São Paulo — InkDesign News — O uso de aprendizado profundo em gramática semântica está se tornando um campo promissor na inteligência artificial. Novas arquiteturas de modelos estão facilitando a compreensão e processamento da linguagem natural.
Arquitetura de modelo
Modelos híbridos, como os desenvolvidos por instituições como a DeepMind e o Google, estão reintroduzindo gramáticas formais, como a Gramática Categorial Combinatória (CCG), em suas arquiteturas. Esses modelos não contam apenas com aprendizado estatístico, mas combinam regras prescritivas e conhecimento linguístico. Isso permite que sintetizem análises linguísticas de décadas em poucas linhas de código.
“Essa combinação de gramática formal e aprendizado de máquina é revolucionária”
(“This combination of formal grammar and machine learning is revolutionary”)— Dr. João Silva, Pesquisador, USP
Treinamento e otimização
Os parsers estatísticos CCG são reconhecidos por sua alta cobertura e precisão em análise sintática, capturando dependências de longo alcance e coordenação complexa. Embora o aprendizado implícito possa ser suficiente para algumas tarefas, muitos modelos de ponta estão reintroduzindo sinais sintáticos para lidar com fenômenos extremos, tais como duplas negativas ou ambiguidade poética.
“O uso de regras codificadas agiliza o aprendizado e reduz a necessidade de conjuntos de dados enormes”
(“The use of encoded rules speeds up learning and reduces the need for massive datasets”)— Prof. Ana Costa, Universidade de São Paulo
Resultados e métricas
Esses modelos não apenas promovem uma melhor interpretação de erros sintáticos, mas também garantem uma consistência na geração de texto. Modelos puramente emergentes, sem a consciência da sintaxe, podem errar ao alterar tempos verbais ou correlacionar pronomes de forma inadequada. O enforcement da gramática permite um controle mais rigoroso, essencial para melhorar o desempenho em tarefas de tradução automática e inferência lógica.
As implicações práticas incluem sistemas de linguagem natural mais robustos que podem ser aplicados em tradutores automáticos e interfaces de conversação. A pesquisa continua a se aprofundar em como a CCG pode ser otimizada para lidar com complexidades da linguagem humana em tempo real.
O futuro da gramática categorial aplicada ao aprendizado de máquina sugere um caminho promissor para um entendimento linguístico mais avançado e uma integração mais fluida entre humanos e máquinas, ampliando assim as fronteiras do que é possível na inteligência artificial.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
