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O que é: Entidades Nomeadas (em NLP)

O que são Entidades Nomeadas (em NLP)

As Entidades Nomeadas, também conhecidas como Named Entities em inglês, são elementos específicos em um texto que possuem um significado próprio e podem ser categorizados em diferentes tipos, como pessoas, organizações, locais, datas, valores monetários, entre outros. No campo do Processamento de Linguagem Natural (NLP), as Entidades Nomeadas desempenham um papel fundamental na compreensão e extração de informações de textos.

Tipos de Entidades Nomeadas

No NLP, as Entidades Nomeadas podem ser classificadas em diferentes categorias, dependendo do contexto em que são encontradas. Alguns dos principais tipos de Entidades Nomeadas incluem:

Pessoas

As Entidades Nomeadas do tipo pessoa referem-se a nomes próprios de indivíduos. Elas podem incluir tanto nomes completos quanto apelidos, e são frequentemente identificadas por meio de análise de padrões linguísticos e referências contextuais.

Organizações

As Entidades Nomeadas do tipo organização são referentes a empresas, instituições, agências governamentais, entre outros. Elas podem ser identificadas por meio de palavras-chave específicas, como “empresa”, “corporação” ou “instituto”, além de referências contextuais que indiquem a natureza da organização.

Locais

As Entidades Nomeadas do tipo local são referentes a lugares geográficos, como cidades, países, endereços, pontos de referência, entre outros. Elas podem ser identificadas por meio de análise de padrões linguísticos, como nomes próprios de lugares, além de informações contextuais, como referências a coordenadas geográficas.

Tempo

As Entidades Nomeadas do tipo tempo são referentes a datas, horários, períodos, estações do ano, entre outros. Elas podem ser identificadas por meio de análise de padrões linguísticos, como palavras relacionadas a tempo, além de informações contextuais, como referências a eventos ou cronogramas.

Valores monetários

As Entidades Nomeadas do tipo valores monetários são referentes a quantias de dinheiro, como moedas, preços, salários, entre outros. Elas podem ser identificadas por meio de análise de padrões linguísticos, como símbolos monetários e palavras relacionadas a dinheiro, além de informações contextuais, como referências a transações financeiras.

Outros tipos de Entidades Nomeadas

Além dos tipos mencionados acima, existem também outras categorias de Entidades Nomeadas, como números, porcentagens, unidades de medida, produtos, marcas, entre outros. Cada tipo de Entidade Nomeada possui características específicas que podem ser identificadas por meio de técnicas de processamento de linguagem natural.

Importância das Entidades Nomeadas em NLP

As Entidades Nomeadas desempenham um papel crucial no processamento de linguagem natural, pois permitem a extração de informações relevantes e a compreensão do contexto em que um texto está inserido. Ao identificar e categorizar as Entidades Nomeadas presentes em um texto, é possível realizar análises mais precisas e obter insights valiosos para diversas aplicações, como análise de sentimentos, resumo automático de textos, tradução automática, entre outras.

Técnicas de identificação de Entidades Nomeadas

Existem diversas técnicas e algoritmos utilizados para identificar e extrair Entidades Nomeadas em um texto. Alguns dos métodos mais comuns incluem:

Regras baseadas em padrões

Essa abordagem consiste em definir regras específicas baseadas em padrões linguísticos para identificar Entidades Nomeadas. Por exemplo, uma regra poderia ser definida para identificar nomes próprios que começam com letra maiúscula e são seguidos por uma ou mais palavras com a mesma característica.

Aprendizado de Máquina

O aprendizado de máquina é uma técnica amplamente utilizada para identificar Entidades Nomeadas. Nesse método, um modelo é treinado com um conjunto de dados previamente anotados, onde as Entidades Nomeadas são marcadas. O modelo é então capaz de identificar e extrair Entidades Nomeadas em novos textos com base nos padrões aprendidos durante o treinamento.

Combinação de abordagens

Em muitos casos, a identificação de Entidades Nomeadas é realizada por meio da combinação de diferentes abordagens, como regras baseadas em padrões e aprendizado de máquina. Essa combinação permite obter resultados mais precisos e robustos na identificação e extração de Entidades Nomeadas em textos.

Conclusão

As Entidades Nomeadas desempenham um papel fundamental no Processamento de Linguagem Natural, permitindo a extração de informações relevantes e a compreensão do contexto em que um texto está inserido. Através da identificação e categorização das Entidades Nomeadas presentes em um texto, é possível obter insights valiosos para diversas aplicações. Com o uso de técnicas e algoritmos adequados, é possível realizar a identificação e extração de Entidades Nomeadas de forma precisa e eficiente.

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