Reconhecimento de Entidades Nomeadas em Português: Comparação de Modelos Pré-Treinados com Fine-Tuning - Tapajós, Guilherme; de Melo, Tiago; Guedes, Elloá B.; Santos, Fábio (Revista Eletrônica de Iniciação Científica em Computação, 2025)
O Reconhecimento de Entidades Nomeadas (REN) é uma tarefa central do Processamento de Linguagem Natural (PLN), mas ainda limitada no português pela escassez de recursos. Este estudo analisa o fine‑tuning de variantes base, largas e destiladas dos modelos BERT e RoBERTa, em configurações multilíngues e monolíngues, usando os conjuntos Harem, LeNER‑Br e GeoCorpus. O XLM‑RoBERTa‑large obteve F1‑scores de 83,8% no Harem e 92,3% no LeNER‑Br, enquanto o BERT‑large‑cased alcançou 87,8% no GeoCorpus, superando as baselines em até cinco pontos percentuais. Modelos multilíngues mostraram melhor adaptabilidade e as versões destiladas mantiveram desempenho competitivo com menor custo computacional. Os resultados evidenciam que o ajuste fino de grandes modelos pré‑treinados é uma estratégia eficaz para impulsionar o REN em português.