Para a tarefa de NER, é altamente recomendável utilizar redes neurais recorrentes, como LSTM e BiLSTM (Bidirectional LSTM). Essas arquiteturas são especialmente adequadas para lidar com a natureza sequencial e contextual das informações de texto, permitindo que o modelo capture dependências de longo alcance entre as palavras. Além disso, é crucial utilizar embeddings pré-treinados, como Word2Vec, GloVe ou BERT, para melhorar a representação semântica das palavras e capturar relações contextuais entre elas. Esses vetores de embedding fornecem ao modelo um conhecimento prévio das relações entre as palavras, o que ajuda a melhorar o desempenho da tarefa de NER.