19 de março de 2024
A geração de texto é o processo de produzir automaticamente um texto coerente e significativo, que pode estar na forma de frases, parágrafos ou até documentos inteiros. Esse processo envolve diversas técnicas, que pertencem a áreas como processamento de linguagem natural (PLN), aprendizado de máquina e algoritmos de deep learning, para analisar os dados de input e gerar texto semelhante ao produzido por humanos. O objetivo é criar um texto que seja não apenas gramaticalmente correto, mas também contextualmente apropriado e envolvente para o público-alvo.
A história da geração de texto remonta às pesquisas iniciais em ciência da computação nas décadas de 1950 e 1960. No entanto, essa área realmente se desenvolveu nos anos 1980 e 1990, com o surgimento da inteligência artificial e a evolução dos algoritmos de aprendizado de máquina. Nos últimos anos, os avanços em deep learning e redes neurais levaram a melhorias significativas na qualidade e diversidade dos textos gerados.1
Diferença entre Natural Language Understanding (NLU) e geração de linguagem natural (NLG)
A geração de linguagem natural (NLG) e a Natural Language Understanding (NLU) são dois componentes essenciais de um sistema robusto de processamento de linguagem natural (PLN), mas servem a propósitos diferentes.
Natural language understanding (NLU) é a capacidade de uma máquina de compreender, interpretar e extrair informações significativas da linguagem humana de forma valiosa. Envolve tarefas como análise de sentimento, reconhecimento de entidades nomeadas, etiquetagem de partes do discurso e análise sintática. A NLU ajuda as máquinas a entender o contexto, a intenção e o significado semântico dos inputs de linguagem humana.
A geração de linguagem natural (NLG) é a capacidade de uma máquina de produzir textos ou discursos semelhantes aos humanos que sejam claros, concisos e envolventes. Envolve tarefas como resumo de textos, criação de histórias, sistemas de diálogo e síntese de fala. A NLG ajuda as máquinas a gerar respostas significativas e coerentes de maneira que sejam facilmente compreendidas pelos humanos.
A NLU foca em entender a linguagem humana, enquanto a NLG foca em gerar linguagem semelhante à humana. Ambas são cruciais para construir aplicações avançadas de PLN que possam se comunicar de forma eficaz com os humanos de maneira natural e significativa.
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Eficiência aprimorada: a geração de texto pode reduzir significativamente o tempo e o esforço necessários para produzir grandes volumes de texto. Por exemplo, pode ser usada para automatizar a criação de descrições de produtos, postagens em redes sociais ou documentação técnica. Isso não apenas economiza tempo, mas também permite que as equipes se concentrem em tarefas mais estratégicas.2
Criatividade aprimorada: a inteligência artificial pode gerar conteúdos únicos e originais em alta velocidade, o que pode não ser possível para humanos produzirem manualmente. Isso pode levar a conteúdos mais inovadores e envolventes, como histórias, poemas ou notas musicais. Além disso, a geração de texto pode ajudar a superar o bloqueio criativo, fornecendo novas ideias e perspectivas.
Acessibilidade aumentada: a geração de texto pode auxiliar indivíduos com deficiências ou barreiras linguísticas gerando textos em formatos ou idiomas alternativos. Isso pode ajudar a tornar a informação mais acessível para um público mais amplo, incluindo pessoas surdas ou com deficiência auditiva, falantes não nativos ou deficientes visuais.
Melhor envolvimento do cliente: a geração de texto personalizada pode ajudar empresas e organizações a se engajarem melhor com seus clientes. Ao adaptar o conteúdo às preferências e comportamentos individuais, as empresas podem criar interações mais significativas e relevantes, levando a um aumento na satisfação e lealdade do cliente.
Aprendizado de idiomas aprimorado: a geração de texto pode ser uma ferramenta útil para aprendizes de idiomas, fornecendo feedback e sugestões para melhoria. Ao gerar textos em um estilo ou gênero específico, os aprendizes podem praticar e desenvolver suas habilidades de escrita de maneira mais estruturada e orientada.
Nas técnicas de geração de texto, surgem vários desafios que precisam ser enfrentados para que esses métodos alcancem seu pleno potencial. Esses desafios incluem garantir a qualidade do texto gerado, promover a diversidade na saída gerada e abordar considerações éticas e preocupações com a privacidade.
Qualidade: um dos desafios mais significativos na geração de texto é garantir a qualidade do texto gerado. O texto gerado deve ser coerente, significativo e contextualmente apropriado. Também deve refletir com precisão o significado pretendido e evitar gerar informações enganosas ou incorretas.
Diversidade: Um segundo desafio na geração de texto é promover a diversidade na saída gerada. Embora seja importante que o texto gerado seja preciso e consistente, também é crucial que reflita uma ampla gama de perspectivas, estilos e vozes. Esse desafio é particularmente relevante em aplicações como o processamento de linguagem natural, onde o objetivo é criar textos que não sejam apenas precisos, mas também envolventes e legíveis.
Ética e privacidade: um terceiro desafio na geração de texto é como lidar com as considerações éticas e preocupações com a privacidade. Conforme as técnicas de geração de texto avançam, existe o perigo de que sejam utilizadas para produzir conteúdos enganosos ou nocivos, ou para violar a privacidade das pessoas.
Os desafios das técnicas de geração de texto são significativos e exigem análise e atenção cuidadosas. Esses desafios são abordados com técnicas avançadas, como modelos estatísticos, redes neurais e modelos baseados em transformadores. Esses modelos podem ser implementados por meio de APIs ou scripts Python de código aberto. O ajuste fino desses modelos permite a geração de textos de alta qualidade, diversificados, logicamente corretos e eticamente responsáveis. Além disso, é essencial garantir que as técnicas de geração de texto, juntamente com a IA generativa, sejam usadas de forma responsável e eficaz, maximizando seus benefícios e minimizando seus riscos.3
Modelos estatísticos: esses modelos geralmente utilizam um grande conjunto de dados de texto para aprender os padrões e estruturas da linguagem humana e, em seguida, usam esse conhecimento para gerar novos textos. Modelos estatísticos podem ser eficazes na geração de textos semelhantes aos dados de treinamento, mas podem ter dificuldade em gerar textos que sejam criativos e diversos. Modelos N-gram e campos aleatórios condicionais (CRF) são modelos estatísticos populares.
Modelos N-gram: são um tipo de modelo estatístico que utiliza o modelo de linguagem n-gram para prever a probabilidade de uma sequência de "n" elementos dentro de um determinado contexto.10
Campos aleatórios condicionais (CRFs): são um tipo de modelo estatístico que utiliza um modelo gráfico probabilístico para modelar as dependências entre palavras em uma sentença. Os CRFs podem ser eficazes na geração de texto coerente e contextualmente apropriado, mas esse tipo de modelo pode ser computacionalmente caro para treinar e pode não apresentar um bom desempenho em tarefas que exigem um alto grau de criatividade na geração de linguagem.11
Redes neurais: são algoritmos de aprendizado de máquina que utilizam redes neurais artificiais para identificar padrões de dados. Através de APIs, desenvolvedores podem acessar modelos treinados previamente para geração de textos criativos e diversificados, reproduzindo fielmente a complexidade dos dados de treinamento. A qualidade do texto gerado depende fortemente dos dados de treinamento. No entanto, essas redes exigem recursos computacionais significativos e grandes volumes de dados para um desempenho ideal.4
Redes neurais recorrentes (RNNs): são um tipo fundamental de rede neural, otimizadas para processamento de dados sequenciais, como sequências de palavras em frases ou parágrafos. Elas se destacam em tarefas que exigem compreensão de sequências, tornando-se úteis nas fases iniciais de desenvolvimento de grandes modelos de linguagem (LLMs). No entanto, as RNNs enfrentam desafios com dependências de longo prazo em textos extensos, devido à sua natureza sequencial de processamento. À medida que as informações progridem pela rede, a influência do input inicial diminui, levando ao problema do "gradiente de desaparecimento" durante a retropropagação, onde as atualizações diminuem e dificultam a capacidade do modelo de manter conexões de sequências longas. A incorporação de técnicas de aprendizado por reforço pode fornecer estratégias para mitigar essas limitações, oferecendo paradigmas de aprendizado alternativos para fortalecer a memória de sequência e os processos de tomada de decisão nessas redes.5
Redes de memória de longo e curto prazo (LSTMs): são um tipo de rede neural que utiliza uma célula de memória para armazenar e acessar informações por períodos prolongados. As LSTMs são eficazes no tratamento de dependências de longo prazo, como relações entre frases em um documento, permitindo a geração de texto coerente e contextualmente apropriado.6
Modelos baseados em transformadores: esses modelos são um tipo de rede neural que utiliza mecanismos de autoatenção para processar dados sequenciais. Esses modelos são eficazes na geração de texto criativo e diversificado, pois conseguem aprender padrões e estruturas complexas dos dados de treinamento e gerar novos textos semelhantes aos dados de treinamento. Diferentemente de abordagens anteriores, como RNNs e LSTMs, os modelos baseados em transformadores têm a vantagem distinta de processar dados em paralelo, em vez de sequencialmente. Isso permite um manuseio mais eficiente das dependências de longo prazo em grandes conjuntos de dados, tornando esses modelos especialmente poderosos para aplicações de processamento de linguagem natural (NLP), como tradução automática e sumarização de texto.7
Transformador pré-treinado generativo (GPT): o GPT é um modelo baseado em transformadores treinado em um grande conjunto de dados textuais para gerar texto semelhante ao humano. O GPT é eficaz na geração de texto criativo e diversificado, pois consegue aprender padrões e estruturas complexas dos dados de treinamento e gerar novos textos similares ao treinamento.8
Representações de codificador bidirecional a partir de transformadores (BERT): BERT é um modelo baseado em transformers treinado em um grande conjunto de dados textuais para gerar representações bidirecionais das palavras. Isso significa que o BERT avalia o contexto das palavras tanto antes quanto depois de uma frase. Essa compreensão contextual completa permite que o BERT capture nuances da linguagem, resultando em geração de texto altamente precisa e coerente. Essa abordagem bidirecional é uma distinção chave que melhora o desempenho do BERT em aplicações que requerem compreensão profunda da linguagem, como respostas a perguntas e reconhecimento de entidades nomeadas (NER), fornecendo um contexto mais completo em comparação com modelos unidirecionais.9
Assim, as técnicas de geração de texto, especialmente aquelas implementadas em Python, revolucionaram a maneira como abordamos a IA generativa na língua inglesa e além. Os desenvolvedores e cientistas de dados usaram modelos treinados de plataformas como Hugging Face, para poderem acessar uma infinidade de ferramentas e recursos de código aberto que facilitam a criação de aplicações sofisticadas de geração de texto. Python, que está na vanguarda da IA e ciência de dados, oferece bibliotecas que facilitam a interação com esses modelos, permitindo personalizações através de ajustes em prefixos ou templates, além da manipulação de dados textuais para diversas aplicações. Além disso, o uso de métricas e benchmarks para avaliar o desempenho do modelo, juntamente com estratégias avançadas de decodificação, garante que o texto gerado atenda a altos padrões de coerência e relevância.
A geração de texto é uma ferramenta versátil que possui uma ampla gama de aplicações em diversos domínios. Aqui estão alguns exemplos de aplicações de geração de texto:
Pode ser usada para gerar automaticamente postagens de blogs e artigos para sites e blogs. Esses sistemas podem gerar automaticamente conteúdos únicos e envolventes que são adaptados aos interesses e preferências dos leitores.
Pode ser usada para gerar automaticamente artigos e relatórios de notícias para jornais, revistas e outros meios de comunicação. Esses sistemas podem gerar automaticamente conteúdos oportunos e precisos que são adaptados aos interesses e preferências dos leitores.
Pode ser usada para gerar automaticamente postagens em redes sociais para Facebook, Twitter e outras plataformas. Esses sistemas podem gerar automaticamente conteúdos envolventes e informativos que são adaptados aos interesses e preferências dos leitores.
Pode ser usada para gerar automaticamente descrições e avaliações de produtos para sites de e-commerce e marketplaces online. Esses sistemas podem gerar automaticamente conteúdos detalhados e precisos que são adaptados aos interesses e preferências dos leitores.
Pode ser usada para gerar automaticamente prompts de escrita criativa para escritores com modelos de IA avançados. Esses sistemas podem gerar automaticamente ideias únicas e inspiradoras que são adaptadas aos interesses e preferências dos escritores.
Pode ser usada para traduzir automaticamente textos entre diferentes idiomas. Esses sistemas podem gerar traduções precisas e fluidas que são adaptadas aos interesses e preferências dos leitores.
Pode ser usada para gerar automaticamente conversas de chatbot para atendimento ao cliente e suporte. Esses sistemas podem gerar automaticamente conversas personalizadas e envolventes que são adaptadas aos interesses e preferências dos leitores.
Condensa documentos extensos em versões concisas, preservando informações chave através de algoritmos avançados de processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina. Essa tecnologia permite a compreensão rápida de conteúdos extensos, desde artigos de notícias até pesquisas acadêmicas, aumentando a acessibilidade e eficiência da informação.
Pode ser usada para gerar automaticamente interações de assistentes virtuais para automação residencial e assistência pessoal. Esses sistemas podem gerar automaticamente interações personalizadas e convenientes que são adaptadas aos interesses e preferências dos usuários.
Pode ser usada para gerar automaticamente histórias e narrativas para fins de entretenimento e educacionais. Esses sistemas podem gerar automaticamente histórias únicas e envolventes que são adaptadas aos interesses e preferências dos leitores.
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Notas de rodapé
1 Lin, Z., Gong, Y., Shen, Y., Wu, T., Fan, Z., Lin, C., ... e Chen, W. (2023, julho). Text generation with diffusion language models: A pre-training approach with continuous paragraph denoise. In International Conference on Machine Learning (págs. 21051-21064). PMLR.
f Prabhumoye, S., Black, A. e Salakhutdinov, R. (2020). Exploring Controllable Text Generation Techniques. , 1-14. https://doi.org/10.18653/V1/2020.COLING-MAIN.1.
3 Yu, W., Yu, W., Zhu, C., Li, Z., Hu, Z., Wang, Q., Ji, H. e Jiang, M. (2020). A Survey of Knowledge-enhanced Text Generation. ACM Computing Surveys, 54, 1 - 38. https://doi.org/10.1145/3512467.
4 Zhang, Y. (2020). Deep Learning Approaches to Text Production. Computational Linguistics, 46, 899-903. https://doi.org/10.1162/coli_r_00389.
5 Su, Y., Lan, T., Wang, Y., Yogatama, D., Kong, L. e Collier, N. (2022). A Contrastive Framework for Neural Text Generation. ArXiv, abs/2202.06417.
6 S. Chandar, M. M. Khapra, H. Larochelle e B. Ravindran, "Correlational Neural Networks," in Neural Computation, vol. 28, n.º 2, págs. 257-285, fevereiro de 2016, doi: 10.1162/NECO_a_00801.
7 Rahali, A., & Akhloufi, M. A. (2023). End-to-end transformer-based models in textual-based NLP. IA, 4(1), 54-110.
8 Khalil, F. e Pipa, G. (2021). Transforming the generative pretrained transformer into augmented business text writer. Journal of Big Data, 9, 1-21. https://doi.org/10.1186/s40537-022-00663-7.
9 Devlin, J., Chang, M., Lee, K. e Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. , 4171-4186. https://doi.org/10.18653/v1/N19-1423.
10 M. Suzuki, N. Itoh, T. Nagano, G. Kurata e S. Thomas, "Improvements to N-gram Language Model Using Text Generated from Neural Language Model," ICASSP 2019 - 2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), Brighton, Reino Unido, 2019, págs. 7245-7249, doi: 10.1109/ICASSP.2019.8683481.
11 D. Song, W. Liu, T. Zhou, D. Tao e D. A. Meyer, "Efficient robust conditional random fields," in IEEE Transactions on Image Processing, vol. 24, no. 10, págs. 3124-3136, outubro de 2015, doi: 10.1109/TIP.2015.2438553.
