Reconocimiento de entidades nombradas autosupervisado

El reconocimiento de entidades nombradas (NER, por sus siglas en inglés) autosupervisado combina el preentrenamiento autosupervisado a gran escala —como el modelado de lenguaje enmascarado— con el ajuste fino a nivel de token para identificar y clasificar entidades nombradas en texto. Al aprender representaciones lingüísticas generales antes de ver cualquier etiqueta de entidad, el modelo logra un rendimiento sólido incluso cuando los datos de entrenamiento de NER anotados son escasos.