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-import { pipeline, env } from 'https://cdn.jsdelivr.net/npm/@xenova/[email protected]';
-
-// Since we will download the model from the Hugging Face Hub, we can skip the local model check
-env.allowLocalModels = false;
-
-// Configuração do modelo de NER
-const nerStatus = document.getElementById('status');
-const textInput = document.getElementById('text-input');
-const analyzeTextButton = document.getElementById('analyze-text');
-const textOutput = document.getElementById('text-output');
-
-nerStatus.textContent = 'Carregando modelo de NER...';
-const nerModel = await pipeline('ner', 'Xenova/distilbert-base-multilingual-cased-ner-hrl');
-nerStatus.textContent = 'Modelo de NER pronto!';
-
-// Função para análise de texto
-analyzeTextButton.addEventListener('click', async () => {
-    const inputText = textInput.value.trim();
-    if (!inputText) {
-        textOutput.textContent = 'Por favor, insira um texto para análise.';
-        return;
-    }
-
-    textOutput.textContent = 'Analisando...';
-    const nerOutput = await nerModel(inputText);
-
-    // Renderizando as entidades detectadas
-    renderEntities(nerOutput);
-});
-
-// Função para exibir os resultados das entidades detectadas
-function renderEntities(entities) {
-    textOutput.innerHTML = '';
-    entities.forEach(entity => {
-        const { word, entity_group, score } = entity;
-
-        const entityElement = document.createElement('div');
-        entityElement.className = 'entity';
-        entityElement.innerHTML = `
-            <strong>Palavra:</strong> ${word} <br>
-            <strong>Entidade:</strong> ${entity_group} <br>
-            <strong>Confiança:</strong> ${(score * 100).toFixed(2)}%
-        `;
-        textOutput.appendChild(entityElement);
-    });
-}