Microaula em Método CELULA • Prévia Aberta

<p><strong>Circunstância Científica e Operacional:</strong> Modelos de NER identificam entidades pelo contexto sintático imediato, mesmo quando o nome próprio é raro ou fictício.</p>

Célula 01: Fundamentos de Named Entity Recognition (NER) com spaCy Transformers

Objetivo de Aprendizagem: Compreender a arquitetura de classificação de tokens por BIO-tagging e modelos neurais pré-treinados.

1. Contextualização e Fundamentos Operacionais

Contextualização e Fundamentos em Extração de Entidades e Geografia Literária: Modelos de NER identificam entidades pelo contexto sintático imediato, mesmo quando o nome próprio é raro ou fictício. O objetivo estruturante desta célula é: Compreender a arquitetura de classificação de tokens por BIO-tagging e modelos neurais pré-treinados.

2. Dinâmica Computacional e Implementação Técnica

Dinâmica Computacional, Metodologia e Ferramentas: Executa-se pipeline spaCy com modelo transformer (pt_core_news_lg) para extrair listas de entidades classificadas em romances. A análise articula rigor empírico, modelagem quantitativa e validação reprodutível sobre dados reais.

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