NER (Named Entity Recognition — recunoașterea entităților denumite) este o subsarcină din procesarea limbajului natural care identifică și clasifică automat, într-un text, mențiunile unor entități cu sens specific — nume de persoane, organizații, locații, date calendaristice, sume de bani sau produse.
De exemplu, într-o propoziție precum „Cristian Bisa a fondat Business Management Technologies SRL la București în 2003″, un sistem NER ar identifica „Cristian Bisa” ca persoană, „Business Management Technologies SRL” ca organizație, „București” ca locație și „2003″ ca dată — etichetând fiecare mențiune cu categoria corespunzătoare.
Din punct de vedere tehnic, sistemele NER moderne folosesc rețele neuronale antrenate pe seturi mari de text adnotat manual, învățând să recunoască tipare contextuale (de exemplu, un cuvânt cu literă mare urmat de „SRL” e probabil o companie) mai degrabă decât liste fixe de nume — ceea ce le permite să generalizeze la entități noi, nevăzute în antrenament.
NER stă la baza multor aplicații practice: extragerea automată de informații din documente juridice sau contracte, anonimizarea datelor personale pentru conformitate GDPR, construirea de grafuri de cunoștințe, motoare de căutare care înțeleg întrebări complexe și sisteme de monitorizare media care urmăresc mențiunile unui brand sau ale unei persoane publice în presă. Este, de asemenea, o componentă esențială a chatboților și asistenților virtuali care trebuie să extragă date structurate (nume, date, locații) din mesajele libere ale utilizatorilor.
