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[Dúvida] Segmentação de tokens

Na explicação foi falado que o a palvra aprender foi segmentada em "aprend" e "er", ele faz isso para criar um token para entender o tempo verbal?
Ele utiliza sempre essa estratégia ou tenta usar ou depende do modelo?
E em casos específicos, tipo Comer, ele separa em "com" e "er"? E se sim ele pode se perder no sentido de "com" (uma segmentação de comer e a definição com, de estar junto de)ou ele faz uma ligação forte entre "com" e "er", fazendo com que ele não caia nesse erro?

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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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Boa tarde. Pelo que deu pra enteder se trouxermos para o campo gramatical ou sintagmal de formação das palavras aqui no português Brasil, tokens se assemelha muito com 'morfema'. São a menor parte de uma palavra que carrega consigo sentindo, e quesão usados para formação de palavras.