--- language: - yrl pipeline_tag: fill-mask license: cc-by-4.0 widget: - text: "Se aría [MASK] retana." - text: "Aé urikú takuwa yawé [MASK] ti usú upinaitika." - text: "Ũbawa puxuwera wa asui [MASK] resé" --- # Canarim-Bert-Nheengatu

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## Introdução Canarim-Bert-Nheengatu é um modelo BERT pré-treinado para o idioma Nheengatu, uma língua indígena falada no Brasil. O modelo foi treinado com o objetivo de ser utilizado em tarefas de PNL (Processamento de Linguagem Natural) para o idioma Nheengatu, ajudando assim a formenção de recursos para o idioma. ## Nheengatu O nheengatu, também conhecido como tupi moderno e Língua Geral Amazônica, entre outras designações, é uma das dezenas de línguas indígenas brasileiras ainda vivas. O termo nheengatu surgiu por volta de meados do século XIX, significando originalmente "língua boa", resultado da composição do substantivo nheenga 'língua' e do adjetivo katú 'bom'. No padrão ISO 639-3, representa-se pelo código `yrl`, derivado de yeral (geral em português), um dos termos com que é designado em espanhol. O estudo do nheengatu reveste-se de grande importância histórica, uma vez que foi, durante dois séculos e meio, nas palavras de José Ribamar Bessa Freire, “a principal língua da Amazônia”, posição que perderia para o português apenas na segunda metade do século XIX. É talvez a única língua indígena brasileira cujo desenvolvimento ao longo de mais de quatro séculos pode ser acompanhado por meio de textos que documentam os seus vários estágios de evolução. (Fonte: [CompLin](https://github.com/CompLin/nheengatu/blob/main/nheengatu.md)) ## Dados de Treinamento Para treinar o modelo foi feita uma extensa coleta de dados de textos em Nheengatu, que foram extraídos de diversas fontes, como livros, artigos, sites, etc. Os dados foram limpos e preparados para o treinamento do modelo. Abaixo segue uma tabela com todas as fontes que foram utilizadas para o treinamento do modelo.
Referência (ABNT) ``` AMORIM, DE. Lendas em nheengatu e em português. [s.l.] Fundo Editorial-ACA, 1987. ARGOLO, W. Colonização e língua geral: o caso do sul da bahia. Papia, v. 23, p. 75–96, 2013. ÁVILA, M. T.; TREVISAN, R. G. Jaguanhenhém: um estudo sobre a linguagem do iauaretê. Magma, v. 22, p. 297–335, 2015. AYROSA, P. Diccionario portuguez-brasiliano e brasiliano-portuguez. [s.l.] Imprensa official do estado, 1934. AYROSA, P. Orações e diálogos da doutrina cristã na língua brasílica: Mss. do séc. XVIII. [s.l.] Universidade de São Paulo, Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras, 1950. AYROSA, P. Apontamentos para a bibliografia da língua tupi-guarani. [s.l.] Universidade de São Paulo, 1954. BARROS, C.; LESSA, A. L. Dicionário da língua geral do brasil. [s.l.] MPEG, 2015. BASTOS, A. A pantofagia, ou, As estranhas práticas alimentares na selva: estudo na região amazônica. [s.l.] Companhia Editora Nacional, 1987. BORGES, L. C. A lingua geral amazonica : aspectos de sua fonemica. 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[s.l.] Universidade Federal do Pará, 1970. v. 1. ```
## Modelos Disponiveis | Modelo | Arquitetura | #Layers | #Params | | ------ | ----------- | ------- | ------- | | [Canarim-Bert-Nheengatu](https://huggingface.co/dominguesm/canarim-bert-nheengatu) | Bert | 12 | 110M | ## Como usar ```python from transformers import pipeline pipe = pipeline('fill-mask', "dominguesm/canarim-bert-nheengatu") # ptbr: Ele tinha febre, por isso não foi pescar. # yrl: Aé urikú takuwa yawé resewara ti usú upinaitika. pipe('Aé urikú takuwa yawé [MASK] ti usú upinaitika.') # [{'score': 0.41232067346572876, # 'token': 460, # 'token_str': 'tẽ', # 'sequence': 'Aé urikú takuwa yawé tẽ ti usú upinaitika.'}, # {'score': 0.1178387925028801, # 'token': 665, # 'token_str': 'resewara', # 'sequence': 'Aé urikú takuwa yawé resewara ti usú upinaitika.'}, # {'score': 0.029453271999955177, # 'token': 2168, # 'token_str': 'artigu', # 'sequence': 'Aé urikú takuwa yawé artigu ti usú upinaitika.'}, # {'score': 0.027277836576104164, # 'token': 669, # 'token_str': 'sikuyaára', # 'sequence': 'Aé urikú takuwa yawé sikuyaára ti usú upinaitika.'}, # {'score': 0.020948367193341255, # 'token': 642, # 'token_str': 'akayu', # 'sequence': 'Aé urikú takuwa yawé akayu ti usú upinaitika.'}] ``` ## Desempenho em Tarefas de PNL - POSTAG O modelo foi avaliado na tarefa de classificação de tokens (POSTAG), utilizando o dataset [UD_Nheengatu-CompLin](https://github.com/UniversalDependencies/UD_Nheengatu-CompLin/), abaixo segue o resultado da avaliação. ``` precision recall f1-score support ADJ 0.7895 0.6522 0.7143 23 ADP 0.9355 0.9158 0.9255 95 ADV 0.8261 0.8172 0.8216 93 AUX 0.9444 0.9189 0.9315 37 CCONJ 0.7778 0.8750 0.8235 8 DET 0.8776 0.9149 0.8958 47 INTJ 0.5000 0.5000 0.5000 4 NOUN 0.9257 0.9222 0.9239 270 NUM 1.0000 0.6667 0.8000 6 PART 0.9775 0.9062 0.9405 96 PRON 0.9568 1.0000 0.9779 155 PROPN 0.6429 0.4286 0.5143 21 PUNCT 0.9963 1.0000 0.9981 267 SCONJ 0.8000 0.7500 0.7742 32 VERB 0.8651 0.9347 0.8986 199 micro avg 0.9202 0.9202 0.9202 1353 macro avg 0.8543 0.8135 0.8293 1353 weighted avg 0.9191 0.9202 0.9187 1353 ``` Mais detalhes sobre o modelo e a avaliação podem ser encontrados no repositorio [dominguesm/canarim-bert-postag-nheengatu](https://huggingface.co/dominguesm/canarim-bert-postag-nheengatu).