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O objetivo das tarefas de NLP não é apenas entender palavras soltas individualmente, mas ser capaz de entender o contexto dessas palavras.</p> <p data-svelte-h="svelte-dbd1xj">A seguir uma lista de tarefas comuns de NLP, com alguns exemplos:</p> <ul data-svelte-h="svelte-139z262"><li><strong>Classificação de sentenças completas</strong>: Capturar o sentimento de uma revisão, detectar se um email é spam, determinar se a sentença é gramaticalmente correta ou onde duas sentenças são logicamente relacionadas ou não</li> <li><strong>Classificação de cada palavra em uma sentença</strong>: Identificar os componentes gramaticais de uma sentença (substantivo, verbo, adjetivo), ou as entidades nomeadas (pessoa, local, organização)</li> <li><strong>Geração de conteúdo textual</strong>: Completar um trecho com autogeração textual, preenchendo as lacunas em um texto com palavras mascaradas</li> <li><strong>Extrair uma resposta de um texto</strong>: Dada uma pergunta e um contexto, extrair a resposta baseada na informação passada no contexto</li> <li><strong>Gerar uma nova sentença a partir de uma entrada de texto</strong>: Traduzir um texto para outro idioma, resumi-lo</li></ul> <p data-svelte-h="svelte-1ma5k5h">NLP não se limita ao texto escrito. Também engloba desafios complexos nos campos de reconhecimento de discurso e visão computacional, tal como a geração de transcrição de uma amostra de áudio ou a descrição de uma imagem.</p> <h2 class="relative group"><a id="por-que-isso-é-desafiador" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#por-que-isso-é-desafiador"><span><svg class="" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg></span></a> <span>Por que isso é desafiador?</span></h2> <p data-svelte-h="svelte-1yghl9l">Os computadores não processam a informação da mesma forma que os seres humanos. Por exemplo, quando nós lemos a sentença “Estou com fome”, nós podemos facilmente entender seu significado. Similarmente, dada duas sentenças como “Estou com fome” e “Estou triste”, nós somos capazes de facilmente determinar quão similares elas são. Para modelos de Aprendizagem de Máquina (ML), tarefas como essas são mais difíceis. O texto precisa ser processado de um modo que possibilite o modelo aprender por ele. E porque a linguagem é complexa, nós precisamos pensar cuidadosamente sobre como esse processamento tem que ser feito. Tem se feito muita pesquisa sobre como representar um texto e nós iremos observar alguns desses métodos no próximo capítulo.</p> <a class="!text-gray-400 !no-underline text-sm flex items-center not-prose mt-4" href="https://github.com/huggingface/course/blob/main/chapters/pt/chapter1/2.mdx" target="_blank"><span data-svelte-h="svelte-1kd6by1"><</span> <span data-svelte-h="svelte-x0xyl0">></span> <span data-svelte-h="svelte-1dajgef"><span class="underline ml-1.5">Update</span> on GitHub</span></a> <p></p>

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