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Publicação
Deteção Automatizada de Dados Pessoais com Técnicas NER
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| 1.9 MB | Adobe PDF |
Autores
Orientador(es)
Resumo(s)
O reconhecimento de entidades nomeadas (NER) é uma técnica essencial no processamento de linguagem natural (PLN), usada para identificar automaticamente informações importantes, como nomes e moradas, em grandes volumes de texto. A sua relevância cresce à medida que as empresas e organizações lidam com dados textuais não estruturados, tornando a extração automática de informações uma necessidade cada vez mais presente.
Este trabalho propõe o desenvolvimento de uma solução NER que permite ao utilizador submeter documentos em diferentes formatos, processando-os para extrair entidades nomeadas, com foco em português europeu. A solução deverá oferecer ao utilizador a possibilidade de escolher a biblioteca de NER e converte os documentos em texto simples, aplicando técnicas de extração e classificando as entidades encontradas.
A implementação foi realizada utilizando uma stack tecnológica modular, com Python, FastAPI, spaCy, NLTK e PostgreSQL, permitindo um fluxo eficiente entre o upload, a conversão de documentos e a extração de entidades. O sistema é flexível e escalável, preparado para futuras melhorias.
Os testes realizados mostram que a aplicação é capaz de processar documentos de diferentes formatos e extrair entidades com precisão, tornando-se uma ferramenta eficaz para automatizar a extração de dados sensíveis em diversos contextos.
Descrição
Palavras-chave
Reconhecimento de entidades nomeadas Processamento de linguagem natural Extração de dados sensíveis Português Europeu Documentos não estruturados Automatização Spacy NLTK Conversão de documentos Python FastAPI PostgreSQL