Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER)

Como funciona o reconhecimento de entidades nomeadas

Os sistemas NER analisam a estrutura linguística e o contexto do texto para localizar e categorizar entidades. Enquanto os primeiros sistemas se baseavam fortemente em regras gramaticais e dicionários (uma forma de IA simbólica), as abordagens modernas tiram partido da aprendizagem automática (AM), em particular da aprendizagem profunda (AP). Modelos como o Transformers, frequentemente encontrados em plataformas como Hugging Facesão excelentes na compreensão do contexto e de padrões linguísticos subtis, o que leva a uma maior precisão. O processo geralmente envolve a identificação de potenciais entidades (palavras ou frases) utilizando técnicas frequentemente relacionadas com a tokenização e, em seguida, classificando-as em categorias predefinidas (por exemplo, PESSOA, ORGANIZAÇÃO, LOCALIZAÇÃO, DATA, MISC). Esta classificação baseia-se em caraterísticas aprendidas durante o treino em grandes conjuntos de dados, muitas vezes anotados especificamente para tarefas de NER.

Por exemplo, na frase "No dia 4 de julho, Sarah Jones visitou a Torre Eiffel enquanto representava a Acme Corp", um sistema NER identificaria:

• "4 de julho" como DATE
• "Sarah Jones" como PERSON
• "Torre Eiffel" como LOCAÇÃO
• "Acme Corp" como ORGANIZAÇÃO

Este resultado estruturado é muito mais útil para tarefas a jusante, como a análise de dados ou o preenchimento de um gráfico de conhecimentos, do que apenas o texto original. Podes explorar um inquérito sobre técnicas NER para obteres informações técnicas mais aprofundadas.

Relevância e aplicações

O NER é uma tecnologia fundamental que permite inúmeras aplicações em vários domínios através da estruturação da informação textual:

• Extração de informações: Extrai automaticamente detalhes importantes de documentos como artigos de notícias, relatórios ou e-mails. Por exemplo, extrai nomes de empresas, títulos de executivos e localizações de feeds de notícias financeiras.
• Categorização e recomendação de conteúdos: Marca artigos ou mensagens com entidades relevantes para melhorar a organização e potenciar os sistemas de recomendação.
• Apoio ao cliente: Analisa o feedback dos clientes ou os pedidos de apoio para identificar produtos, localizações ou problemas específicos mencionados, permitindo um encaminhamento e uma resolução mais rápidos. Imagina um sistema que marca automaticamente os e-mails de apoio que mencionam "iPhone 16" e "loja de Nova Iorque".
• Cuidados de saúde: Simplifica a gestão de registos médicos extraindo nomes de pacientes, diagnósticos, medicamentos e dosagens de notas clínicas, contribuindo para áreas como a análise de imagens médicas quando combinadas com relatórios.
• Pesquisa semântica: Melhorar os motores de pesquisa para compreender o significado subjacente às consultas através do reconhecimento de entidades dentro das mesmas (por exemplo, pesquisar "restaurantes perto do Louvre" requer a identificação de "Louvre" como uma LOCALIZAÇÃO). Ferramentas como o Google Cloud Natural Language AI oferecem capacidades de NER.
• Análise financeira: Extrai nomes de empresas, valores monetários e datas de relatórios financeiros para análise de mercado e modelação preditiva.
• Conformidade e segurança: Identifica informações sensíveis, como nomes ou endereços, em documentos para garantir a privacidade dos dados e a conformidade com regulamentos como o RGPD.

A gestão do ciclo de vida do ML para modelos NER, incluindo a anotação de dados e a implementação de modelos, pode ser facilitada por plataformas como o Ultralytics HUB.

Principais diferenças em relação a conceitos relacionados

O NER é frequentemente utilizado juntamente com outras tarefas de PNL, mas tem um objetivo distinto:

• Análise de sentimento: Determina o tom emocional (positivo, negativo, neutro) expresso no texto. O NER identifica o que está a ser discutido, enquanto a análise de sentimentos identifica o que o autor pensa sobre o assunto.
• Sumarização de texto: Tem como objetivo criar uma versão mais curta de um texto, preservando as informações essenciais. O NER extrai menções de entidades específicas e não uma visão geral condensada de todo o texto.
• Deteção de objectos: Uma tarefa de Visão por Computador (CV) que identifica e localiza objectos em imagens utilizando caixas delimitadoras. O NER funciona apenas com dados de texto e não com dados visuais, como o Ultralytics YOLO do Ultralytics para tarefas de deteção.
• Compreensão da linguagem natural (NLU): Um domínio mais vasto que abrange a compreensão global do significado do texto, incluindo o reconhecimento de intenções, a extração de relações e a resolução de coreferências. O NER é uma sub-tarefa específica do NLU, centrada exclusivamente na identificação e classificação de entidades.
• Extração de palavras-chave: Identifica termos ou frases importantes num texto, que podem ou não ser entidades nomeadas. A NER procura especificamente categorias predefinidas como pessoas, locais e organizações.

Compreender estas distinções é crucial para selecionar a técnica de PNL correta para um determinado problema, tal como descrito em guias como Steps of a Computer Vision Project (embora centrado no CV, os princípios aplicam-se).