{"id":1676,"date":"2022-06-15T06:45:17","date_gmt":"2022-06-15T06:45:17","guid":{"rendered":"https:\/\/blogs.encamina.com\/piensa-en-software-desarrolla-en-colores\/?p=1676"},"modified":"2022-06-15T08:05:31","modified_gmt":"2022-06-15T08:05:31","slug":"conociendo-a-luis-clu-ii-que-son-los-entities","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.encamina.com\/piensa-en-software-desarrolla-en-colores\/conociendo-a-luis-clu-ii-que-son-los-entities\/","title":{"rendered":"Conociendo a LUIS (CLU) II \u00bfQu\u00e9 son los entities?"},"content":{"rendered":"

\"\"<\/a><\/p>\n

Si todav\u00eda no has matado tu curiosidad sobre c\u00f3mo Language Underestanding hace para entenderse contigo, \u00e9ste es tu art\u00edculo…Tras leer esta nueva publicaci\u00f3n conocer\u00e1s algo m\u00e1s acerca de la forma de trabajar de este servicio, entendiendo el papel que juega un elemento clave como es el entitie <\/i>(o entidad).<\/p>\n

<\/p>\n

Conozcamos LUIS (CLU)<\/h1>\n

LUIS, acr\u00f3nimo de Lenguage Underestanding Inteligence Service, se trata de un servicio actualmente ya m\u00e1s por conocido por otras siglas como CSL (Cognitive Service for Language) o CLU (Conversational Language Understanding), se trata de un servicio de inteligencia artificial conversacional basado en la nube que hace uso del aprendizaje autom\u00e1tico o Machine Learning (ML). Este servicio personalizado a una conversaci\u00f3n o entrada de texto basada en la comprensi\u00f3n del lenguaje natural del usuario o Natural Language Underestanding (NLU), nos permitir\u00e1 interpretar, o predecir, cu\u00e1l es el significado global y el prop\u00f3sito del mensaje.<\/p>\n

\"\"<\/a>

Actualmente trabajamos con esta tecnolog\u00eda para la creaci\u00f3n de bots que brinden un servicio de ayuda o consulta a modo conversacional al usuario, o incluso para interpretaci\u00f3n de instrucciones que puedan implementarse en un RPA.<\/p><\/div><\/p>\n

 <\/p>\n

En esta ocasi\u00f3n comenzamos con los entities<\/em> o entidades. \u00bfQu\u00e9 es una entitie<\/em>?<\/h2>\n

Los entities<\/em> son los t\u00e9rminos que hemos de declarar con tal de identificar datos espec\u00edficos dentro de un mensaje.<\/p>\n

Una entidad nos va a permitir identificar el valor de un dato espec\u00edfico que sea necesario para procesar la informaci\u00f3n que nos llega en el utterance<\/em> (o entrada de texto por parte del usuario), tanto para tomar y hacer uso de esa informaci\u00f3n, como para dar forma a una intenci\u00f3n del mensaje; la cual puede a ir relacionada con alguna entidad espec\u00edfica, pudiendo incluso establecer patrones de identificaci\u00f3n de intenci\u00f3n mediante el uso de los patterns<\/em> o patrones:<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

 <\/p>\n

Y ahora te estar\u00e1s preguntando \u00bfC\u00f3mo entrenamos CLU mediante entities<\/em>? y sobre todo\u2026 \u00bfDe qu\u00e9 tipos de entities<\/em> disponemos?<\/h2>\n

Entities<\/em> de tipo List<\/em><\/h3>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

 <\/p>\n

Comenzamos hablando de las entidades de tipo lista. Los entities<\/em> de este tipo permiten englobar un conjunto fijo y determinado de palabras relacionadas por cada tipo de valor, y reforzarlo con posibles sin\u00f3nimos.<\/p>\n

En el caso de nuestra POC ten\u00edamos que identificar, por ejemplo, la periodicidad que el usuario solicitaba realizar el pago. Siendo esto as\u00ed consensuamos declarar un entitie<\/em> de tipo lista; Frecuencia, que contemplar\u00e1 las distintas opciones de periodicidad con tal de que el servicio pudiera identificarlas, as\u00ed como sus sin\u00f3nimos (o distintas formas de referirse a un mismo valor).<\/p>\n

En la siguiente captura podemos ver alguno de los distintos valores en la periodicidad, reforzados por sus correspondientes sin\u00f3nimos:<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

 <\/p>\n

En este punto, hemos de explicar que el hecho de a\u00f1adir un mayor n\u00famero de sin\u00f3nimos sobre cada valor, hace posible que el servicio identifique de manera segura los posibles valores de la entidad dentro del utterance,<\/em> independientemente de que el usuario se refiera a ellos de distintas formas.<\/p>\n

Por ejemplo, para el valor de periodicidad Mensual<\/strong>, debemos identificarlo igualmente si el usuario lo solicitara mediante las siguientes palabras:<\/p>\n

Mensualmente, Cada mes, Mes a mes, Al mes, Por mes\u2026<\/em><\/p>\n

Recordemos el principio de un buen entrenamiento: registrar el mayor n\u00famero posible de formas distintas de expresar un mismo valor<\/strong>. Siendo este el concepto principal en el cual nos basamos para cualquier tipo de entrenamiento en torno a un bot.<\/p>\n

Una vez finalizada la declaraci\u00f3n de valores en este tipo de entidad ver\u00edamos como el servicio identifica la periodicidad dentro del mensaje:<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

 <\/p>\n

Entities<\/em> de tipo ML<\/em> (Machine Learned<\/em>)<\/h3>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

Continuamos hablando de un tipo de entidad que hace uso directamente del aprendizaje autom\u00e1tico; el entitie<\/em> Machine learned<\/em>, del cual trataremos m\u00e1s en profundidad en pr\u00f3ximos publicaciones.<\/p>\n

No obstante, estad tranquilos\u2026 con tal de no perder la noci\u00f3n sobre las entidades ML, tambi\u00e9n hablaremos de ellas en este art\u00edculo \ud83d\ude42<\/p>\n

Muy por encima, definiremos este tipo, \u00a0como una clase de entidad con el prop\u00f3sito de clasificar entidades, ya reconocidas, aportando m\u00e1s informaci\u00f3n acerca de \u00e9stas.<\/p>\n

Podemos ver c\u00f3mo en su definici\u00f3n es necesario dotar al registro de un nombre identificativo, as\u00ed como establecer relaci\u00f3n con una entidad registrada sobre la que trabajar. En la siguiente captura vemos c\u00f3mo definimos una entidad ML de nombre \u201cDefinitivo\u201d, y que se asocia a la entidad Frecuencia (de tipo Lista y detallada en el punto anterior):<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

 <\/p>\n

Tras declarar la entidad, entra en juego el entrenamiento<\/strong>; donde se dar\u00e1 de alta el mayor n\u00famero de entradas de texto posible aplicando (a mano) la entidad ML definida. Una vez este entrenamiento sea consistente, se lograr\u00e1 que el CLU termine identificando de forma aut\u00f3noma la entidad en aquellos valores de frecuencia\/periodicidad que realmente aplique.<\/p>\n

Finalmente, y con tal de que se llegue a entender mejor el ejemplo de este entitie,<\/em> debemos contextualizarnos un poco antes:<\/p>\n

En nuestro caso, la necesidad de definir esta entidad ML de nombre \u201cDefinitivo\u201d (as\u00ed como otra de nombre \u201cInicial\u201d de la misma \u00edndole que veremos en la siguiente captura), es la de clasificar distintos registros de una misma entidad identificada, puesto que es posible que en algunos casos existan utterances<\/em> en los que se identifique m\u00e1s de un valor de la misma entidad; Frecuencia en nuestro caso.<\/p>\n

Siendo esto as\u00ed, y recordando que el prop\u00f3sito de la POC es reconocer la periodicidad con la que un usuario solicita realizar un pago; en caso de recibir una instrucci\u00f3n con m\u00e1s de una frecuencia\/periodicidad identificada, podremos conocer el valor con el cual quedarnos gracias a este tipo de entidad:<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

 <\/p>\n

Entities<\/em> de tipo Regex<\/em><\/h3>\n

En este tipo de entidad recurrimos a las expresiones regulares con tal de identificar el valor de un dato o informaci\u00f3n determinada.<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

 <\/p>\n

Para ello, una vez seleccionado el tipo de entitie <\/em>y tras darle un nombre, podremos definir bajo qu\u00e9 expresi\u00f3n queremos identificar la entidad en cuesti\u00f3n.<\/p>\n

En el caso del ejemplo que muestro a continuaci\u00f3n, debemos definir una entidad que identifique y recoja el valor de un n\u00famero IBAN (el de la cuenta con la que el usuario quiera costear un pago, en nuestro caso). Para ello se defini\u00f3 la siguiente expresi\u00f3n regular:<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

 <\/p>\n

Una vez publicada, vemos que ya comienza a identificar valores que se ajusten a la expresi\u00f3n, catalog\u00e1ndolos como un n\u00famero de cuenta IBAN:<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

 <\/p>\n

Entities<\/em> de tipo Pattern.any<\/em><\/h3>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

Este tipo de entidad es quiz\u00e1s el m\u00e1s complejo, y consiste en un marcador de posici\u00f3n de longitud variable que s\u00f3lo se usa en la expresi\u00f3n de plantilla de un patr\u00f3n, con tal de marcar d\u00f3nde empieza y acaba la entidad, y poder, de esta manera, identificar y clasificar el entitie<\/em>.<\/p>\n

 <\/p>\n<\/span>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Si todav\u00eda no has matado tu curiosidad sobre c\u00f3mo Language Underestanding hace para entenderse contigo, \u00e9ste es tu art\u00edculo…Tras leer esta nueva publicaci\u00f3n conocer\u00e1s algo m\u00e1s acerca de la forma de trabajar de este servicio, entendiendo el papel que juega … Continue reading →<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":178,"featured_media":1715,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[108,107,104,62],"tags":[],"class_list":["post-1676","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-asistentes","category-luis","category-microsoft-bot-framework","category-microsoft-cognitive-services"],"yoast_head":"\nConociendo a LUIS (CLU) II \u00bfQu\u00e9 son los entities? | ENCAMINA<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Tras leer esta nueva publicaci\u00f3n conocer\u00e1s algo m\u00e1s acerca de la forma de trabajar 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