b'\n_START_ARTICLE_\nReconocimiento de entidades nombradas\n_START_SECTION_\nDefinici\xc3\xb3n del problema\n_START_PARAGRAPH_\nEn la expresi\xc3\xb3n entidad nombrada, la palabra nombrada restringe la tarea a aquellas entidades para las cuales existe uno o m\xc3\xa1s de un designador_r\xc3\xadgido, definidos por Kripke. Por ejemplo, la compa\xc3\xb1\xc3\xada automotriz creada por Henry Ford en 1903 est\xc3\xa1 relacionada a los designadores Ford o Ford Motor Company. Los designadores r\xc3\xadgidos incluyen tanto nombres propios como t\xc3\xa9rminos para ciertas especies biol\xc3\xb3gicas y sustancias.\xe2\x80\x8b_NEWLINE_El Reconocimiento de entidades nombradas a menudo se divide, conceptualmente y posiblemente tambi\xc3\xa9n en su implementaci\xc3\xb3n, en dos problemas distintos: detecci\xc3\xb3n de nombres, y clasificaci\xc3\xb3n de los nombres seg\xc3\xban el tipo de entidad al que hacen referencia a (persona, organizaci\xc3\xb3n, ubicaci\xc3\xb3n y otro).\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b_NEWLINE_La primera fase generalmente se reduce a un problema de segmentaci\xc3\xb3n: los nombres son una secuencia contigua de tokens, sin solapamiento ni anidamiento, de modo que "Bank of America" es un nombre \xc3\xbanico, a pesar del hecho de que dentro de este nombre aparezca, la subcadena Am\xc3\xa9rica que es a su vez un nombre._NEWLINE_Las expresiones temporales y algunos expresiones num\xc3\xa9ricas (dinero, porcentajes, etc.) tambi\xc3\xa9n pueden ser considerados entidades en el contexto del NER. Mientras algunos casos de estos tipos son ejemplos buenos de designadores r\xc3\xadgidos (p. ej., el a\xc3\xb1o 2001),  hay tambi\xc3\xa9n muchos invalidos (p. ej.,  tomo mis vacaciones en \xe2\x80\x9cjunio\xe2\x80\x9d). En el primer caso, el a\xc3\xb1o 2001 refiere al 2001.\xc2\xba a\xc3\xb1o del calendario gregoriano. En el segundo caso, el mes de junio puede referir al mes de cualquier a\xc3\xb1o (junio pasado, el pr\xc3\xb3ximo junio, junio 2020, etc.). La definici\xc3\xb3n de entidad nombrada no es estricta y a menudo tiene que ser explicada en el contexto en qu\xc3\xa9 se est\xc3\xa1 utilizado.\xe2\x80\x8b_NEWLINE_En la literatura se han propuesto diversas jerarqu\xc3\xadas de tipos de entidades nombradas. BBN categories, propuesta en 2002, se utiliza para B\xc3\xbasqueda de respuestas y consta de 29 tipos y 64 subtipos.\xe2\x80\x8b La jerarqu\xc3\xada de Sekine, propuesta en 2002, est\xc3\xa1 compuesta de 200 subtipos.\xe2\x80\x8b M\xc3\xa1s recientemente, en 2011, Alan Ritter utiliz\xc3\xb3 una jerarqu\xc3\xada basada en los tipos de entidades de Freebase en experimentos de vanguardia de reconocimiento de entidades en textos de medios de comunicaci\xc3\xb3n sociales.\xe2\x80\x8b\n_START_SECTION_\nAproximaciones\n_START_PARAGRAPH_\nSe han creado sistemas NER empleando t\xc3\xa9cnicas basadas en gram\xc3\xa1ticas ling\xc3\xbc\xc3\xadsticas y modelos estad\xc3\xadsticos, i.e. aprendizaje de m\xc3\xa1quina. Los sistema basados en gram\xc3\xa1ticas y elaborados a manos obtienen generalmente una mejor precisi\xc3\xb3n, pero a expensas de un menor recobrado y meses de trabajo de ling\xc3\xbcistas computacionales experimentados. El NER estad\xc3\xadstico com\xc3\xbanmente requieren un conjunto entrenante grande de datos anotados manualmente. Se han propuesto m\xc3\xa9todos semisupervisedos para evitar parte del esfuerzo de anotaci\xc3\xb3n.\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b_NEWLINE_Muchos clasificadores diferentes han sido utilizados para NER usando aprendizaje de m\xc3\xa1quina. Los campos aleatorios condicionales son una elecci\xc3\xb3n com\xc3\xban.\xe2\x80\x8b\n_START_SECTION_\nDominios del problema\n_START_PARAGRAPH_\nLas investigaciones realizadas indican que incluso los sistemas NER m\xc3\xa1s avanzadas son fr\xc3\xa1giles, dado que los sistemas NER desarrollados para un dominio no suelen comportarse bien en otros dominios.\xe2\x80\x8b La puesta a punto de un sistema NER para un nuevo dominio conlleva un esfuerzo considerable. Esto es cierto para modelos basados en reglas y para sistemas estad\xc3\xadsticos._NEWLINE_Los primeros sistemas NER desarrollados en los 90 estuvieron encaminados a la extracci\xc3\xb3n de entidades en art\xc3\xadculos period\xc3\xadsticos. M\xc3\xa1s adelante la atenci\xc3\xb3n se centr\xc3\xb3 en el procesamiento de informes y despachos militares. Tras esto la extracci\xc3\xb3n de contenido autom\xc3\xa1tica se extendi\xc3\xb3 a varios tipos de textos de estilo informal, como weblogs y transcripciones de conversaciones telef\xc3\xb3nicas. Desde 1998 aproximadamente,  ha habido un gran inter\xc3\xa9s en la identificaci\xc3\xb3n de entidades en la biolog\xc3\xada molecular, bioinform\xc3\xa1tica, y el procesamiento de lenguaje natural. Las entidades de mayor inter\xc3\xa9s han sido nombres de genes y productos g\xc3\xa9nicos. Ha habido tambi\xc3\xa9n un inter\xc3\xa9s considerable en el reconocimiento de f\xc3\xa1rmacos y entidades qu\xc3\xadmicas en el contexto de la competici\xc3\xb3n CHEMDNER, que cuenta con la participaci\xc3\xb3n de 27 equipos.\xe2\x80\x8b\n_START_SECTION_\nInvestigaci\xc3\xb3n y retos actuales\n_START_PARAGRAPH_\nA pesar de los altos valores F obtenidos en el conjunto de dato MUC-7, el problema de Reconocimiento de Entidades Nombradas est\xc3\xa1 lejos de estar solucionado. Los mayores esfuerzos est\xc3\xa1n dirigidos a reducir el trabajo de anotaci\xc3\xb3n empleando aprendizaje semisupervisado, rendimiento robusto en varios dominios y lograr los mismos resultados con tipos de entidades m\xc3\xa1s espec\xc3\xadficos.\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b En a\xc3\xb1os recientes, muchos proyectos han empleado crowdsourcing. Esta es una soluci\xc3\xb3n prometedora para obtener_NEWLINE_conjuntos entrenantes de alta calidad y anotados por humanos para ser usados en sistemas NER estad\xc3\xadsticos.\xe2\x80\x8b Otra tarea desafiante es encontrar modelos para lidiar con contextos ling\xc3\xbc\xc3\xadsticamente complejos como Twitter y consultas de b\xc3\xbasqueda.\xe2\x80\x8b_NEWLINE_Una tarea incipiente es la de identificar "expresiones importantes" en un texto y enlazarlas a p\xc3\xa1ginas de Wikipedia. Esto puede ser visto como un caso particular del reconocimiento de entidades nombradas, donde los tipos son las p\xc3\xa1ginas de Wikipedia que describen conceptos (potencialmente ambiguos).\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b El siguiente es un ejemplo de la salida de un sistema que enlaza entidades a p\xc3\xa1ginas de Wikipedia:_NEWLINE_<ENTITY url="http://en.wikipedia.org/wiki/Michael_I._Jordan"> Michael Jordan </ENTITY> is a professor at  <ENTITY url="http://en.wikipedia.org/wiki/University_of_California,_Berkeley"> Berkeley </ENTITY>'