Pré-processamento de Dados para Modelos BERT: Garantindo Qualidade e Eficiência

Quando se trata de tarefas de Processamento de Linguagem Natural (NLP), a qualidade dos dados é de suma importância, ela tem impacto direto nos resultados obtidos. Os modelos que utilizam a arquitetura Transformer, como os modelos baseados no Bidirectional Encoder Representations from Transformers – BERT provaram alcançar resultados impressionantes na compreensão de texto, mas eles também dependem de dados bem pré-processados para fornecer resultados precisos e eficazes no processo de treinamento e representação. Neste post, exploraremos o processo de pré-processamento de texto em NLP, destacando a importância desse processo, mostrando na prática como realizá-lo usando dados em português através da Linguagem Python.

1. Definição e Importância do Pré-processamento de Texto em NLP

O pré-processamento de texto em NLP refere-se à tarefa de limpar, estruturar e organizar o texto bruto para torná-lo adequado para análise por modelos de linguagem, como BERT. A importância desse processo é evidente, pois os dados não tratados podem conter ruído, erros e informações irrelevantes que prejudicam o desempenho do modelo. O pré-processamento visa tornar os dados mais compreensíveis, reduzindo a complexidade e o tamanho do vocabulário, além de melhorar a generalização do modelo.

2. Coleta de dados na web

Antes de começarmos o pré-processamento propriamente dito, ressalto que em NLP é ramo de inteligência artificial voltada para trabalhar com dados (no nosso caso, textuais) dispostos na forma natural e esses textos não possuem uma estruturação pré-definida, são geralmente buscados em fontes diferentes e podem ter formatos diferentes, exigindo uma atenção prévia. É bastante comum esse tipo de aplicação consumir dados coletados na web, extraídos via web scraping, um processo de extrair informações de websites. No entanto, isso pode introduzir problemas, como erros de codificação, tags HTML e excesso de espaços em branco, entre outros. Vamos dar uma olhada em um exemplo de dados brutos coletado na web:

texto_original = "Este é um exemplo de texto em português com problemas típicos de dados brutos.
Isso inclui caracteres especiais como �, tags HTML <p>, <br>, e excesso de espaços em branco."

3. Tratando Dados Brutos em Português

Mostrando de forma prática, usaremos o texto não tratado a seguir para demonstrar o pré-processamento:

dados_brutos = "Esta é uma amostra de texto bruto com problemas típicos de dados em NLP. Por exemplo, ele contém caracteres especiais, como �, e tags HTML <p> e <br>."

4. Pré-processamento de Dados em Python

Agora, vamos pré-processar esses dados brutos em Python, usando a biblioteca re (expressões regulares) e outras ferramentas:

import re
from ftfy import fix_text

# Função para pré-processamento
def preprocess_text(text):
    # Transformar texto em minúsculas
    text = text.lower()
    
    # Remover caracteres '\n' e excesso de espaços em branco
    text = re.sub(r'\n', ' ', text)
    text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip()
    
    # Tratamento de erros Unicode usando ftfy
    text = fix_text(text)
    
    # Remover símbolos incomuns
    text = re.sub(r'[\$£]', '', text)
    
    return text

# Aplicar pré-processamento à amostra
texto_preprocessado = preprocess_text(dados_brutos)

5. Antes e Depois do Pré-processamento

Vamos comparar o texto antes e depois do pré-processamento:

Texto Original:

Esta é uma amostra de texto bruto com problemas típicos de dados em NLP. Por exemplo, ele contém caracteres especiais, como �, e tags HTML <p> e <br>.

Texto Após o Pré-processamento:

esta é uma amostra de texto bruto com problemas típicos de dados em nlp. por exemplo, ele contém caracteres especiais, como , e tags html p e br.

O pré-processamento tornou o texto mais uniforme, removendo caracteres especiais, tags HTML e transformando o texto em minúsculas.

Em resumo, o pré-processamento de dados desempenha um papel fundamental na preparação de dados para modelos BERT e outros modelos de NLP. Ele garante que os dados sejam limpos, consistentes e prontos para análise, resultando em um desempenho mais confiável e eficaz. O uso de bibliotecas como re e ftfy no Python facilita a tarefa de pré-processamento. Lembre-se de que não é necessário remover as stopwords, pois o BERT lida bem com elas.

O processo de pré-processamento é uma etapa crítica na jornada de construção de modelos de NLP, e a qualidade dos resultados depende fortemente de quão bem os dados são preparados. Portanto, dedique tempo e atenção ao pré-processamento de seus dados para garantir o sucesso de seus projetos de NLP (Classificação de textos, Reconhecimento de Entidades Nomeadas, etc).

Espero que este guia seja útil para você no pré-processamento de seus próprios dados em português para modelos BERT e outros modelos de NLP.