Transformers Prof. Anderson Rocha Tavares Bloco 1 · Slide 1 / 1

Motivação: Tarefas de PLN

Clique em cada tarefa para ver um mini-exemplo

Tarefas de Processamento de Linguagem Natural

classificação
📧
Detecção de Spam
E-mail legítimo ou indesejado?
classificação
😊
Análise de Sentimentos
Positivo, negativo ou neutro?
rotulação
🏷️
Reconhecimento de Entidades
Pessoas, lugares, organizações…
geração
🤖
Agente Conversacional
Pergunta → Resposta coerente
— selecione uma tarefa acima —
Clique em um dos cartões para ver como o modelo processa texto nessa tarefa.

O Desafio Comum

🔤
Texto é simbólico, não numérico

Redes neurais operam sobre números. A primeira grande tarefa é converter palavras em vetores que a rede consiga usar.

🌐
O significado depende do contexto

"Banco" pode ser um assento, uma instituição financeira ou a margem de um rio — o sentido só emerge no contexto.

📐
A ordem das palavras importa

"Ela saiu só" e "Só ela saiu" têm as mesmas palavras, mas transmitem ideias diferentes. Representar a posição é fundamental.

🔗
Relações de longa distância

A palavra que dá sentido a um verbo pode estar dezenas de tokens atrás na frase. O modelo precisa conectá-las.