Modelos de linguagem baseados em caracteres são modelos estatísticos usados principalmente em processamento de linguagem natural (PNL), aprendizado de máquina e inteligência artificial. Esses modelos baseiam-se na suposição de que os caracteres são os elementos atômicos das palavras e, portanto, podem ser usados para prever com precisão a probabilidade de uma determinada palavra ocorrer em um idioma.
Os modelos de linguagem baseados em caracteres são treinados em corpora de texto (uma coleção de documentos de texto) para aprender vários idiomas e suas características únicas, como a presença de determinados artefatos ou palavras. Durante o treinamento, modelos de linguagem baseados em caracteres são ajustados para determinar qual combinação de caracteres e outros recursos de linguagem é a melhor combinação para gerar previsões mais precisas.
O principal benefício dos modelos de linguagem baseados em caracteres é que eles permitem que os desenvolvedores projetem algoritmos mais sofisticados que possam identificar palavras ou frases em um idioma, facilitando a construção de aplicativos que possam compreender entradas de linguagem natural. Além disso, esses modelos podem ser usados para construir aplicativos usando processamento de linguagem natural (PNL) e aprendizado de máquina para tarefas como categorização de texto e sistemas de recomendação baseados em conteúdo.
No entanto, os modelos de linguagem baseados em caracteres são limitados pela sua dependência de corpora de texto, o que pode ser difícil de obter e limitar a precisão do modelo. Além disso, a precisão dos modelos de linguagem baseados em caracteres pode ser afetada pelo tamanho e pela qualidade dos dados de treinamento.
Apesar dessas limitações, os modelos de linguagem baseados em caracteres continuam sendo uma escolha de modelo popular entre os desenvolvedores para aplicações que utilizam processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina. Isso se deve à sua capacidade de detectar com precisão padrões ocultos em dados de texto que podem ser difíceis de identificar pelos modelos de aprendizado de máquina mais tradicionais.
