Os computadores não "entendem" a linguagem da mesma maneira que os humanos fazem. Eles não têm consciência, emoções ou experiências do mundo real para se basear. Em vez disso, eles * processam * a linguagem através de uma série de algoritmos complexos e modelos estatísticos. Aqui está um colapso de como eles conseguem isso:
1. Representação: *
números, não palavras: Os computadores entendem fundamentalmente os números (código binário). Portanto, o texto deve ser convertido em representações numéricas. Isso é feito através de várias técnicas:
* Tokenização
: Quebrando o texto em palavras ou unidades individuais (tokens).
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codificação: Atribuindo IDs numéricos a cada token (por exemplo, usando uma lista de vocabulário). Os métodos de codificação comuns incluem:
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codificação de um hot: Cada palavra é representada por um vetor onde todos os elementos são zero, exceto pelo elemento correspondente ao ID da palavra.
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Word incorpeddings (Word2vec, Glove, FastText): As palavras são representadas como vetores densos que capturam relacionamentos semânticos. Palavras com significados semelhantes têm vetores que estão mais próximos no espaço vetorial.
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incorporação baseada em transformador (Bert, GPT): Esses modelos aprendem incorporação de palavras contextualizadas, o que significa a representação de uma palavra muda com base no contexto circundante.
2. Reconhecimento de padrões: *
Modelagem estatística: Os computadores aprendem padrões estatísticos a partir de grandes quantidades de dados de texto. Eles identificam:
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Frequências de palavras: Com que frequência certas palavras aparecem.
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Co-ocorrências de palavras: Quais palavras tendem a aparecer juntas.
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estruturas gramaticais: Como as palavras são organizadas em frases (sintaxe).
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Algoritmos de aprendizado de máquina: Esses algoritmos são treinados para executar tarefas específicas de linguagem:
* Classificação
: Categorizando texto (por exemplo, detecção de spam, análise de sentimentos).
* Modelos de sequência para sequência: Traduzindo idiomas, gerando texto.
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Nomeado reconhecimento de entidade: Identificando pessoas, organizações, locais.
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marcação de parte de fala: Rotulando palavras com seus papéis gramaticais (substantivo, verbo, adjetivo, etc.).
3. Níveis de "entendimento" (com base na tarefa): * Nível lexical: Reconhecendo palavras individuais e seus significados básicos. Este é o nível mais fundamental.
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Nível sintático: Analisando a estrutura gramatical das frases. Os algoritmos de análise ajudam os computadores a entender como as palavras se relacionam.
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Nível semântico: Extraindo o significado de frases e parágrafos. Isso envolve entender as relações entre palavras e conceitos.
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Nível pragmático: Entender o contexto, a intenção e o significado implícito por trás da linguagem. Este é o nível mais desafiador e requer um grau de raciocínio de senso comum com o qual os computadores lutam.
4. Como tudo funciona junto (exemplo simplificado:análise de sentimentos): 1.
entrada: "Este filme foi incrível!"
2.
tokenização: Divida em:"This", "Movie", "Was", "Amazing", "!"
3.
codificação: Cada token é convertido em uma representação numérica (por exemplo, usando incorporação de palavras).
4. Modelo de aprendizado de máquina (treinado em dados de sentimentos): A frase codificada é alimentada em um modelo pré-treinado.
5.
correspondência de padrões: O modelo identifica padrões associados a sentimentos positivos (por exemplo, a presença de "incrível" e a conotação positiva de "filme Was").
6.
saída: O modelo prevê uma pontuação de sentimento "positiva".
Limitações de chave: *
Falta de senso comum: Os computadores lutam com situações que exigem conhecimento do mundo real ou raciocínio lógico. Eles podem ser enganados por declarações ambíguas ou sem sentido.
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Dependência do contexto: Embora modelos como Bert sejam muito melhores no contexto, eles ainda não entendem completamente as nuances da comunicação humana.
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viés: Os modelos de idiomas são treinados em conjuntos de dados maciços e, se esses conjuntos de dados contiverem vieses, os modelos refletirão esses vieses em seus resultados.
*
Criatividade e originalidade: Embora os computadores possam gerar texto, eles não têm a genuína criatividade e originalidade dos escritores humanos. Eles principalmente recombinam padrões existentes.
Em conclusão, os computadores não entendem a linguagem da mesma maneira que os humanos. Eles usam modelos e algoritmos estatísticos para processar a linguagem e executar tarefas específicas. Eles são excelentes no reconhecimento de padrões e podem ser treinados para obter resultados impressionantes, mas não têm compreensão verdadeira, senso comum e consciência.
