datos semiestructurados, es decir, datos que no están totalmente estructurados pero que presentan algunas características identificativas como etiquetas o metadatos.
La IE basada en reglas descendentes funciona progresando de los casos generales a los casos específicos, mientras que el método ascendente hace lo contrario.
La IE basada en la clasificación es un proceso de dos pasos que aborda la extracción de información como una tarea de clasificación de aprendizaje supervisado. En primer lugar, los modelos de machine learning se entrenan en conjuntos de datos etiquetados para aprender las conexiones entre las entidades y sus atributos correspondientes. A continuación, los modelos predicen etiquetas para las entidades que identifican en los nuevos datos no estructurados.
El etiquetado de secuencias es la piedra angular del PLN y utiliza modelos de deep learning para identificar y etiquetar los componentes de una entrada; por ejemplo, las palabras en la instrucción de un chatbot. El etiquetado de secuencias es un paso crítico del preprocesamiento de PLN, que ayuda a garantizar que las redes neuronales sepan exactamente cómo interpretar los datos de entrada.
Además de identificar entidades en los datos, el etiquetado de secuencias también captura las dependencias entre partes de una secuencia de entrada. Las dependencias son un tipo especial de relación en la que una parte de una secuencia de entrada depende de otra parte para interpretarse correctamente. Los modelos de transformadores, como las tecnologías de propósito general (GPT), se destacan en la captura de dependencias, por lo que pueden mantener la comprensión contextual a través de secuencias de entrada largas.
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