Como obter embeddings do texto que possam ser usados como entrada em um transformador?

Para obter embeddings de texto para um transformador, geralmente seguem-se os seguintes passos:

1. Tokenização: dividir o texto em tokens (palavras, subpalavras ou caracteres), por exemplo, usando Byte-Pair Encoding (BPE) ou WordPiece.
2. Conversão de tokens em índices: atribuir a cada token um índice numérico do vocabulário do modelo.
3. Embedding de tokens: os índices são passados para uma camada de embedding que os transforma em vetores de dimensão fixa.

Exemplo em Python usando a biblioteca Hugging Face Transformers:

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch

# Carregar o tokenizador e o modelo pré-treinados
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = AutoModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

texto = "Exemplo de texto para embeddings"

# Tokenização e conversão em tensores
inputs = tokenizer(texto, return_tensors='pt')

# Obter os embeddings (saída da última camada oculta)
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)

embeddings = outputs.last_hidden_state  # tamanho [batch_size, seq_len, hidden_size]

Estes embeddings podem ser usados como entrada para camadas posteriores do transformador ou outros modelos.