Olá, Andrecmonteiro, tudo bem?
A segmentação de tokens, é uma estratégia utilizada por modelos de IA para processar e entender o texto de forma mais eficiente. Quando uma palavra é segmentada, como "aprender" em "aprend" e "er", isso pode ajudar o modelo a identificar diferentes aspectos da palavra, como o radical e a terminação, o que pode ser útil para entender o tempo verbal ou outras nuances linguísticas.
Essa estratégia de segmentação pode variar dependendo do modelo de IA e de como ele foi treinado. Alguns modelos podem preferir segmentar palavras em partes menores para capturar mais informações sobre a estrutura linguística, enquanto outros podem usar palavras inteiras como tokens, dependendo do contexto e do objetivo do modelo.
No caso de palavras como "comer", a segmentação em "com" e "er" poderia, de fato, criar ambiguidade, já que "com" pode ser interpretado de maneiras diferentes. Mas, modelos de IA avançados são treinados com grandes volumes de dados e contextos variados, o que lhes permite, na maioria das vezes, entender o significado correto com base no contexto em que a palavra é usada. Eles fazem isso associando fortemente os tokens com o contexto ao redor, ajudando a evitar interpretações erradas.
Espero ter ajudado.
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