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A detecção de idioma em grandes modelos de linguagem (LLMs) é o processo pelo qual esses modelos identificam o idioma do texto de entrada, permitindo o processamento preciso para aplicações multilíngues como chatbots, tradução e moderação de conteúdo.
Janela de processamento em inteligência artificial refere-se ao processamento de dados em segmentos ou “janelas” para analisar informações sequenciais de forma eficiente. Essencial em PLN e LLMs, a técnica otimiza o manejo de contexto, o uso de recursos e o desempenho do modelo em tarefas como tradução, chatbots e análise de séries temporais.
A pontuação BLEU, ou Bilingual Evaluation Understudy, é uma métrica fundamental para avaliar a qualidade do texto produzido por sistemas de tradução automática. Desenvolvida pela IBM em 2001, foi uma métrica pioneira que demonstrou forte correlação com avaliações humanas da qualidade de tradução. A pontuação BLEU continua sendo uma referência no campo de processamento de linguagem natural (PLN) e é amplamente utilizada para avaliar sistemas de tradução automática.
A pontuação ROUGE é um conjunto de métricas usadas para avaliar a qualidade de resumos e traduções gerados por máquinas, comparando-os com referências humanas. Ampliamente utilizada em PLN, ROUGE mede a sobreposição de conteúdo e a cobertura, auxiliando na avaliação de sistemas de sumarização e tradução.
A Rotulagem de Partes do Discurso (POS tagging) é uma tarefa fundamental na linguística computacional e no processamento de linguagem natural (PLN). Consiste em atribuir a cada palavra em um texto sua respectiva classe gramatical, com base em sua definição e contexto dentro de uma sentença. O principal objetivo é categorizar as palavras em classes gramaticais como substantivos, verbos, adjetivos, advérbios, etc., permitindo que as máquinas processem e compreendam a linguagem humana de forma mais eficaz.
