[{"data":1,"prerenderedAt":18},["ShallowReactive",2],{"article":3},{"id":4,"category":5,"slug":6,"title":7,"image":8,"page_image":9,"published_at":10,"updated_at":11,"meta_title":12,"meta_description":13,"meta_keywords":14,"content":15,"tags":16,"faqs":17},139,"blog","es-how-to-detect-entities-in-html-using-nlp","Cómo detectar entidades en HTML utilizando NLP","https://blog.dexodata.com/storage/uploads/previews/20-4-s-trusted-proxy-website-how-to-detect-entities-in-html-using-nlp-cover-589853d8-b958-4c4f-bac1-265d13ce9578.webp","https://blog.dexodata.com/storage/uploads/covers/20-4-b-trusted-proxy-website-how-to-detect-entities-in-html-using-nlp-cover-12ba1551-74ef-4a7f-8be3-44b589c42970.webp","2024/04/10","2024/03/01","¿Cómo extraigo entidades de texto o HTML con NLP?","Guía sobre la detección de entidades nombradas en HTML a través de modelos NLP. 7 pasos a seguir después de comprar proxies residenciales y móviles del ecosistema ético de Dexodata.","buy residential and mobile proxies, buy residential ip","\u003C!DOCTYPE html PUBLIC \"-//W3C//DTD HTML 4.0 Transitional//EN\" \"http://www.w3.org/TR/REC-html40/loose.dtd\">\n\u003C?xml encoding=\"utf-8\"?>\u003Chtml>\u003Cbody>\u003Cp>\u003Cem>\u003Cstrong>Contenido del artículo:\u003C/strong>\u003C/em>\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor1\">¿Qué es el Procesamiento de Lenguaje Natural?\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor2\">Uso de NLP para la detección de entidades: Pasos principales\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor3\">Desafíos en la detección de entidades nombradas\u003C/a>\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>\u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/how-does-ai-enhance-web-data-gathering\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">La inteligencia artificial mejora la recopilación de datos web\u003C/a> y simplifica el descubrimiento, obtención y procesamiento de elementos HTML. Sin embargo, la información en bruto encontrada en forma de texto sigue siendo difícil de estructurar debido a la variedad de idiomas, vocabulario y significados de palabras particulares. La solución radica en implementar modelos de \u003Cstrong>Procesamiento de Lenguaje Natural\u003C/strong> para un análisis semántico avanzado. La fase inicial de la recopilación de información en línea sigue siendo la misma y implica la necesidad de comprar proxies residenciales y móviles. Estas son las IPs que la infraestructura de Dexodata ofrece para la extracción ética de información en internet.\u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Ca name=\"anchor1\">\u003C/a>¿Qué es el Procesamiento de Lenguaje Natural?\u003C/h2>\n\u003Cp>\u003Ca href=\"https://en.wikipedia.org/wiki/Natural_language_processing\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">El Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)\u003C/a> constituye una disciplina de autoaprendizaje dentro de la ciencia de datos y la inteligencia artificial. Sus algoritmos juegan un papel intermedio entre las computadoras y los lenguajes humanos al comprender y manejar texto escrito. El Procesamiento de Lenguaje Natural se aplica en:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>Gestión de palabras, mejorando la eficiencia de los editores de texto.\u003C/li>\n\u003Cli>Software de traducción, facilitando la comunicación entre idiomas.\u003C/li>\n\u003Cli>Motores de búsqueda, permitiendo a los usuarios recuperar información relevante de vastos repositorios digitales.\u003C/li>\n\u003Cli>Aplicaciones bancarias, utilizando interacciones en lenguaje natural para consultar saldos o realizar transacciones.\u003C/li>\n\u003Cli>Chatbots, proporcionando interacciones similares a las humanas en servicio y soporte al cliente.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>Después de que un equipo de investigación compra IP residenciales para un acceso sin interrupciones a fuentes de internet, las tecnologías NLP entran en juego para \u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/how-do-ai-and-trusted-proxy-websites-improve-advanced-data-analytics\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">mejorar el análisis de datos avanzados con IA\u003C/a>. Sus objetivos consisten en:\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>Encontrar elementos HTML adecuados\u003C/li>\n\u003Cli>Etiquetarlos como tokens y partes del habla\u003C/li>\n\u003Cli>Establecer las dependencias a través de NER\u003C/li>\n\u003Cli>Identificar entidades nombradas.\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>Estos procedimientos empoderan piezas de información no estructuradas con significados particulares significativos para la \u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/what-is-ai-based-business-forecasting-with-geo-targeted-proxies\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">predicción empresarial basada en IA\u003C/a> o la optimización de procesos actuales.\u003C/p>\n\u003Cp>\u003Cimg style=\"text-align: center; display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;\" src=\"https://blog.dexodata.com/storage/uploads/images/139/20-4-geo-targeted-proxies-how-to-detect-entities-in-html-using-nlp-pic-03f0e407-86a4-48d4-91ee-239f7ea266b4.png\" alt=\"¿Cómo extraigo entidades de texto o HTML con NLP?\" width=\"1032\" height=\"491\">\u003C/p>\n\u003Cp>NER significa Reconocimiento de Entidades Nombradas y representa una subfase dedicada de NLP. Es capaz de detectar y categorizar entidades nombradas dentro del texto. Las entidades nombradas, a su vez, son fragmentos específicos de información que toman diversas formas, como:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>Nombres personales\u003C/li>\n\u003Cli>Ubicaciones geográficas\u003C/li>\n\u003Cli>Organizaciones\u003C/li>\n\u003Cli>Marcas\u003C/li>\n\u003Cli>Fechas y horas\u003C/li>\n\u003Cli>Productos.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>Cada modelo NER es entrenable de acuerdo con las especificaciones de la tarea y las características iniciales de HTML. La decisión de comprar proxies móviles y \u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/pros-and-cons-of-residential-and-datacenter-proxies\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">proxies residenciales o IPs de centros de datos\u003C/a> se toma de manera similar.\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor2\">\u003C/a>Uso de NLP para la detección de entidades: Pasos principales\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>La selección de modelos NLP comienza con la elección de un lenguaje de programación. Las ventajas de Python para la adquisición de información en línea incluyen alta velocidad de compilación, código comprensible y una amplia gama de bibliotecas. \u003Cstrong>Los marcos de Procesamiento de Lenguaje Natural más populares de Python\u003C/strong> son:\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>spaCy\u003C/li>\n\u003Cli>Gensim\u003C/li>\n\u003Cli>Natural Language Toolkit (NLTK)\u003C/li>\n\u003Cli>TextBlob\u003C/li>\n\u003Cli>Polyglot\u003C/li>\n\u003Cli>scikit-learn.\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>Difieren en detalles y proporcionan experiencias diferentes con un enfoque en entidades multilingües (Polyglot), modelado de temas (Gensim), versatilidad (spaCy, NLTK). Por lo tanto, siguen pasos comunes. Las etapas de detección de entidades en HTML son:\u003C/p>\n\u003Cp>\u003Cspan style=\"color: #236fa1;\">\u003Cstrong>1. Extracción de texto\u003C/strong>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp>Aprovechando las IP residenciales que compras de un ecosistema compatible con AML/KYC, recopila datos de texto de fuentes basadas en HTML. Aquí hay un ejemplo de implementación de BeautifulSoup:\u003C/p>\n\u003Ctable style=\"border-collapse: collapse; width: 95.9143%;\" border=\"2\">\n\u003Ctbody>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd style=\"width: 100%;\">\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>\u003Cspan style=\"color: #2e95d3;\">from\u003C/span> bs4 \u003Cspan style=\"color: #2e95d3;\">import\u003C/span> BeautifulSoup\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>\u003Cspan style=\"color: #999999;\"># Analizar HTML\u003C/span>\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>html = \u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">\"<html>...</html>\"\u003C/span> \u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>\u003Cspan style=\"color: #999999;\"># Colocar contenido HTML no estructurado aquí\u003C/span>\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>soup = BeautifulSoup(html, \u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">'html.parser'\u003C/span>)\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>\u003Cspan style=\"color: #999999;\"># Extraer texto\u003C/span>\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>text = soup.get_text()\u003C/code>\u003C/p>\n\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003C/tbody>\n\u003C/table>\n\u003Cp>\u003Cspan style=\"color: #236fa1;\">\u003Cstrong>2. Limpieza de la base de datos inicial\u003C/strong>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp>Hay dos formas de eliminar etiquetas HTML no deseadas, símbolos peculiares y espacios. Ejecutar módulos NER es la primera opción, mientras que la segunda es aprovechar la \u003Ca href=\"https://docs.python.org/3/library/re.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">biblioteca de expresiones regulares \u003Ccode>\u003Cspan style=\"color: #236fa1;\">re\u003C/span>\u003C/code>\u003C/a> para limpiar los elementos inexactos:\u003C/p>\n\u003Ctable style=\"border-collapse: collapse; width: 96.0242%; height: 198px;\" border=\"2\">\n\u003Ctbody style=\"padding-left: 40px;\">\n\u003Ctr style=\"padding-left: 40px; height: 198px;\">\n\u003Ctd style=\"width: 100%; padding-left: 40px; height: 198px;\">\n\u003Cp style=\"font-weight: 400;\">\u003Ccode>\u003Cspan style=\"color: #2e95d3;\">import\u003C/span> re\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400;\">\u003Ccode>\u003Cspan style=\"color: #999999;\"># Eliminar etiquetas HTML y espacios extra\u003C/span>\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400;\">\u003Ccode>\u003C/code>\u003Ccode>cleaned_text = re.sub(\u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">r'\\s+'\u003C/span>, \u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">' '\u003C/span>, text).strip()\u003C/code>\u003C/p>\n\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003C/tbody>\n\u003C/table>\n\u003Cp>\u003Cspan style=\"color: #236fa1;\">\u003Cstrong>3. Tokenización y etiquetado POS\u003C/strong>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp>La tokenización es el primer acto de dividir el texto en unidades manejables dentro de un procedimiento de Reconocimiento de Entidades Nombradas. Cada token sirve como una pieza del cuadro común. Luego, los tokens se etiquetan como Partes del Habla (POS) asignando información gramatical. Aquí hay un ejemplo del uso de Python spaCy:\u003C/p>\n\u003Ctable style=\"border-collapse: collapse; width: 96.5735%;\" border=\"2\">\n\u003Ctbody>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd style=\"width: 100%;\">\n\u003Cp style=\"padding-left: 40px;\">\u003Ccode>\u003Cspan style=\"color: #2e95d3;\">import \u003C/span>spacy\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"padding-left: 40px;\">\u003Ccode>\u003Cspan style=\"color: #999999;\"># Cargar el modelo de lenguaje inglés, por ejemplo.\u003C/span>\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"padding-left: 40px;\">\u003Ccode>nlp = spacy.load(\u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">\"en_core_web_sm\"\u003C/span>)\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"padding-left: 40px;\">\u003Ccode>\u003Cspan style=\"color: #999999;\"># Definir el texto previamente limpiado\u003C/span>\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"padding-left: 40px;\">\u003Ccode>text = \u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">\"Ejemplo para detectar entidades mediante módulos NLP.\"\u003C/span>\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"padding-left: 40px;\">\u003Ccode>\u003Cspan style=\"color: #999999;\"># Manejar el texto usando spaCy\u003C/span>\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"padding-left: 40px;\">\u003Ccode>doc = nlp(text)\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"padding-left: 40px;\">\u003Ccode>\u003Cspan style=\"color: #999999;\"># Ejecutar una tokenización\u003C/span>\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"padding-left: 40px;\">\u003Ccode>tokens = [token.text \u003Cspan style=\"color: #2e95d3;\">for \u003C/span>token \u003Cspan style=\"color: #2e95d3;\">in \u003C/span>doc]\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"padding-left: 40px;\">\u003Ccode>\u003Cspan style=\"color: #999999;\"># Realizar etiquetado de Parte del Habla (POS)\u003C/span>\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"padding-left: 40px;\">\u003Ccode>pos_tags = [(token.text, token.pos_) \u003Cspan style=\"color: #2e95d3;\">for \u003C/span>token \u003Cspan style=\"color: #2e95d3;\">in \u003C/span>doc]\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"padding-left: 40px;\">\u003Ccode>\u003Cspan style=\"color: #999999;\"># Imprimir los tokens\u003C/span>\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"padding-left: 40px;\">\u003Ccode>\u003Cspan style=\"color: #e9950c;\">print\u003C/span>(\u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">\"Tokens:\"\u003C/span>)\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"padding-left: 40px;\">\u003Ccode>\u003Cspan style=\"color: #e9950c;\">print\u003C/span>(tokens)\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"padding-left: 40px;\">\u003Ccode>\u003Cspan style=\"color: #999999;\"># Imprimir las etiquetas POS\u003C/span>\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"padding-left: 40px;\">\u003Ccode>\u003Cspan style=\"color: #e9950c;\">print\u003C/span>(\u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">\"\nEtiquetas POS:\"\u003C/span>)\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"padding-left: 40px;\">\u003Ccode>\u003Cspan style=\"color: #2e95d3;\">for\u003C/span>\u003Cspan style=\"color: #2e95d3;\"> \u003C/span>token, pos_tag \u003Cspan style=\"color: #2e95d3;\">in \u003C/span>pos_tags:\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"padding-left: 40px;\">\u003Ccode>    \u003Cspan style=\"color: #e9950c;\">print\u003C/span>(\u003Cspan style=\"color: #00a67d;\">f\"{token}: {pos_tag}\"\u003C/span>)\u003C/code>\u003C/p>\n\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003C/tbody>\n\u003C/table>\n\u003Cp>\u003Cspan style=\"color: #236fa1;\">\u003Cstrong>4. Reconocimiento de entidades\u003C/strong>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp>El trabajo central con entidades nombradas comienza aquí. Los modelos NER examinan el texto tokenizado, buscan entidades y las categorizan en tipos distintos. Estos podrían ser individuos, organizaciones, lugares, fechas y más. Cada entidad nombrada es etiquetada y luego se convierte en material para un procedimiento más sofisticado, el emparejamiento de patrones basado en reglas. En lugar de expresiones regulares, el modelo NLP combina tokens en secuencias de acuerdo con reglas previamente establecidas y revela dependencias:\u003C/p>\n\u003Ctable style=\"border-collapse: collapse; width: 96.6834%;\" border=\"2\">\n\u003Ctbody>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd style=\"width: 100%;\">\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>\u003Cspan style=\"color: #999999;\"># Procesar el reconocimiento de entidades nombradas (NER)\u003C/span>\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>\u003Cspan style=\"color: #2e95d3;\">\u003Cspan style=\"font-weight: bold; font-family: Gilroy, sans-serif;\">for\u003C/span>\u003Cspan style=\"font-weight: bold;\"> \u003C/span>\u003C/span>ent \u003Cspan style=\"color: #2e95d3; font-weight: bold;\">in\u003C/span>\u003Cspan style=\"color: #2e95d3; font-weight: bold;\"> \u003C/span>tokens.ents:\u003C/code>\u003C/p>\n\u003Cp style=\"font-weight: 400; padding-left: 40px;\">\u003Ccode>    \u003Cspan style=\"color: #e9950c; font-weight: bold;\">print\u003C/span>(ent.text, ent.label_)\u003C/code>\u003C/p>\n\u003C/td>\n\u003C/tr>\n\u003C/tbody>\n\u003C/table>\n\u003Cp>\u003Cspan style=\"color: #236fa1;\">\u003Cstrong>5. Post-procesamiento\u003C/strong>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp>Dependiendo de las tareas, puede surgir la necesidad de refinar las entidades. La IA descarta tokens irrelevantes y somete otros a normalización para asegurar coherencia dentro de los conocimientos obtenidos. Compra direcciones IP residenciales para un \u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/what-is-data-enrichment-with-ai-3-scenarios-and-a-case-for-proxies\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">enriquecimiento de datos mejorado por IA\u003C/a> opcional.\u003C/p>\n\u003Cp>\u003Cspan style=\"color: #236fa1;\">\u003Cstrong>6. Recolección de conocimientos\u003C/strong>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp>La última fase consiste en desplegar tokens considerados como entidades nombradas. Se archivan en bases de datos CSV para un análisis posterior.\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor3\">\u003C/a>Desafíos en la detección de entidades nombradas\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>Varios obstáculos siguen a la detección de entidades basada en NER en HTML, además de las dificultades conocidas de \u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/how-to-cope-with-difficulties-of-ai-based-data-gathering-in-2023\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">la recopilación de datos basada en IA\u003C/a>. Estos son estructuras cambiantes, entidades elusivas, enigmas contextuales y la necesidad de entrenar modelos personalizados. Para minimizar la cantidad de contenido irrelevante desde el principio de la detección de entidades en HTML mediante NLP, \u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/residential-proxies\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">compra proxies residenciales de Dexodata\u003C/a> y IPs móviles. Esta infraestructura para la recopilación ética de datos de internet a nivel empresarial actúa en estricta conformidad con las políticas de KYC y AML, proporcionando resultados de scraping válidos.\u003C/p>\u003C/body>\u003C/html>\n",[],[],1783936359700]