¿Generador automático de expresiones regulares o reconocimiento de entidades de nombres?

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Procesar y analizar grandes cantidades de datos de texto es un reto para las empresas, en el que el generador de expresiones regulares puede ayudar.

Para lograr resultados eficaces y precisos, los modelos de Reconocimiento de entidades con nombre (NER) adaptarse al contexto empresarial correspondiente. Sin embargo, para ello se necesitan muchos datos de entrenamiento. Los errores en los datos de entrenamiento pueden tener graves consecuencias y afectar a los resultados.

En este artículo, mostramos a los desarrolladores de Python cómo utilizar el SDK de Konfuzio para crear datos de entrenamiento utilizando el Generador de Regex de Python y digitalizar sus documentos de forma más eficaz.

Introducción

Tal vez haya oído hablar de regex pero no sepa exactamente cómo utilizarlo o qué es. O ya ha probado algunas herramientas en línea para generar sus expresiones regex pero no obtuvo los resultados que deseaba.

Entonces has llegado al lugar adecuado. En este post le mostraremos cómo utilizar un generador regex para Trabajar con más eficacia y eficiencia puede. No sólo le explicaremos qué es Regex y cómo funciona, sino también qué Ventajas tiene un generador regex personalizado y por qué merece la pena dedicar tiempo a crear un generador de expresiones regulares propio para crear.

Muchas herramientas en línea ofrecen generadores regex gratuitos que son rápidos y fáciles de usar, pero a menudo no ofrecen los resultados deseados. Con un generador regex personalizado, puedes definir tus propias reglas y adaptarlas a tus necesidades específicas para obtener resultados precisos y exactos.

También le mostraremos cómo crear y utilizar su propio generador regex con el SDK Konfuzio. Esto te ayudará a entender mejor tus textos y a trabajar con mayor eficacia en tu trabajo diario.

Por lo tanto, antes de buscar un generador regex en línea gratuito, asegúrese de leer esta entrada del blog y aprenda a crear su propio generador regex personalizado que le proporcionará exactamente lo que necesita.

¿Qué es un generador de expresiones regulares?

Un generador regex es una biblioteca de código capaz de extraer información estructurada de un texto.

El Generador Regex de Python se utiliza a menudo para el Reconocimiento de Entidades Nombradas, que forma parte de la Comprensión de Documentos. Sin embargo, entidades como nombres, direcciones o importes sólo se reconocen si se configura y entrena el generador en consecuencia.

Ejemplos de aplicaciones para empresas

El Generador de Regex de Python es una potente herramienta que ayuda a las empresas a digitalizar y evaluar eficazmente sus documentos. He aquí algunos ejemplos de uso:

  • Nóminas: Las empresas pueden utilizar el Generador de Regex de Python para evaluar los distintos factores de las nóminas, como el importe pagado, el número de la seguridad social o la clase fiscal.
  • Certificados de mérito: Mediante la lectura de datos como el salario bruto y neto, el inicio y fin del trabajo o el número de horas extraordinarias, las empresas pueden digitalizar y evaluar automáticamente las declaraciones de ingresos de sus empleados.
  • Liquidaciones de impuestos: El Generador de Regex de Python puede ayudar a las empresas a extraer datos importantes de las declaraciones de impuestos, como los tipos impositivos o los importes de los reembolsos de impuestos.
  • Documentos de identidad y permisos de conducir: Las empresas pueden utilizar el generador de expresiones regulares de Python para extraer datos de documentos de identidad y permisos de conducir, como el nombre, la fecha de nacimiento o la clase de permiso.

¿Cómo funciona el generador de expresiones regulares?

Para utilizar el Generador Regex, primero deben definirse varias etiquetas. Estas etiquetas se programan para leer y extraer determinadas posiciones del documento.

Por ejemplo, una etiqueta para la extracción de importes monetarios en una factura puede contener la siguiente regla: Espacios antes de la etiqueta, seguidos de números que se separan con una coma.

Para cada dato que se desee extraer de un documento, hay que definir una etiqueta mediante un código. Si en un documento se ejecutan varias expresiones regulares una al lado de la otra, se pueden extraer del documento todos los datos pertinentes.

Alternativas gratuitas al Generador Regex

Existen varios generadores regex gratuitos que pueden utilizarse para tareas de extracción sencillas. Aquí tienes cinco de estos generadores:

  1. RegExr: RegExr es un generador regex online gratuito que ofrece una amplia gama de funciones. Puede crear su expresión regex paso a paso, comprobando en directo si la regex se aplica al texto. La interfaz de usuario es intuitiva y ofrece diversas funciones de solución de problemas.
  2. RegExLib: RegExLib es una comunidad en línea para desarrolladores de RegEx. Puede acceder a una gran biblioteca de expresiones RegEx y personalizarlas para sus propias tareas de extracción. RegExLib también ofrece un foro de debate sobre temas RegEx.
  3. Regex101: Regex101 es un generador regex online gratuito que proporciona una interfaz sencilla para crear expresiones regex. Puede crear sus expresiones regex paso a paso, comprobando en directo si la regex se aplica al texto. Regex101 también proporciona una biblioteca de ejemplos de expresiones RegEx.
  4. RexEgg: RexEgg es un generador regex en línea que proporciona una amplia biblioteca de expresiones regex. La biblioteca contiene expresiones para diversos casos de uso, como direcciones de correo electrónico, URL y direcciones IP. RexEgg también ofrece una serie de herramientas y recursos para trabajar con expresiones regex.
  5. RegexBuddy: RegexBuddy es una plataforma de desarrollo RegEx de pago que proporciona un completo conjunto de herramientas para crear y editar expresiones RegEx. Puede crear sus expresiones RegEx paso a paso, con comprobaciones en vivo para ver si la expresión RegEx se aplica al texto. RegexBuddy también proporciona una biblioteca de expresiones RegEx y una variedad de funciones de solución de problemas.

Aunque estos generadores regex gratuitos pueden ser útiles, también tienen algunas desventajas en comparación con el SDK Konfuzio.

Por ejemplo, puede que no ofrezcan la misma cantidad de funciones y herramientas que el SDK Konfuzio. También es posible que no sean tan fáciles de usar y que requieran más conocimientos para utilizarlos con eficacia.

También es posible que no ofrezcan la misma fiabilidad y precisión en la extracción de información que el SDK Konfuzio, que hemos desarrollado específicamente para aplicaciones empresariales.

Konfuzio SDK

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En Konfuzio SDK es una plataforma completa que proporciona una forma fácil e intuitiva de crear datos de entrenamiento para modelos NER. Con la ayuda del SDK, los desarrolladores de Python pueden definir fácilmente etiquetas personalizadas para sus documentos y utilizar el generador de expresiones regulares de Python para leer automáticamente la información relevante.

Para poder utilizar el SDK Konfuzio, primero debe probar todas las etiquetas relevantes utilizando documentos de entrenamiento. En el proceso, la IA aprende proporcionando información y puede trabajar de forma independiente. Si se producen errores o las posiciones no se leen correctamente, los desarrolladores pueden entrenar manualmente a la IA para garantizar la corrección.

El SDK Konfuzio también proporciona una interfaz de usuario para crear y gestionar etiquetas. Los desarrolladores pueden entrenar a la IA para que reconozca todas las posiciones posibles definiendo diferentes etiquetas como nombre, apellidos, ingresos netos, tramo impositivo, cantidad, total, seguridad social y mucho más.

Generador automático de expresiones regulares en Python

Cómo utilizar el generador de expresiones regulares de Python con el SDK Konfuzio:

  1. Importe el paquete Konfuzio SDK y recupere el proyecto:
from konfuzio_sdk.data import Proyecto
mi_proyecto = Proyecto(id_=TU_ID_PROYECTO)
  1. Obtenga la categoría en la que desea entrenar la etiqueta:
category = mi_proyecto.get_category_by_id(id_=TU_ID_CATEGORIA)
  1. Crear un RegexTokenizer con las reglas apropiadas para la etiqueta:
from konfuzio_sdk.tokenizer.regex import RegexTokenizer
label = mi_proyecto.get_label_por_nombre("CC-nómina")
for regex in label.find_regex(category=category):
    regex_tokenizer = RegexTokenizer(regex=regex)
  1. Crea un ListTokenizer para agrupar todos los objetos RegexTokenizer:
from konfuzio_sdk.tokenizer.base import ListTokenizer
tokenizer = ListTokenizer(tokenizers=[regex_tokenizer])
  1. Utilice el tokenizador para crear una anotación para cada elemento coincidente de un documento:
documento = mi_proyecto.get_documento_por_id(YOUR_DOCUMENT_ID)
tokenizer.tokenize(documento)

Mediante la formación de un tokenizador regex personalizado, las organizaciones pueden adaptar el Generador regex de Python a su contexto empresarial específico y aumentar la eficacia del procesamiento de sus documentos. Pruébalo tú mismo y descubre lo fácil que es definir expresiones regex personalizadas y crear datos de entrenamiento.

Generador de expresiones regulares de bajo código y sin código

El generador de expresiones regulares del SDK Konfuzio ya está disponible en el servidor Konfuzio. Esto significa que ahora puede crear reglas regex sin escribir una sola línea de código. Esta característica es especialmente útil para aquellos que desarrollan aplicaciones de bajo código o sin código.

Generador Regex Contabilidad

La plataforma Konfuzio le permite estructurar y analizar automáticamente documentos de texto complejos para extraer información valiosa. Con el Konfuzio SDK Regex Generator, ahora también puede crear sus propias reglas para extraer información de documentos de texto no estructurados sin tener que lidiar con la complejidad de las expresiones regulares.

Ejemplo de aplicación

Etiqueta del generador Regex

Para utilizar el generador regex personalizado, sólo tiene que definir las reglas que desee en el servidor Konfuzio y aplicarlas a los documentos de texto. A continuación, el servidor Konfuzio utiliza estas reglas para extraer y estructurar la información relevante de sus textos.

Este enfoque le permite procesar de forma rápida y sencilla una amplia gama de documentos de texto sin necesidad de complejos procesos de codificación o trabajo manual. Además, puede ajustar y optimizar en cualquier momento las reglas de extracción automática de información de sus documentos de texto para mejorar continuamente los resultados.

Ejemplo de tokenizador

El generador Regex del SDK Konfuzio es un paso más hacia el análisis automatizado de textos, que permite a los usuarios extraer información compleja de forma rápida y sencilla. La combinación de tecnologías de IA y reglas definidas por el usuario facilita y acelera enormemente el análisis de documentos de texto.

Con el Generador de expresiones regulares del SDK Konfuzio ahora también puede crear sus propias reglas regex sin tener que lidiar con la complejidad de las expresiones regulares. Esto es una gran noticia para cualquiera que desarrolle aplicaciones de bajo código o sin código, ya que hace el trabajo mucho más fácil y rápido. Pruébelo y vea lo fácil que puede ser extraer información de documentos de texto no estructurados.

Casos de uso de Regex

Regex (Regular Expression) se utiliza a menudo en el tratamiento de textos para identificar patrones de texto y extraer información de fuentes de datos no estructuradas. Aquí tienes cinco casos de uso de regex:

Casos prácticos de regexDescripción
Validar direcciones de correo electrónicoRegex puede utilizarse para filtrar una dirección de correo electrónico correcta de un texto o para detectar y marcar una dirección de correo electrónico incorrecta.
Identificar los números de teléfonoRegex se puede utilizar para encontrar y extraer números de teléfono en un texto, por ejemplo para construir un directorio de contactos.
Reconocer fechasRegex puede utilizarse para filtrar fechas de un texto y ponerlas en un formato estructurado, por ejemplo para analizar informes financieros.
Marcar palabras claveRegex puede utilizarse para encontrar y resaltar determinadas palabras clave o frases en un texto, por ejemplo, para identificar tendencias en publicaciones de redes sociales.
Sustituir palabras o frasesRegex puede utilizarse para sustituir palabras o frases en un texto, por ejemplo para censurar contenido inapropiado en un foro en línea.

Regex frente al reconocimiento de entidades con nombre

Aunque Regex puede ser una forma eficaz de identificar patrones de texto y extraer información de fuentes de datos no estructuradas, también presenta algunas desventajas en comparación con NER (Reconocimiento de Entidades Nombradas):

VentajasDesventajas
Regex es fácil de aplicar y puede ofrecer resultados rápidamenteRegex sólo puede tener en cuenta información contextual limitada y es propenso a cometer errores al identificar patrones de texto.
Regex puede utilizarse para procesar grandes cantidades de datos y es escalableRegex requiere ajuste y supervisión manual al identificar patrones de texto
Regex también puede utilizarse en textos no estructuradosRegex es incapaz de identificar patrones de texto complejos y su capacidad para comprender las relaciones semánticas entre palabras es limitada.
Regex suele ser más rápido y eficaz que NER para patrones de texto sencillos.Regex no es capaz de reconocer sinónimos o variaciones de patrones de texto
Regex también puede utilizarse en sistemas o entornos antiguos que no dispongan de la función NER.Regex requiere un profundo conocimiento del procesamiento de textos y puede resultar difícil de aplicar para los no expertos.

Aunque NER suele ser más potente y versátil que Regex, Regex puede seguir siendo eficaz en determinados casos de uso. La elección entre Regex y NER depende de los requisitos específicos del caso de uso y de los recursos disponibles.

Conclusión

El generador de expresiones regulares de Python es una valiosa herramienta que ayuda a las empresas a digitalizar y evaluar sus documentos con mayor eficacia.

Con el SDK Konfuzio, los desarrolladores de Python pueden crear etiquetas personalizadas y utilizar el generador de expresiones regulares de Python para leer automáticamente la información relevante. Al entrenar y optimizar continuamente el conjunto de etiquetas, las empresas pueden mantener la calidad de sus resultados en un nivel alto y constante.

Pruebe Konfuzio y descubra cómo el generador de expresiones regulares de Python puede ayudarle a digitalizar y analizar sus documentos con mayor eficacia.

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