Text Analytics: Extracción y Análisis de Texto en Documentos

¿Qué es el servicio cognitivo de Text Analytics?

Text Analytics es un servicio cognitivo que permite procesar y analizar textos para extraer información valiosa. Sus funcionalidades cubren la extracción de ideas principales, detección de idiomas, reconocimiento de entidades privadas y análisis de sentimientos.

• Extracción de textos: Identifica las ideas más importantes, similar a subrayar temas claves en los textos escolares.
• Detección de idiomas: Determina el idioma predominante del texto con un porcentaje de confianza.
• Reconocimiento de entidades privadas: Detecta entidades como fechas, lugares, personas y organizaciones dentro de un texto.
• Análisis de sentimientos: Clasifica frases como positivas, negativas o neutrales, con porcentajes asociados.

Este servicio se puede integrar con otros, como OCR y voz a texto, para ampliar sus capacidades.

¿Cómo funciona el flujo de trabajo típico en Text Analytics?

El flujo de trabajo estándar para usar Text Analytics implica varios pasos claros:

1. Crear el servicio: Comienza por configurar un servicio de Text Analytics y obtener una llave de suscripción.
2. Enviar la petición: Envía un JSON con el texto a analizar al endpoint del servicio mediante una solicitud REST.
3. Recibir la respuesta: El servicio devuelve un resultado, comúnmente en formato JSON, que se puede manipular en la aplicación cliente.

Un aspecto importante es que Text Analytics opera de manera inmutable; es decir, para un mismo input, siempre se obtiene el mismo resultado.

¿Es necesario saber programar para utilizar Text Analytics?

No, no es indispensable tener conocimientos avanzados de programación para usar Text Analytics. Aunque se basa en una API REST, hay plataformas que facilitan su uso:

• Power Automate y Microsoft Flow: Estos servicios permiten automatizar procesos, como extraer texto desde Excel y analizarlo.
• Power BI: Integra el análisis de sentimientos y palabras clave extraídas para hacer análisis visuales.

Estas herramientas permiten que usuarios sin experiencia en programación puedan aprovechar los beneficios de Text Analytics.

¿Cuáles son los límites de uso de Text Analytics?

Text Analytics tiene ciertos límites y consideraciones en cuanto al tamaño y la frecuencia de uso:

• Tamaño máximo de texto: No deben superarse los 5120 caracteres o un megabyte. Para textos más grandes, se debe dividir la información en partes.
• Frecuencia de uso: La capa gratuita permite ciertas solicitudes por mes, pero al superar esta cantidad, puede que necesites cambiar a una capa estándar. Las capas estándar tienen límites de solicitudes por segundo y por minuto, que varían según el plan.

En cada solicitud de Text Analytics se envía un documento, que básicamente es una cadena de texto única a analizar.

¿Existen estrategias para manejar los límites de solicitudes?

Sí, se pueden implementar varias estrategias para evitar problemas de sobrecarga de solicitudes:

• Balanceadores de carga: Distribuyen las peticiones entre varios endpoints para prevenir la saturación de un solo servicio.
• Dividir textos grandes: En caso de documentos extensos, fragmentarlos para analizarlos de manera eficiente sin violar los límites de tamaño.

Estas prácticas pueden optimizar el uso de Text Analytics y evitar errores por exceso de peticiones.

En definitiva, Text Analytics es una poderosa herramienta para analizar textos, ya que permite extraer información crítica y comprender el contexto y sentimientos del texto de manera eficiente y efectiva. Además, ofrece flexibilidad para usuarios con diferentes niveles de experiencia técnica. No hay límites cuando se trata de ampliar tus horizontes tecnológicos, y Text Analytics puede ser un excelente punto de partida o complemento.