Este modelo de aprendizaje profundo se utiliza para identificar o clasificar entidades a partir de texto. Una entidad puede referirse a una palabra o una secuencia de palabras, como el nombre de una organización o de una persona, el país, la fecha o la hora, en el texto. Este modelo preentrenado detecta entidades del texto y las clasifica en la categoría predeterminada.
El reconocimiento de entidades con nombre (NER, por sus siglas en inglés) puede ser útil cuando se requiere una vista general de alto nivel de una gran cantidad de texto. NER puede proporcionar información importante y crucial extrayendo las entidades principales del texto. Las entidades extraídas se clasifican en las clases predeterminadas y pueden ayudarle a llegar a decisiones y conclusiones significativas.
Hay algunos datasets públicos disponibles para tareas de reconocimiento de entidades con nombre que pueden extraer distintas entidades del texto. Este modelo de aprendizaje profundo se entrena con el dataset OntoNotes 5 y se puede utilizar para extraer 18 entidades distintas de un texto en inglés.
Requisitos de licencia
Para completar este flujo de trabajo, los requisitos de licencia son los siguientes:
- ArcGIS Pro: licencia avanzada
- ArcGIS API for Python
Detalles del modelo
Este modelo tiene las siguientes características:
- Entrada: texto en el que se realizará la extracción de entidades con nombre.
- Salida: tokens clasificados en clases de entidad predefinidas.
- Cálculo: este flujo de trabajo requiere potencia de cálculo y se recomienda una GPU con una capacidad de cálculo de 6.0 o superior.
- Anotación de nombres de entidad: este modelo puede extraer las siguientes 18 entidades.
- PERSON: personas, incluidas personas ficticias
- NORP: nacionalidades o grupos políticos
- FACILITY: edificios, aeropuertos, autopistas, puentes, etc.
- ORGANIZATION: empresas, organismos, instituciones, etc.
- GPE: países, ciudades y estados
- LOCATION: ubicaciones que no son GPE, cadenas montañosas y masas de agua
- PRODUCT: vehículos, armas, alimentos, etc. (no servicios)
- EVENT: nombres de huracanes, batallas, guerras, eventos deportivos, etc.
- WORK OF ART: títulos de libros, canciones, etc.
- LAW: nombres de documentos convertidos en leyes
- LANGUAGE: nombres de idioma
- DATE: fechas o periodos absolutos o relativos
- TIME: tiempos inferiores a un día
- PERCENT: porcentaje (incluido el símbolo "%")
- MONEY: valores monetarios, incluida la unidad
- QUANTITY: mediciones, incluidos el peso o la distancia
- ORDINAL: números ordinales como "primero" y "segundo"
- CARDINAL: numerales que no se corresponden a ningún otro tipo
- Métricas de precisión: este modelo tiene una precisión del 91,6 por ciento.
Acceder al modelo y descargarlo
Descargue el modelo preentrenado Reconocimiento de entidades con nombre desde ArcGIS Living Atlas of the World.
- Vaya a ArcGIS Living Atlas of the World.
- Inicie sesión con sus credenciales de ArcGIS Online.
- Busque Reconocimiento de entidades con nombre y abra la página de elemento desde los resultados de búsqueda.
- Haga clic en el botón Descargar para descargar el modelo.
Puede usar el archivo .dlpk descargado directamente en ArcGIS Pro o cargarlo y utilizarlo en ArcGIS Enterprise. Además, si es necesario, puede ajustar el modelo preentrenado.
Notas sobre la versión
Las notas de la versión son las siguientes:
| Fecha | Descripción |
|---|---|
| Mayo de 2022 |
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