São Paulo — InkDesign News — Recentemente, abordamos aspectos cruciais do uso de técnicas de machine learning em identificação de padrões em textos, explorando como ferramentas como o spaCy podem ajudar nesse processo.
Arquitetura de modelo
O spaCy utiliza classes como o Matcher e o PhraseMatcher para identificar entidades específicas, desde datas até IBANs. A combinação de expressões regulares e métodos mais intuitivos permite que desenvolvedores construam padrões de correspondência de forma mais legível e eficiente. O uso de um vocabulário tokenizado fornece flexibilidade e melhorias na precisão dos padrões.
A regex é uma sequência de caracteres que especifica um padrão de pesquisa.
(“A regex is a sequence of characters that specifies a search pattern.”)— Autor Desconhecido
Treinamento e otimização
O treinamento de modelos utilizando o Matcher pode ser feito de maneira ágil, com a definição de padrões em listas que se alimentam diretamente de textos de entrada. Os padrões podem incluir combinações de características textuais como "LOWER", "IS_PUNCT" e outras, permitindo uma identificação precisa de estruturas linguísticas.
Um padrão que corresponde a uma string como: “Eu tenho 2 maçãs vermelhas”.
(“What is a pattern that matches a string like: ‘I have 2 red apples’?”)— Autor Desconhecido
Resultados e métricas
Os resultados obtidos com a aplicação do spaCy demonstram sua eficácia em contextos diversos, desde o reconhecimento de saudações em textos até a extração de informações financeiras. O uso do PhraseMatcher permite que termos de domínio específico sejam facilmente identificados, augurando um avanço significativo em campos que dependem de precisões, como finanças e saúde.
É essencial perceber como podemos operar em *NLP* sem sempre recorrer a modelos enormes.
(“I hope this article helped you to see how much we can do in NLP without always using huge models.”)— Marcello Politi, Especialista em AI
Por fim, ferramentas como o spaCy não apenas proporcionam uma maneira de detectar padrões em textos, mas também oferecem uma abordagem inovadora e eficiente para aplicações práticas no mercado atual, destacando-se no campo de pesquisa em machine learning e deep learning.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
