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values | contexto stringlengths 268 2.63k | nota_contexto int64 1 5 | pergunta stringlengths 12 193 | nota_pergunta int64 1 5 | resposta stringlengths 6 700 | nota_resposta int64 1 5 | adequacao_geral stringclasses 1
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Modelos de linguagem | Mas por que seria importante representar informações essencialmente simbólicas em um formato numérico? A resposta mais simples e direta é que os computadores gostam de números. Seguindo ao porquê, a pergunta que segue é “como representar tais informações simbólicas em um formato numérico, de forma a capturar sua semânt... | 4 | Por que seria importante representar informações essencialmente simbólicas em um formato numérico? | 5 | Os computadores gostam de números. | 5 | Sim | null |
Modelos de linguagem | Os modelos de linguagem mais recentes apresentam uma significativa sinergia com a hipótese distribucional. Por um lado, eles se fundamentam na hipótese distribucional, uma vez que assumem que o contexto pode ser usado para a predição de uma ou mais palavras; por outro lado, modelos de linguagem podem gerar as represent... | 5 | O que os modelos de linguagem mais recentes podem fazer? | 5 | Eles podem gerar representações numéricas que sumarizem os contextos em que as palavras ocorrem, permitindo a investigação da hipótese distribucional em termos de similaridade. | 4 | Sim | A resposta fornecida, fora do contexto inicial, está incompleta. |
Modelos de linguagem | Mas antes de entrarmos em detalhes sobre os modelos de linguagem atuais, temos uma pergunta ainda mais básica a ser respondida: O que é um modelo? Um modelo é uma simplificação de um fenômeno complexo, no nosso caso, uma simplificação da língua que possa ser representada por ferramentas computacionais. Embora um modelo... | 5 | O que é um modelo? | 3 | Um modelo é uma simplificação de um fenômeno complexo, no nosso caso, uma simplificação da língua que pode ser representada por ferramentas computacionais. | 4 | Sim | A pergunta só faz senitdo acompanhada do contexto inicial. |
Modelos de linguagem | Também, um modelo deveria considerar o mesmo funcionamento do fenômeno real. Mas como a questão de como nosso cérebro processa e produz linguagem continua em aberto (Berwick; Chomsky, 2017), nos modelos de linguagem computacionais, assume-se que um texto escrito ou falado é oriundo de um processo de completação. Em sua... | 5 | O que um modelo de linguagem computacional deve ser capaz de fazer? | 5 | Completar uma sequência de palavras. | 4 | Sim | null |
Modelos de linguagem | O modelo n-grama também serve para calcular as probabilidades mesmo de sequências de palavras que não apareceram no conjunto de treinamento. Ou seja, a probabilidade de uma sequência não vista de palavras será obtida a partir da concatenação de gramas menores que formam a sequência. Entretanto, perde-se informação ao n... | 5 | O que o modelo n-grama serve para calcular? | 5 | A probabilidade de uma sequência de palavras não vista será obtida a partir da concatenação de n-gramas menores que formam a sequência. | 4 | Sim | null |
Modelos de linguagem | O uso de n-grams discutido na seção anterior é uma forma de generalizar e tornar eficiente o cálculo da probabilidade de uma sequência de palavras. Outra forma de atender às necessidades de generalização – ou seja, calcular uma probabilidade para uma sequência de palavras ao usar um modelo, mesmo que a sequência não te... | 5 | O que é uma função de aproximação universal? | 4 | Uma função de aproximação universal é uma função que pode ser aproximada por uma rede neural com uma camada oculta e um número suficiente de neurônios. | 4 | Sim | null |
Modelos de linguagem | A ideia de usar redes neurais para aprender funções que representem modelos de linguagem pode parecer recente, mas não é. Na verdade, as primeiras tentativas datam do início da década de 90, com o trabalho de Miikkulainen; Dyer (1991). Ainda na década de 90, também foram propostas técnicas baseadas em redes neurais par... | 5 | Quando as primeiras tentativas de usar redes neurais para aprender funções que representam modelos de linguagem foram feitas? | 5 | No início da década de 90. | 5 | Sim | null |
Modelos de linguagem | Enquanto o primeiro caso usava uma forma limitada de rede neural, sem camadas escondidas e limitando a predição a apenas uma palavra, ou seja, modelando apenas unigramas e bigramas, o segundo caso já apresentava várias características e fundamentos encontrados nos modelos de linguagem neurais modernos. A proposta do pr... | 3 | O que o modelo de linguagem neural do primeiro trabalho aprendia? | 4 | Aprendia funções de representação distribuídas para cada palavra P(w) | 4 | Sim | Contexto incompleto. Os dois casos não foram referenciados. |
Modelos de linguagem | O que aconteceu com esse modelo para ele não ficar tão famoso como os modelos de linguagem neurais atuais? O treinamento da tal rede neural era extremamente ineficiente e impraticável na época, um problema que começou a ser resolvido alguns anos depois com o advento das Unidades de Processamento Gráfico (GPUs). As GPUs... | 3 | O que aconteceu com esse modelo para ele não ficar tão famoso como os modelos de linguagem neurais atuais? | 4 | O treinamento da tal rede neural era extremamente ineficiente e impraticável na época, um problema que começou a ser resolvido alguns anos depois com o advento das Unidades de Processamento Gráfico (GPUs). | 4 | Sim | contexto incompleto |
Modelos de linguagem | Para tanto, a unidade de representação é associada a um embedding a partir do contexto corrente em que ela aparece, onde contexto, em geral, é definido nos modelos de linguagem por uma sequência de tokens que aparecem antes e depois do token em questão. No exemplo anterior, teríamos embedding distintos para os diversos... | 4 | O que é um embedding? | 5 | Um embedding é uma representação numérica de um token. | 5 | Sim | null |
Modelos de linguagem | Uma outra vantagem associada aos embeddings contextualizados é a possibilidade de representar informação que vai além do idioma. Esses embeddings são chamados de cross-lingual (Agirre, 2020). Ou seja, é possível que os embeddings associados às palavras “mãe” e “mother” estejam próximos no espaço vetorial, mesmo que amb... | 5 | O que é um embedding?.1 | 5 | Um embedding é uma representação matemática de uma palavra ou frase. | 5 | Sim | null |
Modelos de linguagem | Porém, temos alguns problemas em simplesmente usar uma função de agregação. Um deles é que não teríamos diferença entre os embeddings de um token e os embeddings da sentença em que ele está inserido. Com essa forma simplificada de simplesmente agregar os embeddings estáticos, tanto a palavra “banco” como a palavra “pra... | 5 | O que aconteceria se os tokens de interesse fossem removidos da entrada? | 4 | Outros problemas surgiram, incluindo a falta de consideração com a ordem das palavras e palavras semanticamente distintas, porém lexicalmente idênticas, tendo a mesma representação em sentenças distintas. | 4 | Sim | null |
Modelos de linguagem | A aplicação de embeddings contextualizados para abordar tarefas de PLN inclui dois aspectos: a geração dos embeddings e a sua utilização em tarefas finais. Dois principais métodos para a geração de embeddings contextualizados se destacaram entre 2017 e 2023: as redes neurais recorrentes – incluindo CoVe (McCann et al.,... | 4 | Quais são os dois principais métodos para a geração de embeddings contextualizados? | 5 | Redes neurais recorrentes e Transformers | 5 | Sim | null |
Modelos de linguagem | Pensando em uma geração token a token, é necessário ter algum token de início, que represente a camada anterior, para o primeiro token. Ele servirá para indicar a camada logicamente anterior usada. As matrizes de pesos são os componentes aprendidos na rede. Para o aprendizado, pode-se considerar um conjunto de textos e... | 4 | O que é necessário para o primeiro token? | 4 | Um token de início, que represente a camada anterior. | 4 | Sim | null |
Modelos de linguagem | Até agora falamos de embeddings de tokens. Mas a maioria das tarefas considera entradas que são frases, ou um texto, ou seja, uma sequência de tokens. Na verdade, embora seja possível recuperar os embeddings de qualquer tipo de unidade de representação a partir do ELMo, incluindo caracteres, palavras, frases, textos, a... | 4 | O que é o ELMo? | 5 | É uma rede neural que usa embeddings de tokens para representar o significado das palavras. | 4 | Sim | null |
Modelos de linguagem | Como usual, o modelo ELMo foi originalmente treinado e avaliado na língua inglesa. Mas existem versões deste modelo treinadas para as variantes brasileira e europeia do português (Rodrigues et al., 2020), disponibilizadas na biblioteca oficial do ELMo, a Allen NLP. O modelo foi treinado em tarefas de similaridade sintá... | 5 | Quais são as variantes do português para as quais o modelo ELMo foi treinado? | 5 | Língua portuguesa brasileira e língua portuguesa europeia. | 5 | Sim | null |
Modelos de linguagem | Embora as redes recorrentes possam resolver tarefas sequenciais e não demandem entradas de tamanho fixo, o que parece perfeito para tarefas de PLN, elas têm um grande problema: sua característica sequencial faz com que elas não sejam paralelizáveis, ou seja, uma rede recorrente não pode ser separada em vários component... | 5 | Quais são os problemas das redes recorrentes? | 5 | Sua característica sequencial e a ineficiência no treinamento. | 4 | Sim | null |
Modelos de linguagem | Outro ponto que precisamos mencionar antes de chegar aos Transformers (Vaswani et al., 2017) do título, que não são os mesmos dos filmes e brinquedos, mas que guardam muitas semelhanças, são as tarefas de PLN em que modelos de linguagem são costumeiramente usados: as tarefas de geração de sequências, no nosso caso, seq... | 5 | Quais são as tarefas de PLN que usam modelos de linguagem? | 5 | As tarefas de geração de sequências, no nosso caso, sequências de letras, palavras e textos. | 4 | Sim | null |
Modelos de linguagem | Aqui temos um problema: é complicado assumir que esse último estado escondido, codificado como o vetor de contexto, conseguirá capturar todos os aspectos necessários para resolver a tarefa, ainda mais se a sequência de entrada for grande. Para lidar com este problema, pesquisadores elaboraram uma nova estratégia, chama... | 3 | O que é o mecanismo de atenção? | 5 | É uma nova estratégia para lidar com o problema de capturar todos os aspectos necessários para resolver a tarefa, ainda mais se a sequência de entrada for grande. | 3 | Sim | null |
Modelos de linguagem | O mecanismo de atenção apresentado até agora é chamado de mecanismo de atenção geral, uma vez que ele tenta encontrar os componentes da entrada que são mais relevantes para gerar a saída. Transformers fazem uso de um mecanismo de atenção adicional, chamado de auto-atenção, em que a captura da relevância é feita entre o... | 4 | O que é o mecanismo de atenção geral? | 4 | É um mecanismo de atenção que tenta encontrar os componentes da entrada que são mais relevantes para gerar a saída. | 4 | Sim | null |
Tradução Automática | Assim, a tradução neural não se baseia na combinação dos modelos de tradução e de língua, como faz a tradução estatística, mas sim em um modelo sequencial que prediz uma palavra por vez. O potencial deste modelo sequencial está na maneira como ele prediz as palavras: considerando toda a sentença-fonte e também o que já... | 4 | O que é uma arquitetura de rede neural recorrente? | 3 | Uma arquitetura de rede neural recorrente é uma arquitetura de rede neural que usa uma estrutura de rede neural recorrente para codificação e decodificação. | 2 | Sim | No contexto não há uma definição específica de rede neural recorrente |
Tradução Automática | Outro ponto a se observar é que os sistemas neurais precisam de um corpus maior e de melhor qualidade do que os estatísticos, pois eles são rápidos em memorizar exemplos mal-formados (Khayrallah; Koehn, 2018). Por isso, para algumas línguas com menos recursos (em inglês, low-resourced languages) os sistemas estatístico... | 5 | Por que os sistemas neurais precisam de um corpus maior e de melhor qualidade do que os sistemas estatísticos? | 5 | Porque os sistemas neurais são rápidos em memorizar exemplos mal formados. | 4 | Sim | Não é o unico motivo mas é o único apresentado no contexto |
Tradução Automática | Aqui, faremos a distinção entre a AQT e a ATA: enquanto a AQT abrange a avaliação tanto das traduções humanas quanto das traduções automáticas, a ATA se concentra exclusivamente na avaliação da qualidade dos sistemas de TA. Nesta Seção, iremos definir a avaliação da TA, apresentar diferentes abordagens e discutir algum... | 3 | Quais são as diferenças entre a AQT e a ATA? | 5 | A AQT abrange a avaliação tanto das traduções humanas quanto das traduções automáticas, enquanto a ATA se concentra exclusivamente na avaliação da qualidade dos sistemas de TA. | 5 | Sim | O contexto deveria trazer a resolução de ATA - avaliação da Tradução automática |
Tradução Automática | Tradicionalmente, a avaliação da TA foi dividida em dois paradigmas: avaliação glass-box (caixa de vidro) e avaliação black-box (caixa-preta). Enquanto a primeira se preocupada com “a qualidade de um sistema com base em suas propriedades internas” (Dorr et al., 2011, p. 744) e foi amplamente utilizada com sistemas base... | 5 | Quais são as duas abordagens de avaliação de qualidade de software? | 5 | Avaliação de caixa-preta e avaliação de caixa-de-vidro. | 4 | Sim | Eu acho que a resposta completa é o contexto todo |
Tradução Automática | A avaliação desempenha um papel essencial na TA, pois fornece informações sobre o funcionamento do sistema, quais as partes são eficazes e quais as áreas que precisam de melhorias. No entanto, a avaliação é um problema complexo, pois não existe uma única tradução correta para uma determinada fonte, e “pode haver várias... | 4 | Quais são os problemas da avaliação? | 3 | Não existe uma única tradução correta para uma determinada fonte, e "pode haver várias traduções corretas possíveis" (ibid). | 4 | Sim | Acho que a pergunta esta incompleta. Esses não são os únicos problemas da avaliação |
Tradução Automática | No entanto, as afirmações exageradas continuaram, com alguns declarando que seu sistema de TA neural havia atingido a “paridade humana” (em inglês, human parity) (Hassan et al., 2018) e outros alegando que a TA é um problema “resolvido” com uma qualidade de tradução “quase perfeita”. Como resposta, a fim de verificar e... | 4 | Quais são os dois estudos independentes que reavaliaram os dados utilizados por Hassan et al. (2018)? | 5 | Toral et al. (2018) e Läubli, Sennrich e Volk (2018) | 5 | Sim | null |
Tradução Automática | Como vimos anteriormente, a ATA assume uma complexidade intrínseca devido a uma multiplicidade de fatores. Tipicamente, encontramos duas vertentes de avaliação: a avaliação automática e a avaliação humana (manual), ocasionalmente mescladas para compor uma abordagem híbrida. Nesta Seção, abordaremos as métricas automáti... | 5 | Quais são as duas vertentes de avaliação da ATA? | 5 | A avaliação automática e a avaliação manual (ou humana). | 5 | Sim | null |
Tradução Automática | As métricas automáticas pioneiras empregadas na TA tiveram origem em outras áreas da PLN. Por exemplo, temos a Word Error Rate (WER), introduzida por Su; Wu; Chang (1992), que originou-se do campo de reconhecimento da fala (Capítulo 2). Por sua vez, a ROUGE, desenvolvida por Lin (2004), teve sua origem na sumarização a... | 5 | Qual foi a origem da métrica WER? | 5 | A métrica WER foi introduzida por Su; Wu; Chang (1992). | 5 | Sim | null |
Tradução Automática | A maioria das MAAs é classificada como métricas de referência (em inglês, reference-based metrics), exigindo a disponibilidade da TR, isto é, a tradução humana do texto em avaliação, a fim de serem empregadas como ponto de comparação. No entanto, abordagens mais recentes incorporam modelos de linguagem pré-treinados pa... | 5 | Quais são as métricas de referência mais comuns? | 3 | Métricas de referência baseadas em traduções humanas. | 3 | Sim | mais comuns' não seria a definição dessas metricas |
Tradução Automática | As MAAs preponderantes na área da TA são aquelas que operam sobre características lexicais e dispensam a necessidade de treinamento (em inglês, untrained). Essas métricas, geralmente baseadas em similaridades (em inglês, matching) e diferença de edições (em inglês, edit distance) entre o resultado da TA e a TR, avaliam... | 5 | Quais são as métricas preponderantes na área da TA? | 5 | As métricas preponderantes na área da TA são aquelas que operam sobre características lexicais e dispensam a necessidade de treinamento. | 5 | Sim | null |
Tradução Automática | As métricas lexicais word-based mais amplamente empregadas permitem medir tanto a similaridade dos n-grama quanto a distância de edição (edit distance). Dentre as métricas baseadas em n-grama, destacam-se as amplamente conhecidas BLEU (Papineni et al., 2002), METEOR (Banerjee; Lavie, 2005) e NIST (Doddington, 2002). Po... | 5 | Quais métricas são amplamente empregadas para medir a similaridade dos n-gramas? | 5 | BLEU, METEOR e NIST. | 3 | Sim | faltou a chrf |
Tradução Automática | Mais recentemente, métricas treinadas em modelos baseados em redes neurais usando a arquitetura Transformer foram propostas. Dentre essas, há as métricas supervisionadas (supervised-metrics) e as não-supervisionadas, dependendo da técnica de aprendizado, ambas categorias com word-embeddings e contextual-embeddings (Lee... | 5 | Quais métricas são usadas para avaliar modelos baseados em redes neurais? | 1 | Métricas supervisionadas e não supervisionadas. | 1 | Sim | null |
Tradução Automática | As vantagens das MAAs são que elas são eficientes, econômicas e fornecem avaliações consistentes, ou seja, se a métrica for computada para a mesma tradução várias vezes, todas elas vão dar o mesmo resultado. No entanto, uma preocupação é a dependência exclusiva das similaridades entre a saída do sistema e as referência... | 5 | Quais são as vantagens das MAAs? | 5 | As MAAs são eficientes, econômicas e fornecem avaliações consistentes. | 5 | Sim | null |
Tradução Automática | Embora as MAAs não se revelem apropriadas para mensurar a qualidade final dos sistemas, impulsionam o avanço da pesquisa em TA, uma vez que podem ser empregadas de forma constante durante o desenvolvimento e a implementação desses sistemas. Em essência, as MAAs são medidas úteis na comparação entre sistemas de TA ou de... | 5 | Quais são as vantagens das MAAs?.1 | 5 | As MAAs são medidas úteis na comparação entre sistemas de tradução automática ou versões de um mesmo sistema de tradução automática, mas são limitadas na predição da qualidade da tradução. | 5 | Sim | null |
Tradução Automática | O processo de avaliar a qualidade da TA por meio da intervenção humana é essencial. Embora as MAAs proporcionem uma avaliação quantitativa, a avaliação humana oferece uma visão mais detalhada e uma análise mais ampla de fenômenos linguísticos complexos subjacentes ao desempenho dos sistemas de tradução, sendo assim imp... | 5 | O que é necessário para avaliar a qualidade da TA? | 2 | A intervenção humana. | 1 | Sim | null |
Tradução Automática | A avaliação humana pode ser feita através de diversos paradigmas, sendo os mais comuns o paradigma de fluência-adequação e pós-edição. A abordagem de ranqueamento de segmentos (em inglês, ranking) também é comumente empregada para a comparação dos sistemas de tradução, e possibilita a avaliação comparativa de diversos ... | 5 | Quais são os paradigmas mais comuns para a avaliação humana de sistemas de tradução? | 5 | Fluência-adequação e pós-edição. | 1 | Sim | faltou coisas |
Tradução Automática | A tradução automática (TA), também conhecida como tradução de máquina (em inglês, machine translation ou MT), refere-se à tradução de um texto eletrônico por um computador de uma língua para outra sem intervenção humana. Nesse sentido, convencionou-se chamar de língua (ou texto) fonte a língua de partida (origem) e lín... | 5 | O que é a tradução automática? | 5 | Tradução de um texto eletrônico por um computador de uma língua para outra sem intervenção humana. | 5 | Sim | null |
Tradução Automática | Os primeiros sistemas bem-sucedidos de TA datam do final dos anos 1950 e início dos anos 1960, com os experimentos de Georgetown. No entanto, é possível encontrar referências a tentativas de tradução automática no século XVII (Hutchins, 2001). Desde então, diferentes abordagens para a TA foram desenvolvidas, incluindo ... | 4 | Quando os primeiros sistemas bem-sucedidos de tradução automática foram desenvolvidos? | 5 | No final dos anos 1950 e início dos anos 1960. | 5 | Sim | Se o trecho ", apresentadas brevemente nas diversas seções deste capítulo" for retirado do Contexto, ele merece nota 5. |
Tradução Automática | A tradução automática pode ser realizada de diversas maneiras, desde a mais simples (tradução direta), que envolve a tradução palavra-a-palavra (ou sequência de palavras), até a mais utilizada na atualidade, que é a tradução baseada em redes neurais artificiais (tradução neural). Na trajetória entre a tradução direta e... | 4 | Quais são as formas de tradução automática? | 4 | Tradução direta, tradução baseada em regras, tradução por interlíngua e tradução estatística. | 3 | Sim | O Contexto fica nota 5 se trocar o "explicaremos" por "existem". A Pergunta fica nota 5 se trocar "formas" por "abordagens". A Resposta teve nota 3 porque não cita a abordagem atual que é a tradução neural. Mesmo assim, marquei "Sim" para a última pergunta porque considerei que *de modo geral* pergunta e resposta são a... |
Tradução Automática | Obviamente a abordagem de tradução direta apresenta diversas limitações, como não ser capaz de lidar com a estrutura (sintaxe) da língua, que, como pode ser visto no Capítulo 4, é fundamental para o tratamento adequado da língua. A tradução direta foi uma das primeiras abordagens a serem investigadas e não é mais utili... | 5 | Quais são as limitações da abordagem de tradução direta? | 5 | A abordagem de tradução direta não é capaz de lidar com a estrutura (sintaxe) da língua, que é fundamental para o tratamento adequado da língua. | 5 | Sim | null |
Tradução Automática | Apesar de realizar um processamento automático um pouco mais complexo, a desvantagem da tradução baseada em regras não está aí, mas sim na necessidade de mapear o conhecimento linguístico em regras corretas, genéricas e abrangentes o suficiente para que sejam aplicáveis a vários exemplos. Vejam que esse mapeamento envo... | 5 | Quais são as desvantagens da tradução baseada em regras? | 5 | A necessidade de mapear o conhecimento linguístico em regras corretas, genéricas e abrangentes o suficiente para que sejam aplicáveis a vários exemplos. | 5 | Sim | null |
Tradução Automática | A grande vantagem dos sistemas de regras é que, como não são necessários textos bilíngues para seu treinamento, esses sistemas são excelentes para traduções de idiomas com recursos limitados. Além disso, esses sistemas permitem que o desenvolvedor tenha um controle maior, sendo possível identificar exatamente onde estã... | 4 | Quais são as vantagens dos sistemas de regras? | 4 | Não são necessários textos bilíngues para seu treinamento, e esses sistemas são excelentes para traduções de idiomas com recursos limitados. | 3 | Sim | O Contexto fica nota 5 se retirar o (Seção 21.3.1). |
Tradução Automática | Mas será que esse conceito de transferência entre línguas não pode ser estendido para um número maior de línguas, ou seja, considerando um cenário multilíngue? Sim, essa é a ideia da tradução por interlíngua, que se propõe a usar uma língua intermediária – metalíngua – que é independente das línguas envolvidas na TA e ... | 5 | O que é a tradução por interlíngua? | 5 | A tradução por interlíngua é uma ideia que propõe usar uma língua intermediária – metalinguagem – que é independente das línguas envolvidas na TA e ao mesmo tempo é capaz de representar informações de qualquer outra língua. | 5 | Sim | null |
Tradução Automática | No final dos anos 1990, o português brasileiro estava representado, pelo NILC, numa iniciativa da ONU para construção de tradutores para as línguas mais faladas no mundo, o Projeto UNL. Esse projeto tinha por objetivo o desenvolvimento de um sistema multilíngue de tradução automática baseada numa interlíngua de naturez... | 5 | O que foi o Projeto UNL? | 5 | Um sistema multilíngue de tradução automática baseado em uma interlíngua de natureza semântica. | 4 | Sim | A Resposta precisa de um ajuste para ficar nota 5: O Projeto UNL não é um sistema, ele visava desenvolver um sistema. |
Tradução Automática | O paradigma linguístico (baseado em regras e interlíngua), no qual o conhecimento linguístico é explicitamente mapeado em recursos como regras, dominou o cenário da tradução automática até a década de 1980, quando abordagens baseadas em corpus (empíricas) surgiram. Aliadas à motivação de tentar superar as limitações da... | 4 | Quais são os dois fatores que impulsionaram as abordagens baseadas em corpus? | 5 | Os avanços no hardware necessário para processamentos computacionais mais pesados e a disponibilidade maior de recursos bilingues, em especial os corpus paralelos. | 5 | Sim | (Nada como ter um texto estruturado, numerando (1) e (2) para o sistema achar certinho a resposta, hein! rsrsrsr) |
Tradução Automática | Os sistemas de TA baseada em exemplos (do inglês, Example-based Machine Translation ou EBMT), também conhecidos como tradução por analogia, estão frequentemente associados à publicação do artigo de Nagao (1984), no qual o autor propõe um modelo baseado na imitação de exemplos de tradução de frases semelhantes, buscando... | 5 | O que é um exemplo de tradução? | 5 | Um exemplo de tradução é uma sequência de palavras em um idioma que é traduzida para outro idioma. | 5 | Sim | null |
Tradução Automática | Os sistemas de TA estatísticos (em inglês, Statistical Machine Translation ou SMT) foram apresentados pela primeira vez por Brown et al. (1988); no entanto, a ideia de usar métodos estatísticos para traduções automáticas foi introduzida pela primeira vez por Weaver em 1949 (Brown et al., 1988, p. 71). Desde a primeira ... | 5 | Quando foi apresentado o primeiro sistema de tradução automática estatístico? | 5 | Brown et al. (1988) | 5 | Sim | null |
Tradução Automática | A ideia geral dos sistemas estatísticos é usar modelos estatísticos para extrair pares de tradução de corpora bilíngues. Podem ser encontradas três abordagens principais para a TA estatística:
TA estatística baseada em palavras (Word-based Statistical Machine Translation): alinha palavras individuais no texto-fonte a ... | 4 | Quais são as três abordagens principais para a tradução estatística? | 5 | A tradução estatística baseada em palavras, a tradução estatística baseada em frases e a tradução estatística baseada em sintaxe. | 5 | Sim | null |
Tradução Automática | Em 2007, o sistema open-source PBSMT mais famoso, desenvolvido por Koehn et al. (2007), foi lançado: o Moses SMT toolkit. Ao mesmo tempo, o Google lançou seu famoso Google Tradutor com abordagens estatísticas. Vale ressaltar que os modelos estatísticos conseguiram obter grande sucesso devido ao “aumento do poder de com... | 5 | Quando o Google lançou seu famoso Google Tradutor? | 5 | Em 2006/2007 | 5 | Sim | null |
Tradução Automática | Os sistemas de TA neural (em inglês, Neural Machine Translation ou NMT) foram introduzidos pela primeira vez na década de 1990 com alguns artigos sugerindo como redes neurais poderiam ser usadas para TA (Way; Forcada, 2018). No entanto, a quantidade dos dados usados para treinar esses modelos não era suficiente para pr... | 5 | Quando os sistemas de tradução automática neural foram introduzidos pela primeira vez? | 5 | Na década de 1990. | 5 | Sim | null |
Tradução Automática | Em geral, os modelos neurais consistem na construção de redes neurais end-to-end que mapeiam textos paralelos alinhados e são treinados para maximizar a probabilidade de uma sequência alvo Y, dada uma frase de origem X, sem informações linguísticas externas adicionais (Castilho et al., 2017b). Os sistemas neurais podem... | 5 | Quais são as vantagens de usar modelos de rede neural end-to-end? | 5 | Os modelos de rede neural end-to-end podem ser construídos com apenas uma rede em vez de uma sequência de tarefas separadas, como seu predecessor (a tradução estatística). | 5 | Sim | null |
Tradução Automática | Com a publicação de resultados impressionantes em avaliação automática (Bahdanau; Cho; Bengio, 2015; Bojar et al., 2016; Sennrich; Haddow; Birch, 2016), os sistemas neurais geraram grande expectativa, especialmente porque a indústria de tradução busca melhorar a qualidade da TA para minimizar custos (Moorkens, 2017). A... | 5 | Quais são os principais benefícios da adoção dos sistemas neurais de tradução automática? | 5 | Aumentar a qualidade da tradução automática e reduzir os custos. | 5 | Sim | null |
Tradução Automática | Na tradução neural, redes neurais artificiais são usadas para fazer a tradução de uma sentença-fonte para uma sentença-alvo. Uma rede neural artificial pode ser entendida como uma composição de diversas unidades de processamento (os neurônios artificiais) conectadas entre si, em camadas. Cada unidade de processamento r... | 5 | O que são pesos? | 4 | Os pesos são usados para ajustar o aprendizado do neurônio e são uma das partes mais importantes da definição de uma rede neural artificial. | 5 | Sim | A Pergunta ficaria com 5 se fosse adicionado um contexto: "Qual é o papel dos pesos na tradução neural?" |
Avaliação de tecnologias de linguagem | Esse exemplo ilustra que, para tomadas de decisão sobre um produto ou um sistema, precisamos ter acesso a uma avaliação baseada em fontes de informação confiáveis. Em PLN, não basta apenas construirmos modelos, é preciso entender quando e por que eles acertam ou erram para decidirmos se eles estão prontos para serem us... | 5 | O que é necessário para tomar decisões sobre um produto ou sistema? | 4 | Acesso a uma avaliação baseada em fontes de informação confiáveis. | 4 | Sim | null |
Avaliação de tecnologias de linguagem | Por isso, neste capítulo vamos restringir um pouco o escopo dessa missão. Trataremos mais precisamente de como medir, analisar e comparar a performance de um sistema, e de como fazê-lo com responsabilidade e transparência. Ao longo dos capítulos desse livro, métodos de avaliação específicos para cada tarefa já foram ex... | 5 | O que é necessário para avaliar a qualidade dos outputs produzidos pelo sistema? | 5 | Procedimentos e ferramentas para responder perguntas do tipo: como medir a qualidade dos outputs produzidos pelo sistema? O sistema está fazendo o que deveria? Em que casos o sistema está falhando? O que ocorre quando mudamos algum componente do modelo? O sistema A tem vantagens sobre o sistema B? As usuárias e os usuá... | 5 | Sim | null |
Avaliação de tecnologias de linguagem | Para começar, vamos contextualizar o tópico deste capítulo fundamentando-o em três eixos: (i) um pouco da trajetória histórica de avaliação em PLN; (ii) a formulação teórica de tarefas de PLN e (iii) uma categorização abstrata dos tipos básicos de tarefas que ocorrem em concepções computacionais envolvendo linguagem hu... | 3 | Quais são os três eixos que fundamentam o tópico deste capítulo? | 5 | Um pouco da trajetória histórica de avaliação em PLN, a formulação teórica de tarefas de PLN e uma categorização abstrata dos tipos básicos de tarefas que ocorrem em concepções computacionais envolvendo linguagem humana. | 5 | Sim | null |
Avaliação de tecnologias de linguagem | Cohen; Howe (1988) propuseram uma sistematização inicial de avaliação em pesquisa de inteligência artificial, argumentando que, enquanto outras áreas tinham métodos experimentais e técnicas analíticas já bem estabelecidas, a metodologia em inteligência artificial ainda era vaga. Sua proposta divide o ciclo de desenvolv... | 5 | Quais são os cinco estágios do ciclo de desenvolvimento de uma IA? | 4 | Definição do problema, escolha do método, implementação do método, design de experimentos e apreciação dos resultados. | 5 | Sim | Está coerente porém é uma visao destes autores citados, e a pergunta nao deixa isso claro. |
Questões éticas em IA e PLN | O ChatGPT, da OpenAI (OpenAI, 2022), de enorme repercussão no final de 2022, rapidamente teve sua reputação abalada devido à incapacidade de referenciar com exatidão a fonte de suas respostas (até porque, como foi mencionado anteriormente, é extremamente complicado recuperar com precisão o conhecimento apreendido pelo ... | 5 | O que o ChatGPT da OpenAI não consegue fazer? | 4 | Referenciar com precisão a fonte das respostas geradas. | 4 | Sim | null |
Questões éticas em IA e PLN | A fim de evitar problemas dessa natureza, em uma sociedade cada vez mais interativa com máquinas de IA, é fundamental investigar maneiras de construir esses artefatos de maneira responsável (Russel, 2019). Caso contrário, essas novas tecnologias continuarão a perpetuar pontos de vista hegemônicos, reforçando e codifica... | 4 | Quais são os problemas que a IA pode causar? | 4 | A IA pode perpetuar preconceitos e vieses humanos que ainda lutamos para combater. | 4 | Sim | null |
Recuperação de Informação | A necessidade de organizar a informação é inerente à espécie humana – bibliotecas existem desde pelo menos o ano 2600 AC. Dado o grande volume de informação que as bibliotecas armazenam, a partir dos anos 1960, iniciaram-se esforços a fim de automatizar o armazenamento e a busca de materiais bibliográficos através da c... | 5 | O que é a recuperação ad hoc? | 5 | A recuperação ad hoc é a tarefa de encontrar material relevante a partir de uma consulta de um usuário. | 5 | Sim | null |
Recuperação de Informação | Há muita interseção entre RI e PLN, pois ambas lidam com a linguagem humana. Contudo, há algumas diferenças. A primeira diferença é quanto à origem – enquanto que o PLN teve origem na inteligência artificial e na linguística computacional, a RI teve origem na biblioteconomia e na ciência da informação. Outra diferença ... | 5 | Quais são as diferenças entre RI e PLN? | 5 | A primeira diferença é quanto à origem – enquanto que o PLN teve origem na inteligência artificial e na linguística computacional, a RI teve origem na biblioteconomia e na ciência da informação. Outra diferença é quanto ao escopo – podemos dizer que o escopo do PLN é mais abrangente (i.e., compreensão e geração de ling... | 5 | Sim | null |
Recuperação de Informação | A tarefa central da RI é casar a consulta de um usuário com os documentos que são potencialmente relevantes a ela. A principal dificuldade é que os termos utilizados pelo usuário podem não ter sido usados nos documentos relevantes. Este problema é conhecido como incompatibilidade de vocabulário (vocabulary mismatch) e ... | 5 | O que é a sinonímia? | 5 | Sinonímia refere-se ao fato de usarmos palavras diferentes para nos referirmos ao mesmo conceito. | 5 | Sim | null |
Recuperação de Informação | Até meados dos anos 1990, o interesse em RI estava restrito a bibliotecários, jornalistas e profissionais do direito (i.e., profissões que tinham bastante necessidade de buscar informações). Com a popularização da Internet e dos motores de busca para a web, a RI ganhou muita importância. Sistemas de RI fazem parte da v... | 5 | Quais são os desafios de lidar com coleções contendo bilhões de documentos? | 5 | Os desafios de lidar com coleções contendo bilhões de documentos são a eficiência e a eficácia. | 5 | Sim | null |
Recuperação de Informação | Um sistema de RI também pode ser utilizado como um componente em tarefas de PLN como sistemas de perguntas e respostas e de detecção de plágio. A vantagem é que a RI consegue recuperar documentos candidatos com um custo computacional baixo. Assim, as fases subsequentes que requerem comparações exaustivas usando modelos... | 5 | Quais são as vantagens de um sistema de recuperação de informações? | 3 | A RI consegue recuperar documentos candidatos com um custo computacional baixo. | 3 | Sim | Aqui o contexto trata especificamente da utilidade da RI para QA ou detecção de plágio e não de forma geral. |
Recuperação de Informação | Vimos na Seção 19.1.2 que a tarefa central de RI é recuperar itens que sejam relevantes a uma necessidade de informação expressa por meio de palavras-chave. A relevância é um julgamento feito pelo usuário que indica o quão bem um documento satisfaz a consulta. Em sua forma mais simples, ela pode ser tratada como binári... | 5 | O que é relevância? | 5 | Relevância é um julgamento feito pelo usuário que indica o quão bem um documento satisfaz a consulta. | 5 | Sim | null |
Recuperação de Informação | A RI é uma área de pesquisa por si só e este capítulo não pretende ser uma revisão exaustiva. vamos focar nos aspectos centrais da área e na sua interseção com PLN. Há diversos livros em língua inglesa que são referência em RI. Para o leitor que deseja saber mais sobre a área, indicamos os seguintes livros:
Introductio... | 5 | Quais são os livros indicados para quem deseja saber mais sobre a área de RI? | 5 | Introduction to Information Retrieval de Manning, Schütze e Raghavan (Manning; Schütze; Raghavan, 2008), publicado em 2008 pela Cambridge University Press e disponível gratuitamente online. | 3 | Sim | há mais dois livros mencionados no contexto |
Recuperação de Informação | Nesta primeira versão do livro Processamento de Linguagem Natural: Conceitos, Técnicas e Aplicações em Português, o capítulo sobre Recuperação da Informação tem como foco as operações de pré-processamento e indexação (Seção 19.2), nos modelos clássicos (Seção 19.3), no paradigma de avaliação (Seção 19.4) e em técnicas ... | 5 | Quais são os tópicos avançados que serão incluídos nas próximas versões do livro Processamento de Linguagem Natural: Conceitos, Técnicas e Aplicações em Português? | 5 | Ranqueamento neural. | 5 | Sim | null |
Recuperação de Informação | As operações de pré-processamento são muito semelhantes às estudadas para as tarefas de PLN relatadas no Capítulo 4. É preciso definir a nossa unidade de indexação, ou seja, o que é um documento no contexto tratado. Por exemplo, uma notícia, um comentário, um e-mail, um artigo científico, um livro, um capítulo do livro... | 5 | O que é um documento no contexto tratado? | 5 | Uma notícia, um comentário, um e-mail, um artigo científico, um livro, um capítulo de livro etc. | 5 | Sim | null |
Recuperação de Informação | Dada uma sequência de caracteres e uma unidade de indexação, a tokenização irá separar a sequência em tokens (i.e., unigramas de palavras). Nesse processo, é comum descartarmos caracteres de pontuação e mantermos apenas as palavras (i.e., também chamadas de termos). Embora à primeira vista este processo pareça bastante... | 5 | O que é tokenização? | 5 | Tokenização é o processo de separar uma sequência de caracteres em tokens (i.e., unigramas de palavras). | 5 | Sim | null |
Recuperação de Informação | O processo de tokenização costuma ser implementado utilizando-se expressões regulares e há vários tokenizadores prontos em bibliotecas como NLTK e spaCy. Após a tokenização, é comum converter todos os caracteres para letra minúscula. O objetivo é fazer com que a busca não seja case-sensitive, isto é, impactada por text... | 5 | O que é feito após a tokenização? | 5 | É comum converter todos os caracteres para letra minúscula. | 5 | Sim | null |
Recuperação de Informação | A remoção de acentos, cuja denominação mais apropriada é remoção de sinais diacríticos também pode ser realizada, principalmente quando se trata de textos informais nos quais esses sinais são menos utilizados. Um sinal diacrítico é uma marca que colocamos sobre ou sob o caractere como acento agudo, grave, circunflexo, ... | 5 | O que é um sinal diacrítico? | 5 | Um sinal diacrítico é uma marca que colocamos sobre ou sob o caractere como acento agudo, grave, circunflexo, til ou cedilha. | 5 | Sim | null |
Recuperação de Informação | As stop words são palavras que têm pouca utilidade para a RI pois ocorrem em muitos documentos e assim não servem para distinguir o conteúdo semântico dos documentos. Preposições, conjunções, artigos e verbos de ligação são normalmente consideradas como stop words. Essas palavras são muitas vezes completamente descarta... | 5 | O que são stop words? | 5 | Palavras que não possuem utilidade para a RI, pois ocorrem em muitos documentos e assim não servem para distinguir o conteúdo semântico dos documentos. | 5 | Sim | null |
Recuperação de Informação | O processo de remoção de stop words é bastante simples e consiste em verificar a presença de cada palavra do texto em uma lista de stop words previamente construída. Existem listas prontas que podemos usar, como a do NLTK, por exemplo, que contém 204 palavras. Contudo, é recomendável revisar se as listas contêm palavra... | 5 | Quais são as palavras que não devem ser removidas dos textos da Folha de São Paulo? | 3 | brasil | 3 | Sim | a pergunta e a resposta estão gramaticalmente corretas mas não seriam adequadas para o estudo do capítulo |
Recuperação de Informação | O principal argumento a favor da remoção de stop words é a redução do tamanho do vocabulário pois elas representam cerca de 40% das ocorrências de palavras em um corpus. Por outro lado, essa remoção pode trazer uma perda de informação relevante. Se pensarmos na famosa expressão “ser ou não ser, eis a questão”, com a re... | 5 | O que aconteceria com a famosa expressão "ser ou não ser, eis a questão" se as stop words fossem removidas? | 5 | Apenas "questão" | 3 | Sim | faltou dizer que "sobraria" apenas questão |
Recuperação de Informação | O objetivo do stemming é gerar uma mesma representação para formas variantes de uma mesma palavra através da remoção dos sufixos. Por exemplo, removendo-se os sufixos de “apresentação”, “apresentando”, e “apresentar”, obteríamos o radical “apresent”. Com isso, uma usuária buscando por “apresentar artigos científico” co... | 5 | O que é o objetivo do stemming? | 5 | O objetivo do stemming é gerar uma mesma representação para formas variantes de uma mesma palavra através da remoção dos sufixos. | 5 | Sim | null |
Recuperação de Informação | O processo de stemming e seu impacto sobre RI vêm sendo estudado há diversos anos. Para a língua inglesa, o primeiro algoritmo de stemming, ou stemmer, data de 1968 e foi proposto por Julie Beth Lovins (Lovins, 1968). Em 1980, Martin Porter propôs o Porter Stemmer (Porter, 1980) que mostrou obter bons resultados (també... | 5 | Quando foi proposto o primeiro algoritmo de stemming? | 5 | Em 1968. | 5 | Sim | null |
Recuperação de Informação | A forma que temos para evitar ter de “varrer” os textos da coleção de documentos em busca dos termos da consulta (o que seria um procedimento extremamente lento) é contarmos com um índice previamente construído. A indexação recebe como entrada o texto pré-processado e cria um índice chamado de arquivo invertido. Um arq... | 5 | O que é um arquivo invertido? | 5 | Um arquivo invertido assemelha-se ao índice remissivo que comumente encontramos ao final de um livro e contém as palavras (únicas) do texto e a lista de documentos em que elas aparecem. | 5 | Sim | null |
Recuperação de Informação | Um modelo de RI especifica como representar os documentos, as consultas e como compará-los. Ao longo dos anos, diversos modelos de RI foram propostos. Vamos explorar os modelos clássicos. Todos os modelos clássicos pressupõem que a distribuição dos termos nos documentos é independente e utilizam a abordagem bag of word... | 5 | Quais são as vantagens e desvantagens dos modelos clássicos de RI? | 5 | Os modelos clássicos de RI pressupõem que a distribuição dos termos nos documentos é independente e utilizam a abordagem bag of words (BoW). Em um BoW, a ordem dos termos nos documentos é desprezada. A vantagem é a simplificação dos modelos, os quais conseguem processar consultas de maneira mais rápida. A desvantagem é... | 5 | Sim | null |
Recuperação de Informação | A principal limitação do modelo Booleano é que ele não é capaz de ordenar o resultado da consulta. Ou um documento satisfaz ou não satisfaz a expressão Booleana da consulta; não há a opção “satisfaz parcialmente”. Apesar dessa limitação, este foi o modelo comercial mais usado por três décadas, mesmo após a proposta de ... | 5 | O que é uma limitação do modelo Booleano? | 5 | O modelo Booleano não é capaz de ordenar o resultado da consulta. | 5 | Sim | null |
Recuperação de Informação | Com o objetivo de poder ordenar os documentos em resposta às consultas, há duas premissas simples que podemos utilizar: (i) documentos que contém mais vezes os termos da consulta têm mais chance de estarem relacionados a ela (e de serem relevantes) e (ii) os termos mais raros na coleção são mais úteis para diferenciar ... | 5 | Quais são as duas premissas simples que podemos utilizar para ordenar os documentos em resposta às consultas? | 5 | (i) documentos que contêm mais vezes os termos da consulta têm mais chance de estarem relacionados a ela e (ii) os termos mais raros na coleção são mais úteis para diferenciar o conteúdo dos documentos. | 5 | Sim | null |
Recuperação de Informação | Com base nessas premissas, Gerard Salton propôs, na década de 1960, o modelo vetorial (em inglês, vector space model) (Salton; McGill, 1983). Nesse modelo, os documentos e as consultas são representados como vetores em um espaço de t dimensões, onde t é o número de termos distintos (i.e., o tamanho do dicionário). No e... | 5 | O que é o modelo vetorial? | 5 | O modelo vetorial é um modelo de representação de documentos e consultas como vetores em um espaço de t dimensões, onde t é o número de termos distintos (i.e., o tamanho do dicionário). | 3 | Sim | a resposta poderia ser mais completa |
Perguntas e Respostas | Uma vez que a tarefa de PR busca compreender a pergunta de entrada, recuperar informações relevantes em sua base de conhecimento, e muitas vezes, gerar linguagem natural para a resposta de saída, um sistema de PR pode conter diversas etapas de processamento. Além disso, essas etapas não são necessariamente as mesmas en... | 3 | Quais são as etapas de um sistema de Processamento de Reconhecimento de Linguagem? | 5 | Uma vez que a tarefa de PR busca compreender a pergunta de entrada, recuperar informações relevantes em sua base de conhecimento e, muitas vezes, gerar linguagem natural para a resposta de saída, um sistema de PR pode conter diversas etapas de processamento. Além disso, essas etapas não são necessariamente as mesmas en... | 3 | Sim | Sim, mas poderia contextualizar de forma mais precisa. Etapas: Processamento da Pergunta, Recuperação de Informação e Processamento da Resposta. Não ficou claro o processamento da resposta. |
Perguntas e Respostas | Neste primeiro passo, busca-se determinar o que está sendo solicitado na pergunta de entrada. Nesta abordagem, vamos utilizar duas etapas: uma para extrair palavras-chave que serão utilizadas pela etapa de recuperação de documentos e outra para classificar o tipo da pergunta, que será utilizada para extrair respostas c... | 4 | O que é necessário para determinar o que está sendo solicitado na pergunta de entrada? | 4 | Utilizar duas etapas: uma para extrair palavras-chave que serão utilizadas pela etapa de recuperação de documentos e outra para classificar o tipo da pergunta, que será utilizada para extrair respostas candidatas no passo de Processamento da Resposta. | 3 | Sim | Eu reformularia a pergunta e trocaria "é necessário" por "pode ser usado"
Essa resposta é subjetiva! |
Perguntas e Respostas | Uma abordagem comum para a classificação da pergunta é o treinamento de modelos supervisionados. Estudos da literatura mostram que os modelos propostos para a tarefa de classificação de perguntas para o português superam os 90% de F1-score (Cortes et al., 2020; Cortes; Woloszyn; Barone, 2018). Além disso, abordagens at... | 5 | Quais são as abordagens possíveis para a classificação de perguntas? | 5 | Abordagens com modelos supervisionados, transformers e regras manuais. | 4 | Sim | A resposta poderia ser melhorada. |
Perguntas e Respostas | Este passo é responsável por buscar as informações relevantes da base de conhecimento que são determinantes para a resposta final do sistema. Podem haver diferentes etapas que filtram cada vez mais a informação em unidades cada vez menores. Por exemplo, pode haver uma etapa que começa filtrando quais documentos textuai... | 4 | Quais são as etapas que podem ser utilizadas para filtrar as informações de uma base de conhecimento? | 5 | Podem haver diferentes etapas que filtram cada vez mais a informação em unidades cada vez menores. | 5 | Sim | Tem algumas coisas irrelevantes no contexto |
Perguntas e Respostas | Recuperação de sentenças: Mesmo que poucos documentos sejam selecionados como relevantes, estes normalmente apresentam diversas informações textuais, onde muitas podem ser irrelevantes para a pergunta. Assim, novas etapas que buscam filtrar ainda mais as informações relevantes trazem mais precisão ao modelo, uma vez qu... | 3 | O que é necessário para recuperar sentenças relevantes de um documento textual? | 4 | Dividir o documento textual em sentenças. | 3 | Sim | Acho uma boa pergunta, trocando "necessário" por "pode ser usado", mas o contexto e a resposta estão incompletos |
Perguntas e Respostas | A divisão do documento em sentenças não é uma tarefa trivial através da divisão pelos caracteres de pontuação, que normalmente dividem o texto em sentenças, pois estes caracteres podem ser ambíguos, e dependendo do contexto, não significam uma divisão por sentenças. Por exemplo, o ponto final ‘.’, pode ser utilizado de... | 5 | Quais são os caracteres que podem ser ambíguos? | 5 | Os caracteres de pontuação. | 2 | Sim | Faltou a resposta mostrar os caracteres |
Perguntas e Respostas | Após a divisão das sentenças, é preciso determinar quais delas são relevantes ou não para a pergunta. Para isso, existem diferentes estratégias, como, por exemplo, verificar se existem termos da pergunta presentes na sentença. Outra forma é verificar se a sentença contém alguma entidade do mesmo tipo da pergunta. Neste... | 5 | O que é necessário para determinar quais sentenças são relevantes ou não para uma pergunta? | 5 | Existem diferentes estratégias, como verificar se existem termos da pergunta presentes na sentença. | 2 | Sim | Resposta incompleta |
Perguntas e Respostas | O último passo do sistema de PR é o Processamento da Resposta, que realiza as etapas de processamento para determinar qual será a resposta de saída. Neste passo, são utilizadas as informações dos passos anteriores, principalmente as informações do passo de Recuperação de Informação. As etapas deste passo podem mudar si... | 4 | Quais são as etapas do processamento da resposta? | 4 | Etapas de extração de respostas candidatas e ranqueamento de respostas candidatas. | 3 | Sim | Pergunta poderia dar mais flexibilidade para as resposta, pois não existe uma única maneira.
Resposta incompleta.
Contexto poderia ser mais completo. |
Perguntas e Respostas | Extração de respostas candidatas: Uma vez que o passo de Recuperação de Informação encontrou as informações relevantes, é comum que a próxima etapa seja a definição de respostas candidatas. A abordagem desta etapa deve mudar conforme o tipo de pergunta. Podem existir abordagens que extraem respostas baseadas em padrões... | 5 | Quais são as abordagens para a definição de respostas candidatas? | 4 | Podem existir abordagens que extraem respostas baseadas em padrões, como a do sistema Esfinge. | 2 | Sim | Pergunta poderia dar mais flexibilidade para as resposta, pois não existe uma única maneira.
Resposta incompleta. |
Perguntas e Respostas | Ranqueamento de respostas candidatas: Após criar uma lista das respostas candidatas, a próxima etapa é ranquear essa lista, onde as respostas mais prováveis ficarão no topo deste ranque. Para criar este ranque, é necessário atribuir um valor de pontuação para cada resposta candidata. Existem diferentes estratégias para... | 5 | Como podemos determinar o valor de pontuação de uma resposta candidata? | 5 | Podemos determinar o valor de pontuação de uma resposta candidata verificando quais as respostas mais comuns na lista de candidatos. | 3 | Sim | Resposta incompleta. |
Perguntas e Respostas | Uma possibilidade de método para ranquear respostas candidatas é usar modelos de aprendizado de máquina que foram treinados para avaliar a relevância de uma resposta candidata dada a pergunta e o contexto. Esses modelos podem levar em consideração diversos fatores, como a similaridade semântica, a presença de palavras-... | 4 | O que pode ser feito para ranquear as respostas candidatas? | 5 | Usar modelos de aprendizado de máquina que foram treinados para avaliar a relevância de uma resposta candidata dada a pergunta e o contexto. | 3 | Sim | null |
Perguntas e Respostas | Identificação de Entidade: Assim como na abordagem modular com documentos, a primeira etapa envolve o processamento da pergunta do usuário/a. No entanto, nesta abordagem, o foco está em entender quais entidades estão sendo referenciadas na pergunta. Isso pode envolver modelos de REN para identificar entidades e desambi... | 4 | Quais são as etapas da abordagem de identificação de entidade? | 4 | Identificação de entidade, desambiguação e modelagem de REN. | 3 | Sim | null |
Perguntas e Respostas | Vinculação de Entidade: Após identificar as entidades, o sistema tenta mapear a entidade identificada a um nó correspondente no grafo de conhecimento. Este processo é desafiador, pois uma única entidade pode ter múltiplas representações. Isso é similar à etapa de Recuperação de Informação na abordagem não estruturada, ... | 3 | O que é a etapa de recuperação de informação na abordagem não estruturada? | 2 | A etapa de recuperação de informação na abordagem não estruturada é similar à etapa de mapeamento de entidade no processo de vinculação de entidade. | 5 | Sim | null |
Perguntas e Respostas | Geração de Consulta: Uma vez que as entidades são vinculadas corretamente aos seus nós correspondentes, a próxima etapa é a geração de consultas. Esta etapa envolve a construção de uma consulta estruturada (geralmente uma consulta SPARQL se estiver usando um grafo como Freebase ou DBpedia) que será usada para extrair i... | 4 | Quais são as etapas para a geração de consultas? | 5 | A geração de consultas envolve a construção de uma consulta estruturada (geralmente uma consulta SPARQL se estiver usando um grafo como Freebase ou DBpedia) que será usada para extrair informações do grafo de conhecimento. | 3 | Sim | Contexto e reposta incompleto. |
Perguntas e Respostas | Geração de Resposta: Finalmente, uma vez que a consulta é executada e os dados relevantes são recuperados do grafo, o sistema precisa gerar uma resposta compreensível para o usuário/a. A complexidade desta etapa pode variar dependendo da natureza da pergunta e da estrutura do grafo de conhecimento. Isso pode envolver s... | 4 | Quais são as etapas necessárias para a geração de resposta? | 5 | Finalmente, uma vez que a consulta é executada e os dados relevantes são recuperados do grafo, o sistema precisa gerar uma resposta compreensível para o usuário/a. A complexidade desta etapa pode variar dependendo da natureza da pergunta e da estrutura do grafo de conhecimento. Isso pode envolver simplesmente retornar ... | 5 | Sim | Contexto poderia ser mais completo |
Perguntas e Respostas | A abordagem com grafos de conhecimento tem a vantagem de utilizar uma base de conhecimento estruturada e semântica, o que pode melhorar a precisão e a relevância das respostas, especialmente para perguntas que requerem compreensão e inferência complexas. No entanto, também apresenta desafios, como a necessidade de mant... | 5 | Quais são as vantagens da abordagem com grafos de conhecimento? | 5 | A abordagem com grafos de conhecimento tem a vantagem de utilizar uma base de conhecimento estruturada e semântica, o que pode melhorar a precisão e a relevância das respostas, especialmente para perguntas que requerem compreensão e inferência complexas. | 5 | Sim | null |
Perguntas e Respostas | A abordagem end-to-end representa um design de sistemas de PR onde o objetivo é criar um modelo que possa lidar com todas as etapas do processo de PR, desde a compreensão da pergunta até a geração da resposta, sem intervenção ou etapas de processamento intermediárias. Ao invés de separar as tarefas em diferentes passos... | 5 | O que é a abordagem end-to-end? | 5 | A abordagem end-to-end representa um design de sistemas de PR onde o objetivo é criar um modelo que possa lidar com todas as etapas do processo de PR, desde a compreensão da pergunta até a geração da resposta, sem intervenção ou etapas de processamento intermediárias. | 5 | Sim | O contexto completo também seria uma boa resposta. |
PLN e Humanidades Digitais | Nos últimos dois anos começaram a ser aplicadas técnicas de PLN ao conjunto transcrito. Principiou-se por anotar categorias simples e básicas: pessoas, locais e organizações (Vieira et al., 2021); já em 2023, usaram-se categorias de anotação mais complexas e com várias subdivisões. Teve-se em vista responder de modo ma... | 3 | Quais foram as primeiras categorias de anotação utilizadas no conjunto transcrito? | 5 | Pessoas, locais e organizações. | 5 | Sim | Ficaria melhor no contexto: Nos últimos dois anos começaram a ser aplicadas técnicas de PLN ao conjunto transcrito das Memórias Paroquiais |
PLN e Humanidades Digitais | Está ainda em curso a normalização da grafia do texto, quer em versão com léxico explicativo para o grande público, quer em versões para processamento, trabalhando-se na possibilidade de normalizar de forma automatizada (Cameron; Olival; Vieira, 2023). Nos próximos anos, será dada continuidade à tarefa de transformar e... | 5 | Quais são os próximos passos para a normalização da grafia do texto? | 5 | Continuar a tarefa de transformar estes textos em dados confiáveis e ligá-los a outros repositórios de conhecimento. | 5 | Sim | null |
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