Reconhecimento de Entidades Nomeadas Autossupervisionado

O Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER) autossupervisionado combina pré-treinamento autossupervisionado em larga escala — como modelagem de linguagem mascarada — com ajuste fino em nível de token para identificar e classificar entidades nomeadas em texto. Ao aprender representações linguísticas gerais antes de ver quaisquer rótulos de entidade, o modelo atinge um desempenho robusto mesmo quando os dados de treinamento de NER anotados são escassos.