Extraccion de Datos Estructurados
Extraer datos estructurados de texto no estructurado es una de las aplicaciones de IA mas valiosas. Transforma entradas desordenadas en datos limpios y utilizables.
Que es la Extraccion de Datos?
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Estrategias de Extraccion
1. Define los Campos Primero
Dile a la IA exactamente que buscar:
Extract these fields:
- Name
- Email
- Phone
- Company
2. Proporciona un Esquema
Da estructura a la salida:
{
"name": string,
"email": string or null,
"phone": string or null
}
3. Maneja Datos Ausentes
Especifica el comportamiento para informacion ausente:
Use null for missing fields
Use "Unknown" for missing strings
Use -1 for missing numbers
Ejercicio: Extraer Multiples Entidades
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Patrones de Extraccion
Clave-Valor Simple
Extract: Name, Email, Phone
Format: {"name": "", "email": "", "phone": ""}
Listas y Arrays
Extract: All product names mentioned
Format: {"products": ["item1", "item2"]}
Objetos Anidados
Extract: Company with multiple contacts
Format: {"company": "", "contacts": [{"name": "", "role": ""}]}
Relaciones
Extract: Mentions of Person A reporting to Person B
Format: {"relationships": [{"subordinate": "", "manager": ""}]}
Manejo de Ambiguedad
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Ejercicio: Extraccion de Datos de Factura
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Normalizacion
Transforma los datos extraidos en formatos consistentes:
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Indicadores de Calidad
Agrega confianza o seguimiento de la fuente:
{
"extracted": {
"revenue": "$5M",
"confidence": "high",
"source": "explicitly stated"
},
"inferred": {
"growth_rate": "20%",
"confidence": "medium",
"source": "calculated from context"
}
}
Practica: Extraccion de Curriculum
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La extraccion de datos estructurados convierte la IA en una poderosa herramienta de parseo para cualquier formato de texto.