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Extraer términos especializados para las industrias es clave para mejorar el rendimiento de la IA en tareas como los chatbots, los informes y la creación de contenido. Puede hacerlo manualmente (impulsado por expertos) o mediante automatización (basado en algoritmos). Este es el desglose:
Para llevar: Elija manual para tareas pequeñas y centradas en los detalles, automatizado para necesidades a gran escala o híbrido para un enfoque equilibrado. Integración en los flujos de trabajo, como ocurre con plataformas como prompts.ai, puede optimizar aún más la eficiencia y los costos.
La extracción manual de vocabulario implica que los expertos en la materia identifiquen y validen cuidadosamente los términos clave dentro de dominios específicos. Este enfoque práctico garantiza que los términos seleccionados no solo sean precisos sino también relevantes desde el punto de vista del contexto.
Los expertos confían en herramientas como diccionarios especializados, textos técnicos y directrices específicas de la industria para identificar y refinar los términos específicos de un dominio. Evalúan cada término en su contexto y aplican su experiencia para confirmar su relevancia y adecuación. Una vez identificados los términos, se integran en los borradores, sustituyendo el lenguaje impreciso por una terminología precisa. El proceso también incluye una revisión exhaustiva para abordar cualquier inconsistencia estructural. A diferencia de los métodos automatizados, este enfoque prioriza el juicio humano y la comprensión del contexto, los cuales contrastaremos en la siguiente sección.
La extracción manual ofrece un nivel de precisión y profundidad que es especialmente útil para proyectos de pequeña escala. Proporciona información impulsada por expertos sin necesidad de recursos computacionales significativos. Para tareas más pequeñas, este método puede resultar rentable, ya que evita la necesidad de herramientas de automatización avanzadas y, en cambio, aprovecha la experiencia humana. Sin embargo, este enfoque tiene desventajas, particularmente en términos de velocidad y escalabilidad.
La principal desventaja de la extracción manual es su naturaleza intensiva en tiempo. El procesamiento de grandes volúmenes de documentos requiere una cantidad significativa de expertos, lo que puede aumentar los costos de los proyectos en curso o a gran escala. Además, el meticuloso proceso de revisión hace que los métodos manuales no sean adecuados para el procesamiento en tiempo real o para situaciones en las que es esencial contar con plazos de entrega rápidos. Estas limitaciones hacen que la extracción manual sea menos práctica para tareas de gran volumen en comparación con las soluciones automatizadas.
La extracción automatizada de vocabulario ha revolucionado la forma en que las organizaciones manejan la terminología específica de un dominio. Al aprovechar los métodos computacionales, es posible identificar rápidamente los términos clave de extensas colecciones de textos, algo que requeriría una cantidad extraordinaria de tiempo y esfuerzo si se hiciera de forma manual. Los sistemas automatizados, a diferencia de los métodos manuales, están diseñados para escalar y procesan enormes volúmenes de documentos con una velocidad extraordinaria.
Los sistemas modernos de extracción automática de términos (ATE) se basan en una combinación de técnicas, que incluyen métodos estadísticos como TF-IDF, el reconocimiento de patrones lingüísticos y modelos de aprendizaje profundo como BERT y eLMO. Estos modelos de aprendizaje profundo son particularmente hábiles para capturar el contexto de los términos, lo cual es crucial cuando las palabras tienen varios significados. Por ejemplo, el término «célula» puede referirse a una unidad biológica en un contexto y a un componente de telecomunicaciones en otro.
Algunos sistemas emplean métodos híbridos que combinan el filtrado estadístico, el aprendizaje automático y las incrustaciones contextuales para mejorar la precisión y la eficiencia.
Las innovaciones recientes en la IA conversacional han ampliado aún más las capacidades de extracción automatizada. Por ejemplo, Extracto de chat utiliza indicaciones redundantes y preguntas de seguimiento para mejorar la precisión. En diciembre de 2021, los investigadores introdujeron un método automatizado multilingüe para extraer del código fuente términos específicos de un dominio. Probado en GitHub Colecciones, este método superó significativamente a las técnicas tradicionales de TF-IDF, logrando un AUC de 0.7050 en comparación con los 0.4212 de TF-IDF.
Estos avances demuestran cómo los métodos de extracción automatizados evolucionan continuamente y ofrecen soluciones prácticas a desafíos complejos.
Una de las ventajas más destacadas de la extracción automatizada de vocabulario es su capacidad de escalado. Los enfoques manuales, si bien son eficaces en escenarios de pequeña escala, exigen una cantidad considerable de tiempo y experiencia. Los sistemas automatizados, por otro lado, pueden procesar bibliotecas de texto masivas en una fracción del tiempo. Por ejemplo, Solve XiaLa herramienta de extracción de datos basada en inteligencia artificial administra los documentos 100 veces más rápido que los métodos manuales, lo que logra una precisión de campo del 95% y ofrece un retorno de la inversión en tan solo 6 a 12 meses.
La velocidad y la consistencia son otros beneficios fundamentales. Herramientas como ChatExtract han demostrado una precisión y tasas de recuperación cercanas al 90% en lo que respecta a los datos sobre materiales, mientras que Chat GPT-4 logró una precisión del 90,8% y una recuperación del 87,7% en un enfoque de tiro cero. A diferencia de la extracción manual, los sistemas automatizados aplican criterios uniformes en todos los documentos, lo que elimina la fatiga y las inconsistencias que pueden afectar a los esfuerzos humanos.
Además, si bien la configuración de sistemas automatizados implica costos iniciales de tecnología y capacitación, el costo por documento se reduce significativamente a medida que aumenta el volumen de documentos procesados. Esto convierte a la automatización en una opción altamente rentable para las organizaciones que administran grandes colecciones de materiales técnicos.
Sin embargo, estos beneficios no están exentos de desafíos, como se explica en la siguiente sección.
A pesar de sus puntos fuertes, los sistemas automatizados no están exentos de limitaciones. Uno de los desafíos más importantes es la comprensión del contexto. Si bien estos sistemas se destacan en la identificación de patrones en los datos, a veces carecen del conocimiento matizado que aportan los expertos humanos. Esto puede provocar que los términos técnicos se clasifiquen erróneamente o se agrupen de forma incorrecta, especialmente cuando se trata de diferencias contextuales sutiles.
Otro problema surge en los dominios especializados en los que los datos de capacitación son escasos. Los sistemas automatizados funcionan mejor cuando se entrenan con conjuntos de datos grandes y bien documentados. En campos especializados con datos limitados, la precisión puede verse afectada, lo que reduce la confiabilidad de los resultados.
La creación de los conjuntos de datos grandes y anotados necesarios para la formación de muchos sistemas automatizados suele implicar un esfuerzo manual importante por adelantado. Esta carga de trabajo inicial puede compensar algunas de las mejoras de eficiencia que ofrece la automatización.
Mantener el control de calidad también presenta desafíos. Los errores en la extracción manual suelen ser fáciles de detectar durante la revisión, pero los sistemas automatizados pueden producir resultados que parecen precisos pero que contienen errores sutiles, por lo que requieren una validación exhaustiva. Además, muchos modelos de aprendizaje automático funcionan como «cajas negras», lo que dificulta entender por qué se seleccionaron o rechazaron ciertos términos. Esta falta de transparencia puede obstaculizar los esfuerzos por ajustar el rendimiento del sistema o explicar los resultados a las partes interesadas.
Sin embargo, se están logrando avances para abordar estos desafíos. Por ejemplo, el uso de preguntas de seguimiento por parte de ChatExtract para mejorar la precisión de los hechos aumentó la precisión de ChatGPT-4 del 42,7% al 90,8%. Estos avances sugieren que los métodos de extracción automatizados seguirán mejorando, abordando las limitaciones existentes de manera efectiva con el tiempo.
La elección del método correcto para la extracción de vocabulario depende en gran medida de las necesidades específicas de su proyecto. He aquí un análisis más detallado que te ayudará a guiar tu proceso de toma de decisiones.
El rendimiento de los métodos de extracción manuales y automatizados varía en función de factores como la velocidad, la precisión, el costo y la escalabilidad. Vamos a desglosarlos:
Velocidad es donde surge el contraste más marcado. La extracción manual funciona a un ritmo humano, mientras que los sistemas automatizados funcionan a la velocidad de una máquina. Por ejemplo, Voltus redujo el tiempo de procesamiento de 48 horas a solo 1,5 minutos al cambiar a la extracción automatizada.
Precisión depende del contexto. La extracción manual destaca en escenarios que requieren una comprensión detallada, mientras que los sistemas automatizados se destacan por mantener la coherencia en grandes conjuntos de datos sin el riesgo de fatiga.
Coste es otro factor crítico. La extracción manual tiene costos iniciales más bajos, pero se vuelve costosa a medida que aumenta el volumen debido al aumento de los gastos operativos. Los sistemas automatizados, por otro lado, requieren una inversión inicial significativa, pero pueden reducir los costos de procesamiento hasta en un 80% para las operaciones a gran escala. Investigación de PWC también muestra que la extracción basada en IA puede ahorrar a las empresas entre un 30 y un 40% de sus horas.
Escalabilidad resalta aún más la brecha. Los métodos manuales tienen dificultades para mantenerse al día a medida que aumentan los volúmenes de documentos, mientras que los sistemas automatizados se escalan sin esfuerzo. Por ejemplo, la solución de SolveXia procesa los documentos 100 veces más rápido que los métodos manuales, logrando una tasa de éxito del 95% en los campos extraídos.
Flexibilidad es donde los métodos manuales tienen una ventaja. Los seres humanos están mejor equipados para manejar datos complejos y no estructurados que requieren una comprensión contextual profunda. Los sistemas automatizados funcionan mejor con datos bien estructurados, pero pueden fallar cuando se enfrentan a formatos poco convencionales o a interpretaciones matizadas.
La extracción manual es ideal para tareas especializadas que requieren experiencia humana. Funciona bien en situaciones en las que los datos de formación son limitados o cuando se trata de documentos muy desestructurados, como textos legales complejos o materiales que requieren un contexto cultural. También es una excelente opción para proyectos más pequeños o pruebas piloto en los que los criterios aún se están definiendo, ya que la supervisión humana garantiza la precisión.
La extracción automatizada, por otro lado, es la mejor opción para gestionar colecciones de documentos a gran escala. Dado que las empresas generan más de 149 mil millones de terabytes de datos al día, el procesamiento manual simplemente no es práctico. Los sistemas automatizados ofrecen resultados consistentes en grandes conjuntos de datos, lo que los hace indispensables para proyectos urgentes o cuando los criterios de extracción están claramente definidos y son repetibles. El ejemplo de Voltus destaca cómo la automatización es particularmente beneficiosa en entornos con un ritmo acelerado.
Para muchas organizaciones, un enfoque híbrido ofrece lo mejor de ambos mundos. En estos sistemas, la automatización se encarga de la mayor parte del trabajo, mientras que los expertos humanos supervisan y gestionan los casos extremos.
Así es como funciona: las herramientas automatizadas extraen palabras clave y frases de grandes colecciones de texto, y los revisores humanos refinan los resultados en función de criterios predefinidos. Esto reduce la carga cognitiva de los seres humanos y, al mismo tiempo, mantiene una alta precisión. Por ejemplo, un estudio en el que se utilizó Gemini-Pro descubrió que un enfoque híbrido corrigió 6 artículos clasificados erróneamente (el 1,53%) de los 390 que había omitido un proceso exclusivamente manual.
El secreto de un sistema híbrido exitoso reside en el refinamiento iterativo. Comience con la extracción automática básica y, a continuación, mejore los resultados incorporando la retroalimentación humana. Utilice campos de datos estructurados, verificadores e identificadores para organizar sistemáticamente la información extraída.
Basándose en los métodos de extracción, la integración del vocabulario específico del dominio en los flujos de trabajo de la IA supone un punto de inflexión para mejorar la eficiencia de la tokenización y el rendimiento general del sistema. Al adaptar el vocabulario al contenido especializado, las organizaciones pueden optimizar los procesos, reducir los costos y mejorar los resultados.
La extracción de vocabulario específico de un dominio mejora significativamente la eficiencia de la tokenización. Cuando los sistemas de IA están equipados para gestionar terminología especializada, procesan los documentos con mayor rapidez y precisión. Por ejemplo, los tokenizadores de dominios específicos de KL3M utilizan entre un 9 y un 17% menos de tokens en comparación con GPT-4o y Llama3 para documentos de dominios específicos, incluso con un tamaño de vocabulario más pequeño.
El impacto es aún más pronunciado con términos altamente especializados. En contextos legales, el tokenizador con carátulas de KL3M reduce el uso de los tokens hasta en un 83%, mientras que en términos financieros se reduce un 39%. Tomemos como ejemplo el «EBITDA»: el tokenizador de KL3M lo trata como un único token, mientras que otros sistemas requieren de 3 a 5 tokens. Del mismo modo, las citas legales complejas, como «42 U.S.C. § 1983», utilizan 5 fichas en el sistema de KL3M, pero entre 9 y 10 en otras.
Pensemos en un documento legal de 100 000 caracteres: el modelo con cajas de KL3M lo procesa utilizando alrededor de 24 170 fichas, en comparación con las 26 360 fichas del GPT-4o. Esta eficiencia permite a las organizaciones gestionar más contenido dentro de la misma ventana de contexto, lo que reduce los costos computacionales y los gastos de API.
Los tokenizadores a nivel de caracteres, otro enfoque específico del dominio, sobresalen en tareas como la corrección de errores de texto. A diferencia de los tokenizadores BPE estándar, que a menudo malinterpretan o fragmentan los errores, los tokenizadores de caracteres mantienen límites uniformes entre los símbolos incluso cuando hay errores. Esta precisión tiene un valor incalculable para dominios como la documentación legal o financiera, donde la precisión y el formato son fundamentales.
Los beneficios se extienden a todas las canalizaciones de PNL. Al haber menos fichas que representen la misma información, las ventanas de contexto se amplían y permiten un análisis más exhaustivo de los documentos complejos. El razonamiento entre documentos también mejora, ya que los sistemas pueden procesar términos especializados de manera más eficaz.
Las plataformas como prompts.ai facilitan la integración de vocabularios específicos de un dominio en los flujos de trabajo. Para las organizaciones con sede en EE. UU., esto implica la colaboración en tiempo real, el seguimiento automatizado de la tokenización y un modelo de precios de pago por uso.
Prompts.ai ofrece herramientas de informes automatizadas que rastrean la eficiencia de la tokenización en tiempo real. Esto permite a las organizaciones supervisar el rendimiento de sus vocabularios específicos de un dominio en varios modelos de IA y refinar sus estrategias de extracción según sea necesario. La configuración de pago por uso garantiza que las empresas solo paguen por los tokens que utilizan, lo que hace que sea rentable experimentar con diferentes enfoques.
La integración con modelos lingüísticos de gran tamaño (LLM) es perfecta gracias a los flujos de trabajo interoperables de prompts.ai. Los equipos pueden probar el vocabulario extraído en varios modelos sin necesidad de cambiar de plataforma o reconstruir las integraciones. La plataforma también admite sistemas de recuperación avanzados a través de su base de datos vectorial para aplicaciones RAG (generación aumentada de recuperación). Al integrar términos específicos de un dominio de manera eficaz, mejora la precisión de las respuestas generadas por la IA en contextos especializados, lo que supone una gran ventaja para sectores como la investigación jurídica, el análisis financiero o la documentación técnica.
Para maximizar los beneficios de la extracción de vocabulario de un dominio específico, las organizaciones deben centrarse en la integración adecuada del flujo de trabajo, haciendo hincapié en la gobernanza de los datos, el cumplimiento y la responsabilidad.
Comience por definir casos de uso claros y KPI mensurables. Por ejemplo, los equipos legales que dedican más del 30% de su tiempo a buscar contratos, que suelen facturarse entre 300 y 500 dólares por hora, son los principales candidatos para la optimización. Los sistemas de inteligencia artificial pueden analizar los contratos en segundos y procesar miles de documentos sin la fatiga ni las demoras asociadas con la revisión manual. Dado que una mala gestión de los contratos puede costar hasta un 9% de los ingresos anuales, la extracción impulsada por la IA se convierte en una inversión estratégica en lugar de una mera mejora técnica.
Para aplicaciones de alto riesgo, la validación continua es esencial. Cree flujos de trabajo que permitan a los expertos revisar y validar los vocabularios extraídos antes de implementarlos. Esto garantiza la precisión y, al mismo tiempo, se beneficia de la velocidad y la eficiencia de la automatización.
La formación y la gestión del cambio son igualmente importantes. Proporcione formación práctica y recursos para ayudar a los equipos a utilizar eficazmente las herramientas de inteligencia artificial. Elija soluciones que se alineen con los objetivos de la organización y se integren sin problemas con los sistemas existentes.
Controle los costos de tokenización, especialmente si trabaja con varios proveedores de IA. Si bien los vocabularios de dominios específicos permiten aumentar la eficiencia a largo plazo, es necesaria una supervisión continua para optimizar el gasto. Las plataformas que rastrean el uso de los tokens pueden ayudar a determinar dónde la extracción de vocabulario ofrece el mayor valor.
Por último, adopte un proceso de mejora iterativo que combine la automatización con la experiencia humana. Comience con la extracción automática básica y, a continuación, perfeccione los resultados utilizando la retroalimentación humana. Al organizar los datos extraídos de forma sistemática con campos estructurados, identificadores y verificadores, se crea un ciclo de retroalimentación que mejora los procesos manuales y automatizados a lo largo del tiempo.
Cuando se trata de elegir entre métodos de extracción de vocabulario manuales y automatizados, comprender las ventajas y desventajas es fundamental para alinearse con los objetivos de su organización. Cada enfoque tiene sus puntos fuertes, y la elección correcta a menudo depende de factores como el caso de uso específico, el presupuesto y las exigencias de precisión. He aquí un análisis más detallado de los puntos clave.
La extracción manual brilla cuando la precisión y el contexto son primordiales, especialmente para las necesidades de vocabulario de un dominio específico. Es particularmente eficaz para interpretar textos complejos y navegar por interfaces intrincadas. Sin embargo, tiene desventajas evidentes: lleva mucho tiempo, requiere personal cualificado y es propenso a errores humanos. Por ejemplo, los estudios han documentado discrepancias en los métodos manuales debido a estas limitaciones.
Por otro lado, la extracción automatizada ofrece velocidad y escalabilidad, ya que procesa grandes conjuntos de datos rápidamente y minimiza algunos tipos de errores. Un gran ejemplo es Flatiron Health, que inicialmente se basaba en la revisión manual para crear conjuntos de datos valiosos y, más tarde, se vendió por casi 2000 millones de dólares. Sin embargo, la automatización no es perfecta: los errores de ETL y de mapeo representan el 41% de las discrepancias en los sistemas automatizados.
La eficacia de la automatización también depende del tipo de datos y del dominio. Por ejemplo, en una investigación sobre los medicamentos para la COVID-19, el 69% de los medicamentos para pacientes hospitalizados mostraron una concordancia moderada o mejor entre los métodos manuales y automatizados, mientras que solo el 33% de los medicamentos para pacientes ambulatorios lograron una precisión similar.
Los métodos híbridos, que combinan la experiencia manual con la automatización, ofrecen un punto medio prometedor. Al aprovechar los puntos fuertes de ambos enfoques, los sistemas híbridos han logrado resultados impresionantes, como una puntuación de F1 cercana al 89%. Esta combinación de conocimiento humano y eficiencia de las máquinas destaca el potencial de una integración bien planificada.
Para determinar el mejor enfoque de extracción para sus necesidades, tenga en cuenta las siguientes pautas:
Por último, vigila tus métricas. Realice un seguimiento regular de la precisión y la rentabilidad para asegurarse de que el método elegido cumpla con las expectativas. Por ejemplo, más del 70% de las empresas que utilizan técnicas de tokenización han informado de una mayor precisión en la clasificación de los sentimientos. Al supervisar el rendimiento y ajustar tu estrategia según sea necesario, puedes maximizar el rendimiento de tu inversión.
Al elegir entre la extracción manual y automática de vocabulario, es importante sopesar factores como exactitud, eficiencia de tiempo, y el complejidad del texto con el que estás trabajando. Los métodos automatizados destacan en cuanto a velocidad y escalabilidad, lo que los hace ideales para procesar grandes conjuntos de datos. Sin embargo, a menudo requieren alguna intervención manual para corregir los errores o eliminar los datos ruidosos.
Por otro lado, la extracción manual es más adecuada para manejar textos complejos o matizados donde la precisión es clave. ¿La desventaja? Puede llevar mucho tiempo y ser poco práctico para proyectos más grandes.
En muchos casos, la combinación de los dos enfoques funciona mejor. La automatización puede soportar el trabajo pesado, mientras que el refinamiento manual garantiza que la producción final cumpla con sus estándares de precisión.
Un enfoque híbrido fusiona la eficiencia y escalabilidad de automatización con el perspicacia y precisión que solo el aporte humano puede proporcionar. Las herramientas automatizadas son excelentes para detectar patrones rápidamente y procesar conjuntos de datos masivos, mientras que la experiencia humana garantiza que el vocabulario extraído se ajuste al contexto y satisfaga necesidades específicas.
Esta combinación es especialmente útil para abordar campos complejos o especializados, donde la comprensión de los matices sutiles de la terminología es esencial para la precisión.
La integración de la extracción de vocabulario de un dominio específico en los flujos de trabajo de la IA no está exenta de obstáculos. Algunos de los desafíos más comunes incluyen preocupaciones sobre la privacidad de los datos, experiencia limitada en el dominio, y el luchan por alinear el conocimiento especializado con los sistemas existentes.
Para abordar estos desafíos de manera efectiva, las organizaciones pueden tomar varias medidas proactivas:
Al planificar cuidadosamente y usar herramientas que se adapten a las necesidades cambiantes, las organizaciones pueden hacer que el proceso sea menos abrumador y lograr mejores resultados.
