Olá, tudo bem? Me chamo João, sou instrutor aqui na Alura e irei te acompanhar neste curso.
Audiodescrição: João se identifica como um homem de pele clara. Usa bigode e cavanhaque, e tem cabelo médio. Veste uma camiseta preta lisa e, ao fundo, há uma parede lisa com iluminação azul e verde.
Já considerou utilizar modelos de IA para realizar tarefas personalizadas e automatizar processos?
Neste curso, construiremos um projeto prático de NLP (Processamento de Linguagem Natural) utilizando a plataforma Hugging Face para a avaliação automática de redações.
Durante o projeto, utilizaremos modelos pré-treinados e aplicaremos seus conhecimentos para criar nosso próprio modelo, especializado em atribuir notas a redações. Exploraremos aplicações como tokenização de texto, treinamento de modelos e construção de aplicações com a ferramenta Gradle, focando na tarefa de classificação de texto.
No final, geraremos um aplicativo intitulado "Insira um texto para receber uma nota entre 0 e 1.000". À esquerda, temos um campo com o texto "Digite o texto" com os botões "Clear" e "Submit" abaixo; à direita, um campo com o nome "Nota da redação" e abaixo um botão "Flag".
Na caixa de texto à esquerda, onde colaremos um conteúdo. Ao clicar no botão "Submit", a aplicação executará o modelo de IA e exibirá uma nota, que, neste exemplo, é 800.
Ao final do projeto, seremos capazes de construir uma aplicação prática e útil. Essa ferramenta oferece um grande benefício para as pessoas usuárias, que recebem feedback instantâneo ao obterem as notas de suas redações. Além disso, a empresa que a implementa otimiza processos de avaliação de redações, economizando tempo e recursos, pois a aplicação permite avaliar inúmeras redações de diferentes pessoas em pouco tempo.
Aviso: Durante o curso, não abordaremos a transferência de aprendizado para modelos de geração de texto ou chatbots. Nosso foco será na tarefa de classificação de texto.
Para acompanhar o conteúdo, é necessário ter conhecimento em Python e conceitos de Machine Learning.
Vamos começar?
Um curso preparatório está procurando maneiras de ajudar seus estudantes a praticar mais a redação de textos. Atualmente, o curso só consegue avaliar uma redação por semana para cada estudante. Isso desmotiva os estudantes, pois eles não têm feedback sobre as notas das redações que produzem.
Nosso objetivo é construir uma aplicação de modelos de IA para avaliar automaticamente as redações. Assim, os estudantes poderão praticar quantas vezes quiserem e receber feedback imediato sobre seu desempenho nos estudos.
Como podemos criar uma aplicação para avaliar automaticamente redações? Utilizaremos a linguagem Python, o Google Colab e a plataforma **Hugging Face **para empregar modelos pré-treinados que realizam a classificação de texto.
transformersO primeiro passo no ambiente do Colab é instalar a biblioteca transformers, da plataforma Hugging Face. Na primeira célula de código, digitamos:
!pip install -q transformers
Executamos com "Ctrl + Enter".
Enquanto a biblioteca está sendo instalada, podemos usar a próxima célula para importar o método que utilizaremos para carregar os modelos da plataforma. O método é o pipeline(). Na próxima célula, digitamos:
from transformers import pipeline
Executamos com "Ctrl + Enter".
Enquanto importamos o método, podemos explorar a plataforma Hugging Face para escolher o modelo que usaremos na tarefa de classificação de textos.
Na plataforma Hugging Face, para encontrar os modelos, acessamos o menu superior direito e clicamos em "Models" ("Modelos"). Nesta página, serão listados todos os modelos disponíveis na plataforma.
Precisamos de um modelo que classifique textos e atribuir uma nota a eles. Na plataforma, pode ser difícil encontrar um modelo específico para atribuição de notas a redações. No entanto, podemos usar um modelo que faz classificação de textos com base em labels personalizados.
Para isso, selecionaremos um modelo do tipo "Zero-Shot Classification", na seção "Natural Language Processing" ("Processamento de Linguagem Natural") à esquerda. Isso filtrará os modelos que realizam esse tipo de tarefa, incluindo modelos em várias línguas.
Precisamos selecionar um modelo em português. No menu lateral esquerdo, vamos até a filtragem e escolhemos a opção "Languages" ("Línguas"). Digitamos "Portuguese" na caixa de texto.
Isso filtrará apenas os modelos de classificação Zero-Shot em português. Selecionamos o modelo "Mel-Iza0/zero-shot". A página do modelo exibirá informações sobre como usá-lo. O que precisamos é do nome do caminho desse modelo.
No canto superior esquerdo da tela, encontramos o nome do modelo e um ícone para copiar esse nome. Clicamos no ícone de folha, que é "Copy Model Name to Clipboard" ("Copiar Nome do Modelo para a Área de Transferência").
Mel-Iza0/zero-shot
Em seguida, retornamos ao ambiente Colab. Carregamos o modelo e o armazenamos em uma variável chamada classificador. Usamos pipeline() para isso. Dentro dessa função, especificamos a tarefa como 'zero-shot-classification'.
Como segundo parâmetro, indicamos o nome do modelo que vamos usar. Digitamos model= e pressionamos "Ctrl + V" para colar o nome do modelo copiado da plataforma Hugging Face: model = 'Mel-Iza0/zero-shot'.
Como terceiro parâmetro, devemos especificar o tokenizer que o modelo usará para converter os textos em uma forma que ele consiga compreender. Usamos tokenizer= e colamos o mesmo nome do modelo para especificar o tokenizer que será utilizado.
classificador = pipeline('zero-shot-classification', model = 'Mel-Iza0/zero-shot', tokenizer = 'Mel-Iza0/zero-shot')
Executamos a célula com "Ctrl + Enter". O modelo será carregado no ambiente Colab, o que pode levar algum tempo, pois os modelos são grandes e pesados.
Na próxima célula, inserimos o texto que será utilizado para a classificação. Digitamos texto = '' e colamos a redação que já está copiada para a área de transferência do computador.
texto = 'Com o início da era digital, a capacidade de transmissão de informações cresceu apressuradamente, o que facilitou o contato com diversos assuntos, dentre eles a educação sexual . Entretanto, surgiram paralelamente algumas questões, das quais se destacam a preocupação com o momento adequado do ingresso do tema a vida do estudante, assim como de maneira antagônica, o aumento de casos de DST´S\\xa0\\xa0e gravidez indesejada nesse período, a qual leva a um maior questionamento sobre o começo desta pauta., A falta de comunicação sobre a sexualidade entre jovens no Brasil acarreta muitas das vezes\\xa0na inserção desses em um meio repleto de dúvidas, gerando a ocorrência de doenças sexualmente transmissíveis e de gravidez precoce. Com base nisso, muitos adolescentes buscam compreender melhor essas questões na internet, local onde se podem encontrar notícias falsas ou inadequadas para seu desenvolvimento, impedindo assim a correta compreensão do assunto, assim como a responsabilidade imposta por ele., Por outro lado, o diálogo em relação à sexualidade e seus tópicos é um tabu para pais e professores, que se sentem desorientados sobre a devida hora e os devidos critérios a serem tratados com os filhos e alunos, dificultando com que esses esclareçam suas dúvidas e entenda de maneira correta, o que levaria a conscientização da seriedade dessa discussão., Em virtude do que foi mencionado, as indagações a respeito divide várias opiniões e reflexões acima do que deve ser feito. É de extrema importância o Ministério da Educação, em parceria com o Ministério da Cidadania, implantar a educação sexual na matriz curricular estudantil dos jovens, através de aulas elaboradas e destinadas ao esclarecimento de perguntas, assim como palestras e programas com a intenção de propagar o conteúdo aos estudantes, contando com o suporte dos pais, funcionários e encarregados da rede de ensino no país, para que seja realizado constantemente.'
Com a redação colada, executamos a célula com "Ctrl + Enter". Agora, o texto está pronto para ser usado na classificação.
É bem simples realizar a classificação. Utilizamos o classificador que armazenamos na célula anterior. Digitamos classificador(), passando o texto que desejamos classificar como o primeiro parâmetro.
Como segundo parâmetro, indicamos as labels que serão usadas no modelo para a classificação. O modelo selecionará a label mais provável com base no texto fornecido.
As labels que vamos usar são as notas que desejamos atribuir. Para isso, escrevemos candidate_labels. Essas labels possíveis serão colocadas em uma lista. Escrevemos [] e adicionamos as notas entre aspas, como 0, 1, 2, 3, e assim por diante, até 10, incluindo 7, 8, 9 e 10.
classificador(texto , candidate_labels = ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '10'])
Executamos a célula com "Ctrl + Enter" para que o modelo classifique o texto com base nas notas.
O processo pode levar algum tempo, pois o modelo transformará o texto para o formato adequado usando o tokenizer e, em seguida, realizará a classificação com base nas labels.
{'sequence': 'Com o início da era digital, a capacidade de transmissão de informações cresceu apressuradamente, o que facilitou o contato com diversos assuntos, dentre eles a educação sexual . Entretanto, surgiram paralelamente algumas questões, das quais se destacam a preocupação com o momento adequado do ingresso do tema a vida do estudante, assim como de maneira antagônica, o aumento de casos de DST´S\\xa0\\xa0e gravidez indesejada nesse período, a qual leva a um maior questionamento sobre o começo desta pauta., A falta de comunicação sobre a sexualidade entre jovens no Brasil acarreta muitas das vezes\\xa0na inserção desses em um meio repleto de dúvidas, gerando a ocorrência de doenças sexualmente transmissíveis e de gravidez precoce. Com base nisso, muitos adolescentes buscam compreender melhor essas questões na internet, local onde se podem encontrar notícias falsas ou inadequadas para seu desenvolvimento, impedindo assim a correta compreensão do assunto, assim como a responsabilidade imposta por ele., Por outro lado, o diálogo em relação à sexualidade e seus tópicos é um tabu para pais e professores, que se sentem desorientados sobre a devida hora e os devidos critérios a serem tratados com os filhos e alunos, dificultando com que esses esclareçam suas dúvidas e entenda de maneira correta, o que levaria a conscientização da seriedade dessa discussão., Em virtude do que foi mencionado, as indagações a respeito divide várias opiniões e reflexões acima do que deve ser feito. É de extrema importância o Ministério da Educação, em parceria com o Ministério da Cidadania, implantar a educação sexual na matriz curricular estudantil dos jovens, através de aulas elaboradas e destinadas ao esclarecimento de perguntas, assim como palestras e programas com a intenção de propagar o conteúdo aos estudantes, contando com o suporte dos pais, funcionários e encarregados da rede de ensino no país, para que seja realizado constantemente.',
'labels': ['0', '8', '9', '2', '10', '7', '5', '3', '6', '4', '1'],
'scores': [0.11875257641077042,
0.09610161185264587,
0.0960959792137146,
0.092938132584095,
0.09243637323379517,
0.0899648517370224,
0.08993928134441376,
0.08489268273115158,
0.08176548033952713,
0.08102324604988098,
0.07608980685472488]}
O código terminou de executar. No output, encontraremos as informações sobre o texto que foi classificado na seção sequence. Se rolarmos para baixo no output, veremos as labels da classificação e também os scores.
Os scores indicam a probabilidade, conforme o modelo, de que o texto corresponda a cada uma dessas labels.
O modelo indicou que a label mais provável é 0. Portanto, para essa redação, o modelo atribuiu a nota 0 com uma probabilidade de 11%. Além disso, as próximas labels classificadas foram 8, 9, 2 e 10, nessa ordem, refletindo as probabilidades de cada nota para a redação.
Conseguimos carregar um modelo pré-treinado e realizar a tarefa de avaliar uma redação, atribuindo uma nota a ela. No entanto, isso ainda não é um aplicativo, pois estamos usando código e o estudante não consegue inserir a redação e receber uma nota de forma prática.
No próximo vídeo, continuaremos a construção da nossa aplicação baseada neste modelo pré-treinado.
Já carregamos um modelo pré-treinado da plataforma Hugging Face e o utilizamos para avaliar automaticamente uma redação, atribuindo uma nota de 0 a 10. No entanto, para um estudante de um curso preparatório, não é prático acessar o ambiente do Google Colab e usar programação para receber uma nota para sua redação. Então, como podemos tornar esse modelo acessível de forma interativa e prática?
Podemos usar a biblioteca Gradle para construir uma aplicação que tornará o modelo acessível de forma rápida e eficiente. Na primeira célula do código, inserimos o comando para instalar a biblioteca Gradle com o seguinte comando:
!pip install -q gradio
Executamos com "Ctrl + Enter".
Após a instalação, importamos a biblioteca usando import gradio as e damos o apelido gr para facilitar seu uso.
import gradio as gr
Executamos essa célula com "Ctrl + Enter".
Na próxima célula, começamos a construir a nossa aplicação. A aplicação receberá um texto e retornará uma nota para essa redação. Vamos criar uma função para isso. Escrevemos def mostrar_resultado(texto):, pressionamos "Enter" e adicionamos o return da função.
O valor retornado será o resultado do classificador() que criamos anteriormente. Copiamos o código candidate_labels = ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '10'] e colamos logo após o return.
def mostrar_resultado(texto):
return classificador(texto , candidate_labels = ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '10'])
Executamos a célula com "Ctrl + Enter", e agora temos a função principal da nossa aplicação.
Agora, vamos criar a interface da nossa aplicação. Na próxima célula, começamos com app = gr.Interface(). Para configurar a função que será utilizada pelo aplicativo, definimos fn = mostrar_resultado,, sendo mostrar_resultado o nome da função.
O próximo parâmetro é inputs = ['text'], que indica que o aplicativo receberá um input no formato texto. Isso criará uma caixa de texto onde podemos inserir a redação.
Em seguida, adicionamos o parâmetro outputs=['text'], que especifica que o resultado também será exibido no formato texto. Isso cria uma caixa de texto para mostrar a nota retornada pela função. Por fim, adicionamos app.launch() na mesma célula
app = gr.Interface(
fn = mostrar_resultado,
inputs = ['text'],
outputs = ['text']
)
app.launch()
Executamos com "Ctrl + Enter". A aplicação será gerada e um link será disponibilizado para acesso no navegador.
Link gerado no retorno do instrutor:
No ambiente do Colab, a aplicação também será exibida diretamente no output. Testamos o link clicando nele para abrir o aplicativo gerado no output. Para verificar o funcionamento, inserimos o mesmo texto utilizado na classificação inicial na caixa de texto. Em seguida, clicamos no botão "Submit". O output é processado e exibe o resultado da classificação do modelo.
Esse processo pode levar algum tempo, pois o modelo está realizando todo o processamento.
{'sequence': 'Com o início da era digital, a capacidade de transmissão de informações cresceu apressuradamente, o que facilitou o contato com diversos assuntos, dentre eles a educação sexual . Entretanto, surgiram paralelamente algumas questões, das quais se destacam a preocupação com o momento adequado do ingresso do tema a vida do estudante, assim como de maneira antagônica, o aumento de casos de DST´S\\xa0\\xa0e gravidez indesejada nesse período, a qual leva a um maior questionamento sobre o começo desta pauta., A falta de comunicação sobre a sexualidade entre jovens no Brasil acarreta muitas das vezes\\xa0na inserção desses em um meio repleto de dúvidas, gerando a ocorrência de doenças sexualmente transmissíveis e de gravidez precoce. Com base nisso, muitos adolescentes buscam compreender melhor essas questões na internet, local onde se podem encontrar notícias falsas ou inadequadas para seu desenvolvimento, impedindo assim a correta compreensão do assunto, assim como a responsabilidade imposta por ele., Por outro lado, o diálogo em relação à sexualidade e seus tópicos é um tabu para pais e professores, que se sentem desorientados sobre a devida hora e os devidos critérios a serem tratados com os filhos e alunos, dificultando com que esses esclareçam suas dúvidas e entenda de maneira correta, o que levaria a conscientização da seriedade dessa discussão., Em virtude do que foi mencionado, as indagações a respeito divide várias opiniões e reflexões acima do que deve ser feito. É de extrema importância o Ministério da Educação, em parceria com o Ministério da Cidadania, implantar a educação sexual na matriz curricular estudantil dos jovens, através de aulas elaboradas e destinadas ao esclarecimento de perguntas, assim como palestras e programas com a intenção de propagar o conteúdo aos estudantes, contando com o suporte dos pais, funcionários e encarregados da rede de ensino no país, para que seja realizado constantemente.',
'labels': ['0', '8', '9', '2', '10', '7', '5', '3', '6', '4', '1'],
'scores': [0.11875257641077042,
0.09610161185264587,
0.0960959792137146,
0.092938132584095,
0.09243637323379517,
0.0899648517370224,
0.08993928134441376,
0.08489268273115158,
0.08176548033952713,
0.08102324604988098,
0.07608980685472488]}
Após cerca de um minuto, o resultado aparece, igual ao output obtido anteriormente. O resultado inclui o texto inserido, as labels ordenadas da mais provável para a menos provável, e os scores, que representam a probabilidade de cada nota.
Para a pessoa estudante, o formato atual não é prático. Ela precisaria interpretar informações como {}, verificar a sequência, e entender que a nota dela é a primeira na lista de labels.
Vamos simplificar a função do aplicativo para que retorne apenas a nota mais provável, que é a primeira informação da lista labels. Retornamos ao código do Colab, localizamos a função e, ao final do return classificador(), adicionamos ['labels'][0] para acessar a primeira nota.
def mostrar_resultado(texto):
return classificador(texto , candidate_labels = ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '10'])['labels'][0]
Executamos novamente essa célula para atualizar a função e, em seguida, executamos a célula de baixo com "Ctrl + Enter" para atualizar a aplicação do Gradle. É importante realizar essas etapas para refletir a nova função.
Agora, copiamos e colamos novamente a redação, e clicamos no botão "Submit". O resultado deve mostrar apenas a nota da pessoa estudante no output. Quando o processamento for concluído, o output exibirá somente a nota atribuída, que neste caso foi zero.
output
0
Agora, temos uma aplicação que avalia uma redação e atribui uma nota de zero a 10. A aplicação é prática e dinâmica, e um link online foi gerado para que a pessoa estudante possa utilizá-la.
No entanto, ao analisar os resultados, o modelo apresenta algumas limitações. Ele pode demorar para retornar o resultado e as probabilidades das notas são bastante próximas entre si. Por exemplo, a nota zero tem 11% de probabilidade, enquanto a nota 8 tem 9%, e a próxima também tem 9%, e assim por diante.
Esse modelo, por ser generalista, é capaz de realizar classificações, mas não é muito eficaz em atribuir notas personalizadas para textos. Para obter resultados mais precisos, seria necessário um modelo treinado especificamente para essa tarefa.
Nas próximas aulas, vamos utilizar técnicas para construir o nosso próprio modelo que vai fazer essa tarefa de forma mais rápida e também de forma mais eficiente, atribuindo uma nota que faz mais sentido. Vamos fazer isso nas próximas aulas!
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