Extraeré entidades y clasificaré texto usando modelos de AI y NLP

¿Tienes datos de texto desordenados? Los convertiré en algo que realmente puedas usar.

Construyo herramientas de NLP que extraen información estructurada de nombres, fechas, ubicaciones, categorías personalizadas y la formatean para que te sirva. He estado haciendo esto profesionalmente durante más de una década, incluyendo la creación del sistema de NLU para búsqueda por voz en Verizon y un parser de texto que impulsa una extensión de Chrome.

Lo que hago:

• Extraer entidades (personas, lugares, organizaciones, fechas o tipos personalizados como nombres de productos o términos médicos) de texto simple, PDFs, correos electrónicos o documentos escaneados (incluyendo OCR).
• Clasificar texto por sentimiento, tema o categorías personalizadas, en una o varias etiquetas.
• Afina o entrena un modelo personalizado cuando las herramientas estándar no son lo suficientemente precisas. Te diré honestamente si necesitas esto o no.
• Limpiar errores ortográficos, nombres inconsistentes ("SF" vs "San Francisco"), y cosas que rompen la mayoría de los pipelines.

Antecedentes:

Investigación de maestría sobre extracción de texto (publicada en RANLP, CICLing), luego trabajo en la industria creando herramientas de extracción y sistemas de NLU.

Envía una muestra de datos antes de ordenar si no estás seguro de qué paquete encaja, con gusto le echaré un vistazo primero.