Reconhecimento de entidades nomeadas (NER)

O reconhecimento de entidades nomeadas (NER) é uma forma de processamento de linguagem natural (NLP) usada para identificar e classificar entidades nomeadas em um texto, como pessoas, lugares, organizações e muito mais. O NER é uma parte essencial da análise de texto e ajuda a extrair e reconhecer entidades de textos não estruturados.

O NER é usado para organizar grandes quantidades de dados não estruturados em formas mais estruturadas e melhorar a precisão dos mecanismos de pesquisa, sistemas de resposta a perguntas e classificação de texto para aplicativos como resumos de documentos. Isso proporciona uma ferramenta avançada para que os cientistas de dados e os desenvolvedores de aprendizado de máquina processem e diferenciem de forma rápida e precisa entidades como organizações, locais, pessoas, produtos e muito mais.

O NER pode ser usado para analisar o feedback do cliente para identificar os principais temas, extrair dados de documentos e páginas da Web para uso em análises adicionais e ajudar a automatizar as tarefas de gerenciamento da experiência do cliente.

À medida que cresce a demanda por melhores recursos de pesquisa, resposta a perguntas e compreensão de linguagem natural, espera-se que o uso da PNL na forma de NER seja cada vez mais adotado em vários domínios. A NER pode melhorar a precisão e a velocidade das tarefas e resolver muitos problemas reais na ciência de dados e no aprendizado de máquina.