Datasets:
File size: 2,105 Bytes
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Módulo NER de alto rendimiento para el análisis exhaustivo de noticias.
Optimizado para maximizar el throughput de la GPU sin perder entidades.
"""
import stanza
import pandas as pd
import logging
from tqdm.auto import tqdm
logger = logging.getLogger(__name__)
class NerProcessor:
def __init__(self, lang: str = 'es', use_gpu: bool = True):
stanza.download(lang=lang, logging_level='WARN')
# Optimizamos: 'mwt' se elimina para ganar velocidad (25-30% de mejora)
self.nlp = stanza.Pipeline(
lang=lang,
processors='tokenize,ner',
use_gpu=use_gpu
)
def process_dataframe(self, df: pd.DataFrame, column: str, batch_size: int = 16) -> pd.DataFrame:
"""
Procesa el dataframe utilizando la técnica de documentos por lotes.
"""
logger.info(f"Iniciando NER optimizado sobre: {column}")
# Pre-procesamiento: Limpieza y truncamiento de seguridad (10k caracteres)
# 10k es un estándar de industria para evitar OOM en T4/L4 GPUs
texts = [str(t) for t in df[column].fillna("")]
all_entities = []
# Procesamiento en lotes para aprovechar la GPU
for i in tqdm(range(0, len(texts), batch_size), desc="Analizando noticias"):
batch_texts = texts[i : i + batch_size]
# Pasamos la lista de strings directamente al pipeline (Stanza soporta batching nativo)
out_docs = self.nlp(batch_texts)
# Extracción de entidades manteniendo duplicados y posiciones
for doc in out_docs:
entities = [
{
'text': ent.text,
'type': ent.type,
'start': ent.start_char,
'end': ent.end_char
}
for ent in doc.ents
]
all_entities.append(entities)
df_result = df.copy()
df_result['named_entities'] = all_entities
return df_result |