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, as abordagens modernas aproveitam a Aprendizagem Automática (AM), particularmente a Aprendizagem Profunda (AP). Modelos como o Transformers são excelentes na compreensão do contexto e de padrões linguísticos subtis, o que leva a uma maior precisão. O processo geralmente envolve a identificação de entidades potenciais (palavras ou frases) e, em seguida, classifica-as em categorias predefinidas (por exemplo, PESSOA, ORGANIZAÇÃO, LOCALIZAÇÃO).

Por exemplo, na frase "Sundar Pichai anunciou o último modelo de IA da Google no evento em Mountain View", um sistema NER identificaria "Sundar Pichai" como uma PESSOA,Google" como uma ORGANIZAÇÃO e "Mountain View" como um LOCAL. Este resultado estruturado é muito mais útil para tarefas posteriores do que apenas o texto original.

Relevância e aplicações

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

• Extração de informação: Os sistemas podem analisar grandes volumes de documentos (como artigos de notícias ou documentos de investigação) para extrair entidades-chave, facilitando a recuperação e análise mais rápidas da informação. Por exemplo, os analistas financeiros podem utilizar o NER para extrair nomes de empresas e valores monetários de relatórios de ganhos. Lê uma pesquisa sobre técnicas de NER.
• Automatização do apoio ao cliente: Os chatbots e os sistemas de suporte utilizam a NER para identificar detalhes cruciais, como nomes de produtos, IDs de utilizadores ou tipos de problemas mencionados nas consultas dos clientes, permitindo um encaminhamento eficiente e a geração de respostas. Explora a IA de linguagem naturalGoogle Cloud para veres exemplos.
• Recomendação de conteúdos: Ao identificar entidades mencionadas em artigos ou vídeos (como pessoas, tópicos ou locais), as plataformas podem sugerir conteúdos mais relevantes aos utilizadores.
• Informática no sector da saúde: O NER é vital para extrair informações como nomes de pacientes, doenças, medicamentos e sintomas de notas clínicas, ajudando na gestão e investigação de registos médicos. Pode apoiar tarefas como a análise de imagens médicas, correlacionando os resultados com relatórios textuais.
• Pesquisa semântica: Melhora as capacidades dos motores de busca ao compreender as entidades de uma consulta, conduzindo a resultados mais precisos e contextualmente relevantes.

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, em vez de identificar entidades específicas. O NER pode identificar o que é o sentimento (por exemplo, um produto), enquanto a análise de sentimentos identifica o que o utilizador sente em relação a ele.
• Sumarização de texto: Procura criar uma versão curta e concisa de um texto mais longo, preservando a informação chave, mas não se concentrando necessariamente na categorização de todas as entidades nomeadas.
• Deteção de objectos: Uma tarefa de Visão por Computador (CV) que identifica e localiza objectos em imagens ou vídeos. A NER lida exclusivamente com dados textuais. No entanto, o NER pode complementar a CV em aplicações multimodais, como a análise de texto extraído de imagens.
• Compreensão da linguagem natural (NLU): Um domínio mais vasto centrado na capacidade de as máquinas compreenderem o significado do texto. O NER é considerado uma subtarefa fundamental dentro do NLU.

Tecnologias e ferramentas

Várias bibliotecas e plataformas facilitam a implementação de NER:

• As bibliotecas de código aberto, como a spaCy e a NLTK, oferecem capacidades NER robustas.
• Hugging Face dá acesso a uma vasta coleção de modelos Transformer pré-treinados e ajustados para tarefas NER.
• Plataformas como o Ultralytics HUB fornecem ferramentas para gerir projectos de IA, incluindo a formação e a implementação de modelos. Embora se concentre principalmente em modelos de visão como o Ultralytics YOLOa plataforma pode fazer parte de um pipeline maior que incorpora tarefas de PNL como NER, especialmente em sistemas que analisam dados visuais e textuais. Explora a documentaçãoUltralytics para obteres mais informações sobre a gestão e a implementação de modelos.