Tarefas Principais

Tarefas Centrais de PLN: O Que São e Por Que Importam

“Tarefas centrais” em Processamento de Linguagem Natural (PLN — Natural Language Processing, NLP) são formulações comuns de problemas que aparecem em produtos e pesquisas: classificação (classification), reconhecimento de entidades nomeadas (NER — named entity recognition), perguntas e respostas (QA — question answering), sumarização (summarization) e tradução (translation). Cada tarefa define:

  • Entradas (texto, às vezes pareado com outro texto ou contexto)
  • Saídas (rótulos, trechos/intervalos ou texto gerado)
  • Objetivo de aprendizado (por exemplo, entropia cruzada sobre rótulos, verossimilhança de geração de sequência)
  • Métricas de avaliação (acurácia, F1, ROUGE, BLEU etc.)
  • Modos típicos de falha (viés, alucinação, mudança de domínio)

Sistemas modernos frequentemente resolvem essas tarefas com modelos baseados em Transformer (Transformer-based models) (veja Arquitetura Transformer) treinados usando objetivos de modelagem de linguagem (language modeling objectives) (veja Modelagem de Linguagem) e adaptados via ajuste fino (fine-tuning) ou uso de prompts (prompting). Por trás, quase todos dependem de escolhas de tokenização (tokenization) e de representação (representation) (veja Análise Profunda de Tokenização e Representação de Texto).

As seções abaixo fornecem uma visão geral prática e teórica de cada tarefa, incluindo exemplos, escolhas de modelos e orientação de avaliação.

Fundamentos Compartilhados Entre as Tarefas

Mesmo que as saídas sejam diferentes, essas tarefas compartilham algumas ideias centrais.

Tokens e representações

O texto é convertido em tokens (tokens) (subpalavras, bytes etc.) antes de entrar em um modelo. A tokenização afeta:

  • Desempenho multilíngue (alguns idiomas ficam fragmentados em muitos tokens)
  • Limites de trechos no NER (entidades podem se dividir entre subpalavras)
  • Comprimento/custo de geração (mais tokens → maior latência e custo)

Veja Análise Profunda de Tokenização para entender os trade-offs.

Dois grandes padrões de modelagem

  1. Modelos discriminativos (discriminative models): preveem rótulos/trechos diretamente
    Exemplos: classificação de sentimento, tag de NER por token, predição de trecho em QA extrativo.

  2. Modelos generativos (generative models): preveem texto como saída
    Exemplos: sumarização, tradução, QA abstrativo.

Modelos de linguagem de grande porte (LLMs — large language models) modernos conseguem fazer ambos, mas cabeças discriminativas ainda são comuns quando você precisa de controle rígido, menor latência ou avaliação estável.

Estratégias de adaptação na prática

  • Uso de prompts / aprendizado em contexto (in-context learning): mais rápido para testar; pode funcionar bem com modelos ajustados por instruções (instruction-tuned) do tipo LLM.
  • Ajuste fino: melhora confiabilidade e custo; frequentemente necessário para terminologia específica de domínio.
  • Ajuste fino eficiente em parâmetros (PEFT — parameter-efficient fine-tuning), como LoRA/adaptadores (adapters): um compromisso prático para modelos grandes.

Quando as tarefas exigem conhecimento externo (por exemplo, QA de domínio aberto), a aumentação por recuperação (retrieval augmentation) é comum — veja Recuperação de Informação, Busca Semântica e Modelos de Embeddings.

Classificação de Texto

Definição da tarefa

Classificação mapeia uma entrada de texto para uma ou mais categorias.

Variantes comuns:

  • Binária: spam vs não spam
  • Multiclasse: tópico ∈ {esportes, negócios, política, …}
  • Multirrótulo: múltiplas tags por documento (por exemplo, “cobrança” e “urgente”)
  • Classificação de pares: classificar a relação entre dois textos (por exemplo, implicação, perguntas duplicadas)

Enquadramento teórico

Dado um texto (x), prever rótulo(s) (y). A maioria dos classificadores neurais minimiza a perda de entropia cruzada (cross-entropy loss):

  • Multiclasse: softmax sobre as classes
  • Multirrótulo: sigmoide independente por rótulo

Transformers normalmente usam o embedding (embedding) de um token especial (por exemplo, [CLS]) ou uma representação agregada (pooled), seguida por uma camada linear.

Exemplos práticos

  • Análise de sentimento para avaliações de produtos
  • Detecção de intenção em chatbots (“redefinir senha”, “cancelar assinatura”)
  • Moderação de conteúdo (discurso de ódio, autoagressão, conteúdo adulto)
  • Triagem de e-mails (roteamento de suporte)

Métricas de avaliação e armadilhas

Métricas típicas:

  • Acurácia (accuracy) (boa para multiclasse balanceada)
  • Precisão/Revocação/F1 (Precision/Recall/F1) (importante quando há desbalanceamento de classes)
  • AUROC / AUPRC (independentes de limiar; AUPRC é melhor para positivos raros)

Armadilhas:

  • Dados desbalanceados: a acurácia pode parecer alta mesmo se o modelo falhar em classes raras.
  • Ambiguidade de rótulos: “neutro” vs “misto” em sentimento é subjetivo.
  • Calibração: escores de probabilidade podem não refletir a confiança real; importante para definir limiares de decisão.

Implementação mínima (pipeline do Hugging Face)

from transformers import pipeline

clf = pipeline("text-classification", model="distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english")
print(clf("The battery life is great, but the screen is dim."))

Em produção, você normalmente:

  • define uma taxonomia de rótulos,
  • coleta dados representativos,
  • faz ajuste fino de um modelo,
  • escolhe limiares (especialmente para multirrótulo),
  • monitora drift (novos tópicos, novas gírias).

Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER)

Definição da tarefa

NER identifica e categoriza trechos de texto que se referem a entidades, como:

  • Pessoas (PER), Organizações (ORG), Localizações (LOC)
  • Datas/horários, valores monetários
  • Entidades específicas de domínio: medicamentos, códigos de peça, cláusulas legais

Exemplo:

“Apple acquired Beats for $3B in 2014.”
Entities: Apple (ORG), Beats (ORG), $3B (MONEY), 2014 (DATE)

Enquadramento teórico: rotulagem de sequência

NER é comumente modelado como classificação em nível de token (token-level classification) com um esquema de marcação como BIO:

  • B-ORG = início de uma entidade do tipo organização
  • I-ORG = dentro de uma entidade do tipo organização
  • O = fora de qualquer entidade

Uma melhoria clássica é adicionar uma camada CRF (CRF layer) por cima dos escores de token para impor sequências de tags consistentes (por exemplo, I-ORG não deveria seguir O sem um B-ORG).

Considerações práticas

  • Ambiguidade de limites: “New York Times” (ORG) vs “New York” (LOC)
  • Entidades aninhadas: “University of California, Berkeley” contém múltiplos trechos plausíveis
  • Mudança de domínio: anotações médicas vs texto de notícias exigem diferentes conjuntos de rótulos e dados de treino
  • Incompatibilidade de tokenização: subpalavras podem complicar a reconstrução do trecho

Avaliação

A maior parte do NER é avaliada com precisão/revocação/F1 em nível de entidade (casamento exato dos limites do trecho e do tipo). A acurácia em nível de token é mais fácil, mas pode ser enganosa.

Onde o NER é usado

  • Busca e analytics: filtragem por entidade (“mostrar faturas da Acme Corp”)
  • Pipelines de extração de conhecimento (veja Extração de Conhecimento)
  • Anonimização por privacidade (detecção de PII)
  • Processamento de documentos combinado com OCR/layout (veja I.A. para Documentos)

Perguntas e Respostas (QA)

Definição da tarefa

Sistemas de QA respondem a uma pergunta em linguagem natural. A resposta pode vir de:

  • uma passagem de contexto fornecida (livro fechado (closed-book) / compreensão de leitura (reading comprehension)),
  • um corpus (QA de domínio aberto (open-domain QA)),
  • ferramentas ou bancos de dados estruturados.

Principais variantes:

  • QA extrativo (extractive QA): a resposta é um trecho copiado do contexto.
  • QA abstrativo (abstractive QA): o modelo gera uma resposta com suas próprias palavras.
  • QA multi-hop (multi-hop QA): a resposta exige combinar múltiplas evidências.
  • QA conversacional (conversational QA): múltiplos turnos, com correferência (“E ele?”).

Enquadramento teórico

QA extrativo frequentemente prevê:

  • um índice de token inicial (s) e um índice de token final (e) no contexto
  • treinado com entropia cruzada nas posições de início/fim

QA generativo é tratado como geração de texto condicional:

  • maximizar a verossimilhança dos tokens da resposta dado pergunta + contexto.

Prática moderna: Geração Aumentada por Recuperação (RAG — Retrieval-Augmented Generation)

Para QA de domínio aberto, um padrão comum é:

  1. Gerar embeddings da pergunta usando um modelo de vetores de incorporação (embedding model) (veja Modelos de Embeddings)
  2. Recuperar documentos relevantes via recuperação densa ou híbrida (veja Busca Semântica e Recuperação de Informação)
  3. Fornecer as passagens recuperadas a um modelo gerador para produzir uma resposta com citações

Isso reduz alucinações e mantém as respostas ancoradas, mas introduz novos modos de falha:

  • a recuperação não encontra a evidência necessária,
  • o texto recuperado é enganoso,
  • o gerador exagera a confiança.

Avaliação

  • QA extrativo: Exact Match (EM), F1 em nível de token (por exemplo, no estilo SQuAD)
  • QA generativo: mais difícil — métricas automáticas podem não captar correção semântica
    Avaliação prática frequentemente inclui revisão humana, correção das citações e verificações de fidelidade (faithfulness checks).

Usos no mundo real

  • Agentes de suporte ao cliente com ancoragem em documentos da empresa
  • Assistentes para desenvolvedores sobre documentação de APIs
  • Busca corporativa com uma UI de “resposta” por cima da recuperação

Sumarização

Definição da tarefa

Sumarização produz uma versão mais curta de um documento preservando informações-chave.

Dois tipos principais:

  • Sumarização extrativa (extractive summarization): selecionar frases/trechos existentes.
  • Sumarização abstrativa (abstractive summarization): gerar novo texto que parafraseia e comprime.

Enquadramento teórico

Sumarização abstrativa é tipicamente um problema de geração sequência a sequência (sequence-to-sequence):

  • entrada: documento (x)
  • saída: resumo (y)
  • objetivo: maximizar (p(y \mid x))

Métodos extrativos podem ser formulados como ranqueamento de frases ou como rotulagem de frases em “manter/descartar”.

Exemplos práticos

  • Transcrição de reunião → resumo com itens de ação
  • Nota clínica → rascunho de sumário de alta
  • Artigo de notícias → breve
  • Thread longa de e-mails → “o que mudou desde a última vez?”

Desafios principais

  • Factualidade (alucinação): resumos gerados podem introduzir detalhes incorretos.
  • Cobertura vs concisão: resumos curtos arriscam omitir informações cruciais.
  • Sensibilidade: sumarizar textos legais/médicos pode ser arriscado sem controles e revisão.
  • Contexto longo: documentos podem exceder janelas de contexto do modelo; soluções comuns incluem segmentação em blocos (chunking), sumarização hierárquica (hierarchical summarization) ou modelos de contexto longo (long-context models).

Avaliação (e por que é difícil)

Métricas tradicionais:

  • ROUGE (sobreposição de n-gramas)
  • BERTScore (similaridade semântica via embeddings)

Mas ambas podem falhar em capturar correção factual ou utilidade. Veja Avaliação para PLN para entender por que a escolha de métrica pode ser enganosa. Na prática, equipes frequentemente adicionam:

  • julgamentos de preferência humana,
  • checagens de factualidade (citações, testes de implicação (entailment tests)),
  • avaliação baseada em tarefa (“O resumo ajudou um agente a resolver o ticket mais rápido?”).

Exemplo mínimo: pipeline de sumarização

from transformers import pipeline

summarizer = pipeline("summarization", model="facebook/bart-large-cnn")
text = "Long article text goes here..."
print(summarizer(text, max_length=120, min_length=40, do_sample=False))

Em produção, você normalmente adicionará restrições (comprimento, estilo), proteções (não introduzir fatos novos) e, possivelmente, citações para trechos de origem.

Tradução Automática

Definição da tarefa

Tradução converte texto de um idioma de origem para um idioma de destino preservando significado, tom e restrições (formalidade, terminologia).

Variantes:

  • Bilíngue (um par) vs multilíngue (muitos idiomas)
  • Tradução em nível de documento (manter consistência entre frases)
  • Tradução com restrições/sensível à terminologia (deve usar termos específicos)
  • Tradução de fala (envolve ASR/TTS, fora do escopo de PLN puro)

Enquadramento teórico: sequência a sequência

Tradução moderna é tipicamente modelada como geração condicional:

  • Codificar a frase de origem
  • Decodificar tokens de destino de forma autorregressiva (autoregressively) com atenção (attention) à origem
  • Treinar com forçamento com professor (teacher forcing) (maximizar a verossimilhança da tradução de referência)

Transformers substituíram o sequência a sequência anterior baseado em RNN (RNN-based seq2seq) e continuam sendo a abordagem dominante (veja Arquitetura Transformer).

Considerações práticas

  • Adaptação de domínio: domínios legal, médico e técnico precisam de dados paralelos especializados ou ajuste fino.
  • Entidades nomeadas e números: devem ser preservados com precisão (frequentemente tratados com mecanismos de cópia (copy mechanisms) ou pós-processamento (post-processing)).
  • Formalidade e polidez: críticas em alguns idiomas; podem ser controladas com tags/prompts em modelos multilíngues.
  • Idiomas de baixo recurso: a qualidade pode ficar atrás devido a corpora paralelos limitados; transferência multilíngue (multilingual transfer) pode ajudar.

Avaliação

Métrica clássica:

  • BLEU (sobreposição de n-gramas com traduções de referência)

No entanto, BLEU pode correlacionar mal com julgamento humano, especialmente para saídas neurais fluentes. A prática moderna usa cada vez mais:

  • COMET / chrF e outras métricas aprendidas ou baseadas em caracteres
  • avaliação humana para implantações de alto risco

Novamente, a escolha de métrica importa — veja Avaliação para PLN.

Onde a tradução é usada

  • Localização de produtos e documentação
  • Suporte ao cliente multilíngue
  • Busca multilíngue (traduzir consultas ou documentos)
  • Moderação de conteúdo em vários idiomas (frequentemente combinada com classificação)

Escolhendo a Abordagem Certa: Ajuste Fino, Prompts ou Recuperação?

Um guia prático de decisão:

  • Classificação / NER

    • Se os rótulos são estáveis e você precisa de saídas consistentes: ajuste fino (frequentemente modelos pequenos/médios são suficientes).
    • Se os rótulos mudam com frequência ou você precisa iterar rapidamente: uso de prompts pode funcionar, mas espere variabilidade.

  • QA

    • Se as respostas precisam estar ancoradas nos seus documentos: use Geração Aumentada por Recuperação (recuperação + geração).
    • Se o contexto é sempre fornecido (por exemplo, compreensão de leitura): QA extrativo ou generativo sem recuperação pode ser suficiente.

  • Sumarização

    • Para requisitos altos de factualidade: considere sumarização extrativa ou sumarização abstrativa baseada em citações.
    • Para reescritas estilísticas (resumos executivos): modelos do tipo LLM ajustados por instruções podem funcionar bem, mas valide a factualidade.

  • Tradução

    • Para conteúdo geral: modelos multilíngues fortes podem ser suficientes prontos para uso.
    • Para domínios especializados e terminologia: faça ajuste fino ou adicione restrições de terminologia.

Notas sobre Dados, Anotação e Implantação

Qualidade de dados supera tamanho de modelo (surpreendentemente, muitas vezes)

  • Definições claras de rótulos e diretrizes de anotação podem melhorar resultados mais do que trocar de modelo.
  • Para NER/QA, limites de trechos consistentes e regras de respondibilidade importam muito.

Lidando com ambiguidade e incerteza

Texto real é bagunçado. Práticas úteis incluem:

  • limiares de abstenção (abstention) (“não sei”) para QA/classificação,
  • revisão humano no ciclo (human-in-the-loop) para resumos e traduções de alto impacto,
  • calibração de confiança e monitoramento.

Monitoramento e drift

Após a implantação, observe:

  • novos tópicos e vocabulário,
  • mudanças em templates de documentos (especialmente quando combinado com OCR / I.A. para Documentos),
  • mudanças de distribuição (distribution shifts) entre idiomas ou populações de usuários.

Juntando Tudo: Um Exemplo Simples de Produto Ponta a Ponta

Considere um sistema internacional de suporte ao cliente:

  1. Tradução: traduzir tickets recebidos para um idioma pivô para roteamento.
  2. Classificação: prever intenção (“reembolso”, “envio”, “problema técnico”) e prioridade.
  3. NER: extrair IDs de pedido, nomes de produto e datas para preencher campos estruturados.
  4. QA (Geração Aumentada por Recuperação): recuperar documentos de política relevantes e rascunhar uma resposta ancorada em fontes.
  5. Sumarização: resumir o histórico do ticket para repasse entre agentes e para notas no CRM.
  6. Tradução: traduzir a resposta final de volta para o idioma do cliente.

Esse pipeline ilustra como “tarefas centrais” não são isoladas — elas se compõem em sistemas reais, e escolhas de design (métricas de avaliação, ancoragem, tokenização, recuperação) influenciam fortemente a confiabilidade.

Resumo

  • Classificação atribui rótulos a texto; é fundamental para roteamento, moderação e analytics.
  • NER extrai entidades estruturadas; sustenta busca, anonimização e extração de conhecimento.
  • QA responde perguntas; sistemas modernos frequentemente usam aumentação por recuperação para permanecer ancorados.
  • Sumarização comprime conteúdo; as principais preocupações são factualidade e tratamento de contexto longo.
  • Tradução mapeia significado entre idiomas; restrições de domínio e avaliação são desafios centrais.

Ao longo das cinco tarefas, o sucesso depende de uma definição cuidadosa do problema, dados de alta qualidade, métricas apropriadas e avaliação com mentalidade de produção — muitas vezes além do que um único score de benchmark consegue capturar.