PLN: Processamento de Linguagem Natural

O que é?

Processamento de Linguagem Natural (PLN) é a capacidade de um sistema de inteligência artificial compreender a linguagem humana e responder com respostas, insights ou até executar tarefas solicitadas pelo usuário.

Parece simples, não é? Mas, na prática, o PLN é extremamente desafiador. A linguagem é cheia de nuances que até nós, humanos, às vezes temos dificuldade em entender. Pense na ironia: quando alguém é sarcástico, é fácil uma IA, e até mesmo nós, interpretarmos errado o sentido. O mesmo acontece na identificação de emoções como alegria, tristeza ou frustração. As palavras nem sempre carregam todo o peso do que uma pessoa sente, e isso torna o PLN um campo fascinante e complexo.

Para lidar com esses desafios, pesquisadores e engenheiros desenvolveram diversos conceitos que ajudam as máquinas a compreenderem melhor a linguagem humana. Vamos explorar alguns deles.

1. Stemming e Lematização

Essas são técnicas que reduzem uma palavra à sua forma base.

• Stemming: corta os sufixos sem se preocupar muito com regras gramaticais.
• Exemplo: playing → play, studies → studi.
• Lematização: mais inteligente e linguísticamente informada; usa gramática e vocabulário para encontrar a forma correta no dicionário (o lema).
• Exemplo: playing → play, studies → study, better → good.

Ambos os métodos ajudam a agrupar diferentes formas de uma palavra em uma base comum, o que é essencial para a análise de grandes volumes de texto.

2. Decomposição Morfológica e Análise de Afixos

Essa técnica divide as palavras em morfemas, que são as menores unidades de significado.

• Raiz: o núcleo de significado (understand).
• Afixos: prefixos, sufixos ou infixos que modificam o sentido (un, able, ing).

Exemplo:

• Understandable → understand + able
• Aqui, a palavra não é dividida em duas palavras, mas em raiz mais sufixo. O sufixo able significa “capaz de ser”, portanto understandable significa “capaz de ser entendido”.

Essa análise ajuda os modelos a compreenderem como o significado se altera quando diferentes partes são adicionadas à raiz.

3. Tokens vs Palavras

Agora chegamos a um dos aspectos mais intrigantes do PLN: tokenização.

Tokens são as menores unidades de processamento que um modelo utiliza. Mas atenção: tokens nem sempre correspondem a palavras.

Dependendo do tokenizador:

• Um token pode ser uma palavra inteira (cat).
• Um token pode ser um sub-palavra (play, ing).
• Um token pode até ser um único caractere.

Por exemplo:

• Understandable → understand + able
• Playing → play + ing

Tokenizadores diferentes (como BPE, WordPiece ou SentencePiece) podem dividir as palavras de formas distintas.

4. Tamanho Máximo do Modelo: Por Que Isso Importa

Todo modelo de linguagem possui uma janela de contexto máxima, conhecida como max model length, medida em tokens.

• O GPT-4o, por exemplo, pode lidar com até 128 mil tokens.
• Modelos menores processam bem menos, geralmente de 4 mil a 8 mil tokens.
• Lembre-se: 1.000 tokens equivalem aproximadamente a 700–800 palavras em inglês.

Por que isso é um problema em textos muito grandes?

1. Truncamento
2. Se o texto for maior que o limite, o excesso será cortado. Isso significa que informações importantes podem simplesmente desaparecer.
3. Custo de Memória e Computação
4. Processar entradas longas é caro, pois os modelos baseados em Transformers escalam mal com o tamanho da sequência (complexidade O(n²) na atenção).
5. Perda de Contexto Global
6. Ao dividir um texto longo em partes menores, o modelo só “enxerga” uma parte por vez. Sem estratégias como resumos, pode esquecer detalhes importantes.
7. Queda de Qualidade
8. O desempenho tende a piorar próximo ao limite máximo. O modelo pode gerar respostas inconsistentes ou incompletas.

Analogia

Imagine ler um romance, mas só conseguir lembrar das últimas 20 páginas. Quando chega ao final, você já esqueceu o que aconteceu no início. A única forma de lidar com isso é tomando notas ao longo da leitura.

É exatamente isso que técnicas como retrieval-augmented generation (RAG) fazem: permitem que os modelos recordem partes anteriores do texto sem precisar manter o livro inteiro na memória.

Conclusão

Equilibrar custo e eficiência no PLN é sempre um desafio. O tamanho máximo do modelo impõe limites rígidos e essa é uma das razões pelas quais vemos alucinações ou falhas de raciocínio em textos muito longos. Para superar esse problema, pesquisadores utilizam estratégias como divisão em blocos, sumarização ou métodos avançados de treinamento, como o LoRA fine-tuning.

Mas esse já é um tema para outro artigo. Se você gostaria que eu explorasse mais sobre técnicas de fine-tuning e treinamento, deixe seu comentário. Até a próxima!