Producing synthetic instances for textual classification and natural language inference - Bencke, Luciana Regina (2024)
A tarefa de Inferência de Linguagem Natural (NLI) é um tipo especial de classificação de textos focada na dedução – um modelo é apresentado a um par de sentenças (premissa e hipótese) e classifica a relação entre os seus significados. Treinar modelos com conjuntos de dados para NLI é fundamental para sistemas semânticos. Além disso, conjuntos de dados de NLI são usados para treinar modelos de sentence-transformers (ST), que usam redes Siamesas para aprender a relação entre o par de sentenças, gerando boas representações (embeddings) em um espaço onde sentenças semelhantes ficam próximas. As embeddings de sentenças podem ser usadas como recursos para treinar outros modelos em tarefas como clustering e classificação. Os recursos existentes para NLI em português são limitados. Criar ou ampliar conjuntos de dados manualmente é custoso e requer conhecimento especializado. O aumento de dados (DA) oferece alternativas para superar essa limitação. DA é o primeiro passo para o desenvolvimento de instâncias sintéticas, e a geração de texto pode ser usada como um método de DA, especialmente ao utilizar o poder dos recentes grandes modelos de linguagens (LLM). Este trabalho se concentra na produção de um conjunto sintético de dados para NLI e na sua utilização para treinar modelos ST para gerar embeddings em português, empregando DA como primeiro passo para avaliar o comportamento da geração de texto. Com o objetivo de suprir a falta de recursos em português, esta tese apresenta o InferBR, um conjunto de dados sintéticos para NLI produzido empregando um processo majoritariamente automático. O InferBR foi utilizado para treinar modelos ST especializados em gerar embeddings em português, que apresentaram melhor desempenho que os modelos multilíngues existentes nas tarefas de clustering, classificação e similaridade semântica.