Quiénes aparecen

entidades nombradasEntidades nombradas (NER). Los nombres propios que aparecen en un texto: personas, lugares, instituciones. En minería de texto se llama NER (reconocimiento de entidades nombradas). Acá la máquina los reconoce por la mayúscula y por listas de palabras conocidas, no con un modelo entrenado.leer más →

Las palabras dicen de qué se habla. Los nombres dicen de quién: las personas, las organizaciones y los lugares más nombrados, con los dos filtros sin los cuales la lista es correcta e inútil.

Sobre qué se buscan los nombres

Pegá lo que quieras —un discurso, una entrevista, comentarios— y le corremos el mismo conteo. No se guarda nada y no hace falta registrarse.

04 — El límite

El modelo acierta bastante más que unas reglas (medido: 63 de cada 100 nombres contra 26), pero se equivoca igual: parte nombres, toma el título de una nota por una organización y no sabe que dos formas de escribir son la misma persona. Y no se le puede preguntar por qué decidió. Sirve para orientarse sobre quién está en escena — no como padrón.
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Los nombres los encuentra un modelo entrenado (spaCy) que lee la frase entera y aprendió, sobre miles de textos en español marcados a mano, qué suena a nombre de persona, de organización o de lugar. Después nosotros acomodamos: el apellido suelto se suma al nombre completo, y se tachan la ciudad y los diarios, que están en todas las notas y no dicen nada.

NER (reconocimiento de entidades nombradas) por modelo estadístico, no por reglas: spaCy es_core_news_md, corriendo en nuestro propio servidor. Nuestras reglas anteriores —mayúsculas más listas de cargos e instituciones— quedan al lado como contraste, porque se pueden mostrar por dentro y el modelo no.

Leer la explicación completa: cómo se hace paso a paso, y los trabajos que fundaron la técnica →

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