Reconhecimento de Entidades Nomeadas: Pipeline Completo de Processamento e Treinamento
Visão Geral do Reconhecimento de Entidades Nomeadas
Preparação dos Dados
Iniciamos analisando a estrutura dos dados. Precisamos extrair todos os tipos de entidades dos rótulos e criar um mapeamento baseado no esquema BMES, salvando a tabela de correspondência.
import json
import os
def salvar_json(dados, caminho_arquivo):
""&quo ...
Publicado em 6-27 04:33
Reconhecimento de Entidades Nomeadas com IA para Extração de Informações
Desafios na Extração de Dados de Textos Não Estruturados
Textos não estruturados representam mais de 80% dos dados corporativos. Soluções tradicionais como expressões regulares tornam-se ineficientes diante da complexidade semântica e variações linguísticas.
Fundamentos Técnicos da Detecção Inteligente
Complexidade no Processamento de Textos
Do ...
Publicado em 6-25 02:47
Detectando, Avaliando e Redigindo PII em Logs usando NLP e Correspondência de Padrões - Parte 1
Como utilizar o Elasticsearch e NLP para detectar e avaliar informações pessoais em logs.
Índice
Introdução
Ferramentas e Tecnicas
Detecção por Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER)
Detecção por Correspondência de Padrões
Amostragem de Logs
Pipeline de Ingestão como Processamento Combinável
Construindo o Pipeline de Processamento
Amostrage ...
Publicado em 6-18 16:28