NER (Named Entity Recognition)

Named Entity Recognition, ou simplesmente NER, é uma tarefa de NLP usada para identificar e classificar entidades específicas mencionadas em textos. O modelo reconhece elementos como nomes de pessoas, organizações, produtos, locais, datas, valores monetários e qualquer outra categoria relevante para o contexto.

Por exemplo, em "Apple lançou o iPhone em Cupertino", um sistema de NER identifica Apple como organização, iPhone como produto e Cupertino como local. Isso transforma texto bruto em dados estruturados e utilizáveis, viabilizando automações, análises e buscas inteligentes.

Por que NER é importante

NER é essencial quando empresas precisam extrair informações de grandes volumes de texto de forma rápida e consistente. Em vez de leituras manuais, o sistema identifica automaticamente o que é relevante, padroniza e torna os dados prontos para análises.

O que NER consegue identificar

Os modelos podem extrair:
• Pessoas
• Empresas e organizações
• Locais
• Datas e períodos
• Valores monetários
• Produtos e serviços
• Termos específicos do seu domínio

Com NER bem aplicado, documentos extensos se tornam fontes estruturadas de dados.

Como aplicar NER em empresas

Dependendo do setor, NER pode automatizar processos que antes dependiam de revisões manuais, economizando tempo e reduzindo erros.

Casos de uso práticos

• Jurídico: Extrair partes, objetos e valores de contratos.
• RH: Ler currículos e identificar experiências, habilidades e qualificações.
• Mídia e conteúdo: Organizar artigos com base nas entidades mencionadas.
• Compliance: Detectar entidades relevantes em documentos financeiros e regulatórios.
• Customer Experience: Mapear produtos, marcas e locais citados em avaliações.

Empresas que trabalham com alto volume de texto se beneficiam imediatamente de NER.

Como implementar NER com ferramentas prontas

Para muitos cenários, modelos prontos entregam resultados sólidos sem esforço adicional.

Ferramentas recomendadas

• spaCy: Modelos robustos para inglês e português, fácil de integrar em pipelines de NLP.
• Hugging Face: Modelos baseados em Transformers com excelente desempenho.
• APIs de LLMs: Solução prática para casos onde contexto e precisão são fundamentais.

Usar modelos pré-treinados é ideal para validação rápida ou quando categorias básicas de entidades são suficientes.

NER customizado para necessidades específicas

Quando a empresa precisa extrair entidades muito específicas do próprio negócio, como nomes de exames, tipos de produtos, departamentos internos ou termos técnicos, cria-se a necessidade de um modelo customizado.

Quando vale treinar NER customizado

• Entidades específicas que modelos genéricos não capturam.
• Volume alto de documentos que justificam investimento.
• Processo crítico em que precisão é fundamental.
• Necessidade de automação profunda e confiável.

Como treinar seu próprio modelo

1. Anote manualmente entre 500 e 1000 exemplos reais.

2. Use ferramentas de anotação como Prodigy, Label Studio ou doccano.

3. Fine-tune um modelo pré-treinado (spaCy, BERT, RoBERTa).

4. Avalie precisão por categoria e ajuste conforme necessário.

Projetos customizados oferecem ganho de eficiência e controle sobre as entidades que importam para o negócio.

Boas práticas para projetos com NER

• Priorize dados reais da sua operação para treinar e validar.
• Crie categorias de entidades claras e não sobrepostas.
• Reavalie periodicamente o desempenho em produção.
• Combine NER com OCR para processar PDFs e documentos escaneados.
• Integre NER a sistemas de busca, automações e dashboards.

NER se torna ainda mais poderoso quando faz parte de um fluxo maior de análise ou automação.