Módulo Information Extraction
Extracción de relaciones
El módulo Information Extraction ahora puede analizar textos de entrada en lenguaje natural e identificar los tipos de relación que existen entre los distintos pares de entidades identificados en el texto. Esto se consigue a través de la nueva etapa Relationship Extractor.
Relationship Extractor puede identificar las relaciones entre los siguientes tipos de entidad:
- Persona
- Organización
- Ubicación
Comando para evaluar y capacitar un modelo
El módulo Information Extraction ahora tiene una Utilidad de administración que evalúa y capacita modelos nuevos y existentes. El comando es iemodel trainAndevaluate model. Este reemplaza al comando iemodel evaluate train_model, que evaluaba solo un modelo existente.
Etapas separadas para extracción de entidad y categorización de texto
El módulo Information Extraction ahora tiene etapas separadas para categorización de texto y extracción de entidad. Antes, ambas funciones se ejecutaban en la etapa Information Extractor. Ahora, hay dos etapas: Entity Extractor y Text Categorizer. Use Entity Extractor para extraer entidades, como nombres y direcciones, de cadenas de datos no estructurados. Use Text Categorizer para asignar categorías personalizadas a contenido no estructurado o texto sin formato.