Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER)

O Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER) é uma tarefa fundamental no Processamento de Linguagem Natural (PLN) que envolve a identificação e classificação automática de entidades nomeadas em texto não estruturado em categorias predefinidas. Estas entidades podem ser qualquer objeto do mundo real, como pessoas, organizações, localizações, datas, quantidades ou valores monetários. O principal objetivo do NER é extrair informação estruturada de texto não estruturado, facilitando a compreensão e o processamento da linguagem humana pelas máquinas. Ao transformar o texto em bruto num formato legível por máquinas, a NER serve de base para muitas aplicações de IA de nível superior, incluindo a recuperação de informações, a resposta a perguntas e a análise de conteúdos.

Os sistemas NER modernos são normalmente construídos utilizando modelos de aprendizagem automática, nomeadamente arquitecturas de aprendizagem profunda. Estes modelos são treinados em grandes conjuntos de dados anotados em que os seres humanos já rotularam as entidades. Através destes dados de treino, o modelo aprende a reconhecer os padrões contextuais e as caraterísticas linguísticas associadas a diferentes tipos de entidades. Os modelos avançados, como o BERT e outras arquitecturas baseadas no Transformer, são altamente eficazes no NER porque podem processar todo o contexto de uma frase para fazer previsões precisas.