Attività Named Entities (NER)

Estrai entità denominate da documenti non strutturati utilizzando il Natural Language Processing.

L’attività Named Entities (NER) è progettata per utilizzare il Natural Language Processing (NLP) per estrarre entità denominate da documenti non strutturati, come contratti, lettere, ordini, comunicati stampa e altri documenti privi di una struttura specifica descrivibile tramite regole. Per elaborare questi documenti con un’attività Named Entities (NER), è necessario mappare le entità denominate ai field dello skill nei quali verranno estratti i relativi valori. Questa attività analizzerà quindi il documento ed estrarrà le entità denominate nei rispettivi field.

È inoltre possibile configurare l’estrazione di entità denominate per i field estratti da altre attività. Supponiamo di sapere che i nomi delle organizzazioni e gli indirizzi da estrarre si trovano nel primo paragrafo di ciascun contratto. È possibile estrarre il primo paragrafo utilizzando un’attività di Segmentazione, quindi estrarre da questo paragrafo i nomi delle aziende e gli indirizzi con un’attività Named Entities (NER). Questo approccio è più affidabile rispetto all’estrazione di entità denominate dall’intero documento, poiché consente di controllare l’area specifica da cui vengono estratte tali entità.

L’attività supporta solo i field di tipo Testo con tipo di dati impostato su Testo, Data o Valuta.

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Configurazione di un’attività Named Entities (NER)

Per configurare un’attività Named Entities (NER):

1. Nella scheda Activities, aggiungere un’attività Named Entities (NER) al flusso di elaborazione dei documenti.

2. Nel riquadro Activity Properties, utilizzare l’elenco a discesa Source per selezionare l’origine che l’attività utilizzerà per estrarre le entità denominate: l’intero documento oppure un singolo field estratto da un’altra attività.

3. In Output field, selezionare i field in cui verranno estratte le entità denominate.

   I field di output devono trovarsi allo stesso livello di annidamento del field di origine o a un livello inferiore.

4. Fare clic su Create Mapping. Nella finestra di dialogo che si aprirà, selezionare quali entità denominate verranno estratte in ciascun field nell’elenco Entity to extract. Fare clic su Save. È possibile modificare il mapping in qualsiasi momento facendo clic su Edit Mapping.

5. Fare clic su Test Skill per testare la skill e analizzare i risultati dell’estrazione delle entità denominate nella scheda Results.

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Entità denominate supportate

Nome entità	Descrizione	Esempio	Tipi di dati supportati	Lingue supportate
Person	Nomi di persone	John Doe, Jane Smith	Testo	English, Russian, German, French, Spanish, Japanese, Italian, Portuguese (Standard), Dutch
Location	Nomi di località	Anytown, Corporate Place	Testo	English, Russian, German, French, Spanish, Japanese, Italian, Portuguese (Standard), Dutch
Organization	Nomi di organizzazioni	ABBYY, Acme Corp.	Testo	English, Russian, German, French, Spanish, Japanese, Italian, Portuguese (Standard), Dutch
Address	Indirizzi	123 Main St., Anytown AB 45678, 950 Acacia Avenue 50, Anytown, AB 12345, USA	Testo	English, Russian, German, French, Spanish, Japanese, Italian, Portuguese (Standard), Dutch
Money	Importi di denaro	$2670.00, 199 dollars 99 cents	Testo, Amount of money	English, Russian, German, French, Spanish, Japanese, Italian, Portuguese (Standard), Dutch
Date	Date	November 14, 2009, 11/14/2009	Testo, Date	English, Russian, German, French, Spanish, Japanese, Italian, Portuguese (Standard), Dutch
Duration	Durate	Twelve (12) months, 4 days	Testo	English, Russian, German, French, Spanish, Japanese, Italian, Portuguese (Standard), Dutch