Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER)

O Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER) é um subcampo do PLN essencial para identificar e classificar entidades em textos em categorias como pessoas, locais e organizações. Ele aprimora a análise de dados em diversos domínios, aproveitando técnicas de IA e aprendizado de máquina.

O Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER) é um subcampo crucial dentro do Processamento de Linguagem Natural que faz a ponte entre a interação humano-computador. Descubra seus principais aspectos, funcionamento e aplicações hoje!") (PLN), que por sua vez é um ramo da inteligência artificial (IA) focado em permitir que máquinas compreendam e processem a linguagem humana. A principal função do NER é identificar e classificar informações-chave no texto—conhecidas como entidades nomeadas—em categorias predefinidas como pessoas, organizações, locais, datas e outros termos relevantes. Também é chamado de segmentação de entidades, extração de entidades ou identificação de entidades.

O NER funciona detectando e categorizando informações essenciais em textos, abrangendo uma ampla gama de assuntos como nomes, locais, empresas, eventos, produtos, temas, horários, valores monetários e percentuais. Como tecnologia fundamental em áreas de IA, incluindo aprendizado de máquina e aprendizado profundo, o NER tornou-se essencial em diversos domínios científicos e aplicações práticas, revolucionando a forma como interagimos e analisamos dados textuais.

Como o NER Funciona?

O NER opera por meio de um processo de múltiplas etapas que envolve:

1. Detecção de Entidades: O sistema escaneia o texto para identificar palavras ou frases que possam ser entidades. Isso geralmente envolve a tokenização, que divide o texto em unidades gerenciáveis chamadas tokens.
2. Classificação de Entidades: Após detectar as entidades, elas são categorizadas em classes predefinidas como PESSOA, ORGANIZAÇÃO, LOCAL, etc. Sistemas avançados podem usar modelos de aprendizado de máquina treinados em conjuntos de dados anotados para aumentar a precisão.
3. Pós-Processamento: Após a classificação, sistemas de NER podem realizar tarefas adicionais como vincular entidades a bancos de dados, conhecido como entity linking, para aumentar a utilidade dos dados extraídos.

A técnica envolve construir algoritmos capazes de identificar e classificar entidades de maneira precisa em dados textuais. Isso exige profundo entendimento de princípios matemáticos, algoritmos de aprendizado de máquina e, possivelmente, técnicas de processamento de imagens. Alternativamente, o uso de frameworks populares como PyTorch e TensorFlow, juntamente com modelos pré-treinados, pode acelerar o desenvolvimento de algoritmos robustos de NER adaptados a conjuntos de dados específicos.

Tipos de Sistemas NER

1. Sistemas Baseados em Regras
   Baseiam-se em um conjunto de regras linguísticas predefinidas para identificar e classificar entidades. Embora sejam diretos, podem ter dificuldades com variações textuais e exigem atualizações constantes.
2. Sistemas Baseados em Aprendizado de Máquina
   Usam algoritmos como Conditional Random Fields (CRF) ou Maximum Entropy Markov Models (MEMM), treinados em dados rotulados. São mais adaptáveis, mas exigem grandes volumes de dados anotados.
3. Sistemas Baseados em Aprendizado Profundo
   Utilizam redes neurais, como Redes Neurais Recorrentes (RNNs) ou Transformers, como o BERT, para aprender automaticamente características a partir dos dados, reduzindo a necessidade de engenharia manual de características.
4. Sistemas Híbridos
   Combinam abordagens baseadas em regras e aprendizado de máquina para aproveitar os pontos fortes de ambos.

Casos de Uso e Aplicações

O NER é utilizado em diversos domínios devido à sua capacidade de estruturar dados textuais não estruturados. Veja alguns casos de uso notáveis:

• Recuperação de Informações: Melhora mecanismos de busca, tornando os resultados mais relevantes e precisos com base nas entidades identificadas nas consultas.
• Recomendação de Conteúdo: Impulsiona motores de recomendação ao identificar tópicos de interesse nas interações dos usuários, como sugestões de conteúdo da Netflix baseadas em preferências.
• Análise de Sentimento: O NER auxilia a identificar quais entidades em avaliações ou feedbacks estão associadas a sentimentos positivos ou negativos, permitindo que empresas abordem preocupações específicas.
• Entrada Automatizada de Dados e RPA: Em ambientes corporativos, o NER permite que robôs de software extraiam e insiram dados-chave de documentos como faturas ou contratos em sistemas de gestão, aumentando a eficiência.
• Saúde: Extrai informações médicas críticas de prontuários ou anotações clínicas, facilitando melhor gestão de pacientes e pesquisas.
• Finanças: Identifica e rastreia menções a empresas ou indicadores financeiros em notícias e redes sociais, auxiliando em análises de mercado e avaliação de riscos.
• Jurídico e Compliance: Ajuda a identificar termos legais relevantes e partes envolvidas em grandes volumes de textos, agilizando verificações de compliance e análise de contratos.
• Chatbots e Assistentes de IA: Sistemas como o ChatGPT da OpenAI e o Bard do Google utilizam modelos de NER para decifrar consultas de usuários, compreendendo o contexto e oferecendo respostas mais precisas.
• Suporte ao Cliente: Departamentos utilizam sistemas de NER para categorizar feedbacks e reclamações com base em nomes de produtos, permitindo respostas rápidas e eficientes.
• Instituições de Ensino: O NER permite que estudantes, pesquisadores e educadores naveguem por grandes volumes de dados textuais, facilitando o acesso rápido a informações relevantes e acelerando processos de pesquisa.

Benefícios do NER

• Automação da Extração de Dados: Reduz a necessidade de entrada manual de dados ao extrair automaticamente informações estruturadas de textos não estruturados.
• Melhoria na Precisão do PLN: Aprimora outras tarefas de PLN que fazem a ponte entre a interação humano-computador. Descubra seus principais aspectos, funcionamento e aplicações hoje!") como resposta a perguntas, aumentando a precisão com dados em tempo real. Descubra mais!") e tradução automática, fornecendo entradas de dados estruturados.
• Geração de Insights: Oferece às organizações insights sobre tendências, feedback de clientes e condições de mercado analisando grandes volumes de dados textuais.

Desafios do NER

• Ambiguidade: Dificuldade em lidar com homônimos (por exemplo, “Apple” pode ser uma fruta ou uma empresa) e diferentes contextos.
• Variações Linguísticas: Enfrenta desafios com diferentes idiomas ou dialetos devido à falta de dados anotados.
• Entidades Específicas de Domínio: Exige dados de treinamento específicos do domínio para identificar e classificar entidades exclusivas de certos campos com precisão.

Conceitos e Termos-Chave

• POS Tagging: A rotulação de partes do discurso atribui classes gramaticais às palavras de um texto, auxiliando na compreensão do contexto.
• Corpus: Uma grande coleção de textos usada para treinar modelos de NER.
• Chunking: Agrupa palavras em blocos significativos, como sintagmas nominais, para facilitar a análise.
• Word Embeddings: Representações densas de palavras em vetores, que capturam significados semânticos e são usadas para melhorar a precisão dos modelos.

Implementando o NER

Para implementar NER, é possível utilizar frameworks e bibliotecas como:

• SpaCy: Uma biblioteca open source em Python conhecida por sua velocidade e eficiência em tarefas de PLN, incluindo NER.
• Stanford NER: Biblioteca em Java que oferece modelos pré-treinados para extração de entidades.
• OpenNLP: Fornece ferramentas para diversas tarefas de PLN, incluindo NER, e suporta múltiplos idiomas.
• Azure AI Language Services: Oferece recursos prontos e personalizados de NER para identificar e categorizar entidades em textos não estruturados.

Essas ferramentas geralmente contam com modelos pré-treinados, mas para aplicações customizadas, é recomendável treinar com dados específicos do domínio para obter maior precisão.

Pesquisas sobre Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER)

O Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER) é uma tarefa fundamental no Processamento de Linguagem Natural (PLN) que envolve identificar e classificar entidades nomeadas em textos em categorias predefinidas, como nomes de pessoas, organizações, locais, expressões de tempo, quantidades, valores monetários, percentuais, etc. Veja alguns artigos relevantes sobre NER que trazem insights sobre diferentes aspectos e abordagens desta tarefa:

1. Named Entity Sequence Classification

   • Autores: Mahdi Namazifar
   • Publicado: 2017-12-06
     Este artigo foca no problema de determinar os níveis de confiança para entidades nomeadas detectadas, conhecido como Named Entity Sequence Classification (NESC). O estudo define o NESC como uma tarefa de classificação binária, utilizando NER e redes neurais recorrentes para estimar a probabilidade de uma entidade nomeada candidata ser genuína. A abordagem é aplicada a dados do Twitter, demonstrando como identificar entidades nomeadas de alta confiança em Tweets. A pesquisa destaca a importância de medidas de confiança confiáveis em aplicações como recomendações de conteúdo. Leia mais

2. Open Named Entity Modeling from Embedding Distribution

   • Autores: Ying Luo, Hai Zhao, Zhuosheng Zhang, Bingjie Tang
   • Publicado: 2021-02-10
     Este artigo explora a distribuição de entidades nomeadas em um espaço geral de embeddings de palavras, propondo uma definição aberta para entidades nomeadas multilíngues. O estudo revela que entidades nomeadas tendem a se agrupar em espaços de embedding, permitindo o modelamento de entidades usando uma estrutura geométrica chamada hiperesfera de entidades nomeadas. Este modelo fornece uma descrição aberta para tipos e idiomas diversos de entidades e oferece uma abordagem inovadora para construir conjuntos de dados de entidades nomeadas para línguas com poucos recursos. As descobertas sugerem melhorias para sistemas NER de ponta. Leia mais

3. CMNEROne at SemEval-2022 Task 11: Code-Mixed Named Entity Recognition by leveraging multilingual data

   • Autores: Suman Dowlagar, Radhika Mamidi
   • Publicado: 2022-06-15
     Este artigo aborda os desafios do NER em textos code-mixed, que envolvem complexidade linguística devido à mistura de idiomas. O trabalho faz parte da tarefa compartilhada SEMEVAL 2022 sobre MultiCoNER, focando na identificação de entidades nomeadas em um conjunto de dados code-mixed utilizando dados multilíngues. A equipe alcançou uma pontuação F1 média ponderada de 0.7044, superando a linha de base em 6%. A pesquisa destaca as dificuldades e estratégias para um NER eficaz em contextos multilíngues e code-mixed. Leia mais