NetOwl es una suite de productos de análisis de texto e identidades multilingües que analiza big data en forma de datos de texto (informes, web, medios sociales, etc.) así como datos estructurados de entidades sobre personas, organizaciones, lugares y cosas.
NetOwl utiliza enfoques basados en la inteligencia artificial (IA), incluidos el procesamiento del lenguaje natural (NLP), el aprendizaje automático (ML) y la lingüística computacional, para extraer entidades, relaciones y eventos; realizar análisis de sentimientos; asignar latitud/longitud a las referencias geográficas en el texto; traducir nombres escritos en idiomas extranjeros; realizar la coincidencia de nombres y la resolución de identidades."SRA International." Washington Post. Retrieved 2013-07-02.Zelenko, Dmitry, and Chinatsu Aone. “Discriminative Methods for Transliteration.” In Proceedings of 2006 Conference Empirical Applications of Natural Language Processing (2006). Retrieved 2013-05-20.Maybury, Mark (2012). Multimedia Information Extraction, Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, Inc., p. 18. Retrieved 2013-07-02. Los usos de NetOwl incluyen búsqueda y descubrimiento semánticos,Jackson, Peter; Moulinier, Isabelle (2002). Natural Language Processing for Online Applications: Text Retrieval, Extraction, and Categorization, Philadelphia: John Benjamins B.V., p. 117, . Retrieved 2013-07-02. análisis geoespacial,Smith, Susan. “Notes from the GEOINT 2007 Symposium.” GISCafe (2007-10-29). Retrieved 2013-07-02. el análisis de inteligencia,Indurkhya, Nitin et al. (2005). Text Mining: Predictive Methods for Analyzing Unstructured Information, New York: Springer, p. 154-155, . Retrieved 2013-07-02. el enriquecimiento de contenidos,Guess, Angela (2012-01-19). "LexisNexis Releases New Version of Lexis Advance". semanticweb.com. Retrieved 2013-07-28. la supervisión del cumplimiento de la normativa,Aone, Chinatsu, et al. “Assentor®: an NLP-based Solution to E-mail Monitoring.” In Proceedings of the Seventeenth National Conference on Artificial Intelligence and Twelfth Conference on Innovative Applications of Artificial Intelligence (2000), pp. 945-540. Retrieved 2013-05-20. la supervisión de las ciberamenazas,"SRA’s Dusty Rhoads and Jim McClave: How to strengthen your company’s cybersecurity". ExecutiveBiz (2009-07-02). Retrieved 2013-08-06. la gestión de riesgos“Nasdaq on the prowl.” CNN Money (1997-09-17). Retrieved 2013-07-02. y la bioinformática.Zaremba, Sam, et al. “Text-mining of PubMed abstracts by natural language processing to create a public knowledge base on molecular mechanisms of bacterial enteropathogens.” BMC Bioinformatics, 10:177 (2009-06-10). Retrieved 2013-05-20.
Historia El primer producto de NetOwl fue NetOwl Extractor, que se lanzó inicialmente en 1996.Hudgins-Bonafield, Christine. “Filtering Knowledge On The Net Just Got Simpler.” NetWork Computing (1996-05-31). Retrieved 2013-09-03. Desde entonces, Extractor ha añadido muchas capacidades nuevas, como la extracción de relaciones y eventos, la categorización, la traducción de nombres, el geoetiquetado y el análisis de sentimientos, así como la extracción de entidades en otros idiomas. Posteriormente se añadieron otros productos a la suite NetOwl, concretamente TextMiner, NameMatcher y EntityMatcher.
NetOwl ha participado en varios eventos de evaluación comparativa de software de análisis de textos y entidades patrocinados por terceros. NetOwl Extractor fue el sistema de extracción de entidades con nombre mejor valorado en la Conferencia de Comprensión de Mensajes MUC-6 patrocinada por DARPA y el sistema de extracción de enlaces y eventos mejor valorado en MUC-7.Aone, Chinatsu, et al. "SRA: Description Of The IE2 System Used For MUC-7." In Proceedings of the 7th Message Understanding Conference (1998). Retrieved 2013-05-20.Sundheim, Beth M. "Overview of Results of the MUC-6 Evaluation." In Proceedings of the 6th Conference on Message Understanding (1995), pp. 13-31. Retrieved 2013-05-20. También fue el sistema con mayor puntuación en varias de las tareas de evaluación de extracción automática de contenidos (ACE) patrocinadas por el NIST.The ACE 2005 (ACE'05) Evaluation Plan. Retrieved 2013-05-20. NetOwl NameMatcher fue el sistema mejor valorado en el MITRE Challenge for Multicultural Person Name Matching.
Productos La suite NetOwl incluye, entre otros, los siguientes productos de análisis de textos y entidades:
Análisis de texto NetOwl Extractor realiza la extracción de entidades de textos no estructurados mediante procesamiento de lenguaje natural (NLP), aprendizaje automático (ML) y lingüística computacional. Extractor también realiza la extracción de relaciones semánticas y eventos, así como el geoetiquetado de textos. Se utiliza para una variedad de fuentes de datos que incluyen tanto fuentes tradicionales (por ejemplo, noticias, informes, páginas web, correo electrónico) como medios sociales (por ejemplo, Twitter, Facebook, chats, blogs). Se ejecuta en una variedad de plataformas de análisis de Big Data, incluyendo Apache Hadoop y la tecnología High-Performance Computer Cluster (HPCC) de LexisNexis. Se ha integrado con varias herramientas analíticas de terceros, como Esri ArcGIS y Google Earth/Maps.
Análisis de identidad NetOwl NameMatcher y EntityMatcher realizan la coincidencia de nombres y la resolución de identidades para grandes bases de datos de entidades multiculturales y multilingües utilizando enfoques de aprendizaje automático (ML) y lingüística computacional. Se utilizan para aplicaciones como antilavado de dinero (AML), listas de vigilancia, cumplimiento normativo, detección de fraude, etc.
Véase también
Extracción de textos Procesamiento de datos Lingüística computacional Reconocimiento de entidades nombradas Clasificación de documentos
Referencias
Enlaces externos
Categoría:Procesamiento de lenguaje natural Categoría:Software de procesamiento de lenguaje natural Categoría:Minería de datos