{"id":478093,"date":"2023-08-09T09:27:19","date_gmt":"2023-08-09T09:27:19","guid":{"rendered":""},"modified":"2023-09-05T11:16:02","modified_gmt":"2023-09-05T11:16:02","slug":"named-entity-recognition-ner","status":"publish","type":"wiki","link":"https:\/\/oneproxy.pro\/pt\/wiki\/named-entity-recognition-ner\/","title":{"rendered":"Reconhecimento de Entidade Nomeada (NER)"},"content":{"rendered":"<p>Breves informa\u00e7\u00f5es sobre o reconhecimento de entidades nomeadas (NER): O reconhecimento de entidades nomeadas (NER) \u00e9 um subcampo do Processamento de Linguagem Natural (PNL) focado na identifica\u00e7\u00e3o e classifica\u00e7\u00e3o de entidades nomeadas em texto. As entidades nomeadas podem ser pessoas, organiza\u00e7\u00f5es, locais, express\u00f5es de tempos, quantidades, valores monet\u00e1rios, porcentagens e muito mais.<\/p>\n<h2>A hist\u00f3ria da origem do reconhecimento de entidades nomeadas (NER) e a primeira men\u00e7\u00e3o dele<\/h2>\n<p>O reconhecimento de entidade nomeada come\u00e7ou a tomar forma no in\u00edcio da d\u00e9cada de 1990. Um dos primeiros exemplos de NER foi na Sexta Confer\u00eancia de Compreens\u00e3o de Mensagens (MUC-6) em 1995. A partir desse ponto, a investiga\u00e7\u00e3o neste campo come\u00e7ou a florescer, impulsionada pela necessidade de permitir que os computadores compreendessem e interpretassem a linguagem humana de forma mais eficaz.<\/p>\n<h2>Informa\u00e7\u00f5es detalhadas sobre reconhecimento de entidade nomeada (NER): expandindo o t\u00f3pico<\/h2>\n<p>O Named Entity Recognition (NER) desempenha v\u00e1rias fun\u00e7\u00f5es no processamento de linguagens naturais. Suas aplica\u00e7\u00f5es se estendem a v\u00e1rios campos, como recupera\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es, tradu\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica e minera\u00e7\u00e3o de dados. O NER consiste em duas partes principais:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Identifica\u00e7\u00e3o da Entidade<\/strong>: Localizar e classificar elementos at\u00f4micos no texto em categorias predefinidas, como nomes de pessoas, organiza\u00e7\u00f5es, locais, etc.<\/li>\n<li><strong>Classifica\u00e7\u00e3o da Entidade<\/strong>: Classificando as entidades identificadas em v\u00e1rias classes predefinidas.<\/li>\n<\/ol>\n<p>O NER pode ser abordado atrav\u00e9s de sistemas baseados em regras, aprendizagem supervisionada, aprendizagem semissupervisionada e aprendizagem n\u00e3o supervisionada.<\/p>\n<h2>A estrutura interna do reconhecimento de entidade nomeada (NER): como funciona o reconhecimento de entidade nomeada (NER)<\/h2>\n<p>A estrutura interna do NER envolve diversas etapas:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Tokeniza\u00e7\u00e3o<\/strong>: Dividir o texto em palavras ou tokens individuais.<\/li>\n<li><strong>Marca\u00e7\u00e3o de parte do discurso<\/strong>: Identificando as categorias gramaticais dos tokens.<\/li>\n<li><strong>An\u00e1lise<\/strong>: Analisando a estrutura gramatical da frase.<\/li>\n<li><strong>Identifica\u00e7\u00e3o e Classifica\u00e7\u00e3o de Entidades<\/strong>: Identificar as entidades e classific\u00e1-las em categorias predefinidas.<\/li>\n<\/ol>\n<h2>An\u00e1lise dos principais recursos do reconhecimento de entidade nomeada (NER)<\/h2>\n<p>Os principais recursos do NER incluem:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Precis\u00e3o<\/strong>: Capacidade de identificar e classificar corretamente entidades.<\/li>\n<li><strong>Velocidade<\/strong>: O tempo necess\u00e1rio para processar o texto.<\/li>\n<li><strong>Escalabilidade<\/strong>: Capacidade de lidar com grandes conjuntos de dados.<\/li>\n<li><strong>Independ\u00eancia de idioma<\/strong>: Capacidade de ser usado em diferentes idiomas.<\/li>\n<li><strong>Adaptabilidade<\/strong>: pode ser personalizado para dom\u00ednios ou setores espec\u00edficos.<\/li>\n<\/ol>\n<h2>Tipos de reconhecimento de entidade nomeada (NER): use tabelas e listas<\/h2>\n<p>Os tipos de NER podem ser classificados em:<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Tipo<\/th>\n<th>Descri\u00e7\u00e3o<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>NER baseado em regras<\/td>\n<td>Utiliza regras gramaticais predefinidas<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>NER supervisionado<\/td>\n<td>Usa dados rotulados para modelos de treinamento<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>NER Semi-Supervisionado<\/td>\n<td>Combina dados rotulados e n\u00e3o rotulados<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>NER n\u00e3o supervisionado<\/td>\n<td>N\u00e3o requer dados rotulados<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>Maneiras de usar o reconhecimento de entidade nomeada (NER), problemas e suas solu\u00e7\u00f5es relacionadas ao uso<\/h2>\n<p>As formas de usar o NER incluem mecanismos de pesquisa, suporte ao cliente, sa\u00fade e muito mais. Alguns problemas e suas solu\u00e7\u00f5es s\u00e3o:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Problema<\/strong>: Falta de dados rotulados.<br \/>\n<strong>Solu\u00e7\u00e3o<\/strong>: Utilize aprendizagem semissupervisionada ou n\u00e3o supervisionada.<\/li>\n<li><strong>Problema<\/strong>: Restri\u00e7\u00f5es espec\u00edficas do idioma.<br \/>\n<strong>Solu\u00e7\u00e3o<\/strong>: Adapte o modelo ao idioma ou dom\u00ednio espec\u00edfico.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Principais caracter\u00edsticas e outras compara\u00e7\u00f5es com termos semelhantes<\/h2>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Recurso<\/th>\n<th>NER<\/th>\n<th>Outras tarefas de PNL<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Foco<\/td>\n<td>Entidades Nomeadas<\/td>\n<td>Texto Geral<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Complexidade<\/td>\n<td>Moderado a alto<\/td>\n<td>Varia<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Aplicativo<\/td>\n<td>Espec\u00edfico<\/td>\n<td>Largo<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>Perspectivas e tecnologias do futuro relacionadas ao reconhecimento de entidades nomeadas (NER)<\/h2>\n<p>As perspectivas futuras incluem a integra\u00e7\u00e3o do NER com aprendizagem profunda, maior adaptabilidade a v\u00e1rios idiomas e capacidades de processamento em tempo real.<\/p>\n<h2>Como os servidores proxy podem ser usados ou associados ao reconhecimento de entidade nomeada (NER)<\/h2>\n<p>Servidores proxy como os fornecidos pelo OneProxy podem ser utilizados para extrair dados para NER. Ao anonimizar as solicita\u00e7\u00f5es, permitem a coleta eficiente e \u00e9tica de dados de texto para treinamento e implementa\u00e7\u00e3o de modelos NER.<\/p>\n<h2>Links Relacionados<\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/nlp.stanford.edu\/software\/CRF-NER.shtml\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">Reconhecedor de entidade nomeada PNL de Stanford<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.nltk.org\/book\/ch07.html\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">Reconhecimento de entidade nomeada NLTK<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/spacy.io\/usage\/linguistic-features#named-entities\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">Reconhecimento de entidade nomeada Spacy<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/oneproxy.pro\/pt\/\" target=\"_new\" rel=\"noopener\">OneProxy<\/a>: Para utilizar servidores proxy em conjunto com NER.<\/li>\n<\/ul>","protected":false},"featured_media":468975,"menu_order":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"content-type":"","inline_featured_image":false,"footnotes":""},"class_list":["post-478093","wiki","type-wiki","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":{"faq_title":"Frequently Asked Questions about <mark>Named Entity Recognition (NER): A Comprehensive Overview<\/mark>","faq_items":[{"question":"What is Named Entity Recognition (NER)?","answer":"<p>Named Entity Recognition (NER) is a subfield of Natural Language Processing (NLP) that identifies and classifies named entities in text. These entities can include persons, organizations, locations, expressions of times, quantities, monetary values, percentages, and more.<\/p>"},{"question":"What are the main applications of Named Entity Recognition?","answer":"<p>Named Entity Recognition is used in various domains such as information retrieval, machine translation, data mining, search engines, customer support, and healthcare.<\/p>"},{"question":"How does Named Entity Recognition (NER) work?","answer":"<p>The process of NER involves several stages including tokenization, part-of-speech tagging, parsing, and finally identifying and classifying the entities into predefined categories such as names of persons, organizations, locations, etc.<\/p>"},{"question":"What are the key features of Named Entity Recognition (NER)?","answer":"<p>Key features of NER include accuracy in identifying and classifying entities, speed in processing text, scalability, language independence, and adaptability to specific domains or industries.<\/p>"},{"question":"What types of Named Entity Recognition (NER) exist?","answer":"<p>There are several types of NER, including Rule-Based NER, which utilizes predefined grammatical rules, Supervised NER that uses labeled data for training models, Semi-Supervised NER that combines labeled and unlabeled data, and Unsupervised NER that does not require labeled data.<\/p>"},{"question":"What are some problems with Named Entity Recognition, and how can they be solved?","answer":"<p>Some common problems include a lack of labeled data and language-specific constraints. These can be solved by utilizing semi-supervised or unsupervised learning methods and adapting the model to specific languages or domains.<\/p>"},{"question":"What are the future perspectives and technologies related to Named Entity Recognition (NER)?","answer":"<p>Future perspectives include integration with deep learning, adaptability to various languages, and the development of real-time processing capabilities.<\/p>"},{"question":"How can proxy servers be used with Named Entity Recognition (NER)?","answer":"<p>Proxy servers, such as those provided by OneProxy, can be used to scrape data for NER. They allow for efficient and ethical gathering of text data by anonymizing the requests, facilitating the training and implementation of NER models.<\/p>"},{"question":"Where can I find more information about Named Entity Recognition (NER)?","answer":"<p>You can learn more about NER from resources such as Stanford NLP Named Entity Recognizer, NLTK Named Entity Recognition, Spacy Named Entity Recognition, and OneProxy's website for utilizing proxy servers in conjunction with NER.<\/p>"}]},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/478093","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/wiki"}],"about":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/types\/wiki"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/478093\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media\/468975"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/pt\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=478093"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}