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     </section>
 
     <script type="module">
-        import { pipeline, env } from 'https://cdn.jsdelivr.net/npm/@xenova/transformers@2.10.1';
-    
-        // Configuração para desativar modelos locais
-        env.allowLocalModels = false;
-    
-        // Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER)
+        import { pipeline } from 'https://cdn.jsdelivr.net/npm/@xenova/transformers@2.10.1';
+
         const textInput = document.getElementById('text-input');
         const analyzeTextButton = document.getElementById('analyze-text');
         const textOutput = document.getElementById('text-output');
-    
-        // Verifique se os elementos HTML foram encontrados
+
+        // Verifique se os elementos existem
         if (!textInput || !analyzeTextButton || !textOutput) {
-            console.error('Elementos HTML necessários não foram encontrados.');
-        } else {
-            let nerModel;
+            console.error('Erro: Elementos não encontrados no DOM.');
+        }
+
+        // Variável para armazenar o modelo
+        let nerModel;
+
+        // Carregar o modelo NER com quantização q4
+        async function loadModel() {
             try {
                 textOutput.textContent = 'Carregando modelo de NER...';
-                nerModel = await pipeline('ner', 'Xenova/distilbert-base-multilingual-cased-ner-hrl', {
-                    dtype: 'q4',
+                nerModel = await pipeline('token-classification', 'Xenova/distilbert-base-multilingual-cased-ner-hrl', {
+                    dtype: 'quantized'
                 });
                 textOutput.textContent = 'Modelo de NER pronto!';
             } catch (error) {
                 console.error('Erro ao carregar o modelo:', error);
                 textOutput.textContent = 'Erro ao carregar o modelo. Tente novamente mais tarde.';
-                return; // Saia se o modelo não puder ser carregado
             }
-    
-            analyzeTextButton.addEventListener('click', async () => {
-                const inputText = textInput.value.trim();
-                if (!inputText) {
-                    textOutput.textContent = 'Por favor, insira um texto para análise.';
-                    return;
-                }
-    
-                textOutput.textContent = 'Analisando...';
-                try {
-                    const nerOutput = await nerModel(inputText);
-                    renderEntities(nerOutput);
-                } catch (error) {
-                    console.error('Erro durante a análise:', error);
-                    textOutput.textContent = 'Erro durante a análise. Verifique o texto inserido.';
-                }
-            });
-    
-            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);
-                });
+        }
+
+        // Carregar o modelo ao iniciar
+        await loadModel();
+
+        // Evento de clique para análise
+        analyzeTextButton.addEventListener('click', async () => {
+            const inputText = textInput.value.trim();
+
+            if (!inputText) {
+                textOutput.textContent = 'Por favor, insira um texto para análise.';
+                return;
             }
+
+            textOutput.textContent = 'Analisando...';
+
+            try {
+                console.log("inputText",inputText)
+                const nerOutput = await nerModel(inputText,{
+        ignore_labels: []   // Return all labels
+    });
+                console.log(nerOutput)
+                renderEntities(nerOutput);
+            } catch (error) {
+                console.error('Erro durante a análise:', error);
+                textOutput.textContent = 'Erro durante a análise. Verifique o texto inserido.';
+            }
+        });
+
+        // Função para renderizar as entidades
+        function renderEntities(entities) {
+            textOutput.innerHTML = ''; // Limpar saída anterior
+
+            if (entities.length === 0) {
+                textOutput.textContent = 'Nenhuma entidade encontrada.';
+                return;
+            }
+
+            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);
+            });
         }
     </script>
 </body>