Transformadores no processamento de linguagem natural

Os transformadores no processamento de linguagem natural (NLP) são um tipo de arquitetura de rede neural que revolucionou o campo do aprendizado de máquina. O termo "transformador" foi usado pela primeira vez no processamento de linguagem por pesquisadores do Google em 2017 e, desde então, tem visto um aumento de popularidade e aplicações no processamento de linguagem natural. Os transformadores são modelos de aprendizagem profunda baseados em um mecanismo de autoatenção que permite que os computadores entendam a estrutura da linguagem natural.

No processamento tradicional de idiomas, a sequência de palavras é levada em consideração, mas não é dada atenção ao contexto de cada palavra. Com os transformadores, em vez de procurar um conjunto fixo de palavras relacionadas, o modelo pode aprender as relações entre as palavras em um contexto muito mais amplo. Ao permitir que a máquina processe um conjunto muito maior de palavras em uma frase, o modelo pode entender uma gama muito mais ampla de semântica dentro do texto.

Os modelos de transformação tornaram-se populares porque exigem menos dados para atingir uma precisão razoável. De fato, os modelos de transformação mais avançados são capazes de lidar com tarefas muito mais complexas do que os modelos tradicionais de processamento de linguagem, como resumo de texto e diálogo abstrativo.

Os modelos de transformação permitiram uma maneira mais eficiente e eficaz de codificar e decodificar a linguagem natural, levando a grandes avanços no campo da PNL. Esses avanços podem ser vistos em vários aplicativos, como análise de sentimentos, resposta a perguntas, tradução automática e reconhecimento de fala. O uso de modelos de transformadores na PNL foi um grande benefício para o campo, e suas aplicações continuam a se expandir.