Identifica personas, organizaciones, lugares y otras entidades nombradas en cualquier texto con el modelo BERT-base-NER en tu navegador.
100% Privado. Tu texto nunca se carga.
Se ejecuta completamente en tu navegador. Tus datos nunca salen de tu dispositivo.
El modelo BERT-base-NER clasifica cada token con etiquetas BIO (B-PER, I-PER, O, etc.) y agrupa las entidades consecutivas.
El modelo BERT-base-NER extrae 4 tipos de entidad: PER (Personas — nombres de personas), ORG (Organizaciones — empresas e instituciones), LOC (Lugares — ciudades, países y monumentos) y MISC (Otros — sustantivos propios como títulos, eventos y productos).
No. El modelo NER se ejecuta íntegramente en tu navegador mediante WebAssembly. Tu texto nunca sale de tu dispositivo. El modelo, de unos 108MB, se descarga una sola vez desde la CDN y queda en caché localmente en IndexedDB.
BERT-base-NER alcanza una puntuación F1 de ~89 % en el benchmark CoNLL-2003 para NER de 4 clases. El rendimiento puede variar con textos cortos, escritura informal o contenido que no esté en inglés.
Sí. Copia las entidades como JSON (con texto, tipo, confianza y posiciones de inicio/fin) o como CSV para analizarlas en una hoja de cálculo.
Si acabas de usar Extractor de entidades IA, los siguientes pasos naturales son Analizador de sentimiento y tono IA, Resumidor de texto IA, Traductor IA, o explora todas las herramientas de Herramientas de IA local.