Dúvida sobre a eficácia do modelo.

[Ígor Oliveira Azambuja]

Olá, tenho uma dúvida sobre esta aula.

Aqui, as palavras estão sendo trocadas por números para o computador analisar a relação entre esses números, correto? Ou seja, não existe nenhum tipo de classificação gramatical das palavras. Não seria mais eficaz usar o NLTK para fazer a classificação semântica?

Ao meu ver, se o computador analisa dados que são específicos da linguagem, como se a palavra é um verbo ou um nome próprio, por exemplo, existe uma maior probabilidade da resposta ser coerente.

Sou iniciante, e posso estar deixando algum detalhe importante de fora, mas pela lógica, e dentro do conhecimento que possuo, acredito que o meu raciocínio está correto.

Gostaria de saber, então, porque usar essa substituição de palavras por números, se a análise das palavras, de acordo com a classe gramatical, é a opção que parece mais eficaz?

Se isso será respondido nas aulas posteriores, basta me avisar, não precisa responder.

Se não, por favor me ajudem a entender qual opção é melhor e porquê.

Desde já agradeço.

 

Ígor

 

[Fábio Spak]

Olá Ígor, segue a resposta do instrutor Denny:

Esta transformação em IDs é uma das etapas de pré-processamento necessárias em todo modelo de NLP, pois para os modelos as palavras em si não têm significado. 

Não é necessária fazer a classificação gramatical explicitamente, pois a própria estrutura do modelo cuida de entender a relação entre as palavras para manter a coerência. Através do treinamento, o modelo aprende que um verbo vem depois de um sujeito, e que depois do verbo vem um objeto; o modelo aprende pela exposição aos exemplos passados durante o treinamento.

Recomendo que termine as aulas já que muitas de suas dúvidas serão sanadas, e caso alguma persista, volta a perguntar aqui no fórum ok?

Fabio

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