#NER (Reconhecimento de Entidades Nomeadas – Named Entity Recognition):
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O que é NER?
A técnica de reconhecimento de entidades nomeadas (NER) é uma das aplicações mais importantes da inteligência artificial no processamento de linguagem natural. Sua função é extrair informações importantes de textos, como nomes de pessoas, lugares, instituições, datas e até valores financeiros.
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Sua importância
Transformar textos em dados organizados que facilitam a compreensão e a análise.
É usada em muitas áreas, como saúde (análise de registros médicos), bancos (extração de informações de relatórios financeiros) e motores de busca.
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Como funciona?
O NER baseia-se em etapas essenciais: dividir o texto em palavras, analisá-las linguisticamente e, em seguida, identificar as expressões importantes e classificá-las em categorias como "Pessoa", "Lugar" ou "Data".
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Desafios
Entre os principais desafios que enfrenta estão: ambiguidade de palavras (como "Amazonas" que pode significar uma empresa ou um rio), diferença de domínios e escassez de dados rotulados para treinar os modelos.
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Resumo
A técnica NER é uma ferramenta poderosa para transformar textos não estruturados em dados precisos nos quais se pode confiar, tornando-se um pilar fundamental na inteligência artificial e na análise de dados.
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Você gostaria que eu escrevesse um artigo sobre NER como uma moeda digital (se houver um token com o mesmo nome) em vez da técnica linguística?