É possível dizer que a principal diferença entre tokenização e lematização é o momento no qual essas tecnologias são aplicadas, tanto no mercado cripto quanto em outros. Isso porque, apesar de terem finalidades semelhantes, cada uma tem formas de atuação distintas.
Para você entender melhor os dois conceitos, vamos de spoiler! Mais adiante você terá detalhes, mas, comparando tokenização e lematização brevemente — e de uma maneira bastante simplória —, podemos dizer que ambos os processos reduzem algo grande em frações menores.
No entanto, a diferença entre tokenização e lematização é o que é extraído para promover essa redução e quando o processo é feito. Em linhas gerais, a tokenização acontece primeiro, e a lematização depois, como um refinamento da primeira redução.
Está se questionando o que isso tem a ver com a compra e venda de criptomoedas? Um dos resultados que podem ser obtidos com o uso das tecnologias tokenização e lematização é a identificação de quais são os ativos digitais mais interessantes de serem adquiridos.
Ah! Vale lembrar também que as soluções podem ser usadas separadamente. Porém, em conjunto, tendem a trazer resultados mais significativos.
Está pensando em se aventurar no mundo de investimento cripto e quer entender melhor como as tecnologias de tokenização e lematização podem ajudar você?
Então siga a leitura deste artigo e confira a explicação com as diferenças entre tokenização e lematização, para que servem, quais resultados podem trazer e muito mais!
Neste artigo, você aprenderá:
- a diferença entre tokenização e lematização;
- o que contempla cada uma dessas tecnologias;
- o que é tokenização em NPL;
- por quais motivos você deve aprender sobre essas soluções.
Qual a diferença entre tokenização e lematização?
| Tokenização | Lematização |
| Processo usado para fracionar algo, a exemplo de um ativo digital. | Tipo de processamento natural que extrai a raiz do verbo, simplificando-o |
| Geralmente, é a primeira etapa em processos de análise que usam linguagem natural | Tende a ser usada como complemento à tokenização, deixando esse processo mais refinado |
A principal diferença entre tokenização e lematização é o que cada uma das tecnologias extrai para fracionar algo, a exemplo de uma moeda digital. Entretanto, há outra importante diferenciação entre ambas, que é o momento em que cada uma é usada no processo de redução.
Para essa explicação ficar mais clara, usaremos uma frase como exemplo. Imagine que um detentor de Bitcoin tenha feito o seguinte comentário em uma rede social: “O Bitcoin está entre as moedas digitais mais promissoras deste ano. Isto é incrível, porque comprei algumas frações“.
Considerando um processo de tokenização em NLP (explicaremos o que é, em detalhes, mais adiante), a linguagem de máquina transformará cada uma dessas palavras em um token distinto, mais ou menos assim:
[ ‘O’, ‘Bitcoin’, ‘está’ , ‘entre’, ‘as’, ‘moedas’ , ‘digitais’ , ‘mais’ , ‘promissoras’ , ‘deste’ , ‘ano’ , ‘.’ ,’Isto’ ,’é’ ,’incrível’, ‘,’, ‘porque’, ‘comprei’ , ‘algumas’ ,’frações’ , ‘.’’
Já a lematização refinará o processo, extraindo a raiz dos verbos. Por exemplo, transformará automaticamente “está” em “estar”, e “comprei” em “comprar”.
Para ficar mais clara a diferença entre tokenização e lematização, confira a seguir a explicação sobre cada uma dessas tecnologias.
O que é tokenização?
A tokenização é um processo digital usado para fragmentar algo. Explicando de outro modo, é uma forma de dividir, repartir ou fracionar em pedaços menores um item maior, a fim de viabilizar seu uso ou comercialização em frações reduzidas, com valor de mercado proporcional.
No mundo das criptomoedas, a tokenização fraciona um ativo digital em partes menores, as quais também são criptografadas em uma rede blockchain e podem ser compradas e vendidas como as outras criptomoedas.
Essas moedas digitais são chamadas de tokens, que são a representação de uma cripto. São criados a partir de uma blockchain já existente, mas que também têm valor monetário, podendo ser amplamente usados e negociados.
Existem diversos tipos de tokens no mercado, tais como:
- utility tokens: desenvolvidos para serem usados por seus detentores para acesso a produtos e/ou serviços específicos de uma marca ou empresa;
- fan tokens: criados por clubes esportivos para fomentar o engajamento e a participação dos torcedores, além de gerar uma nova fonte de receita para o time;
- payment tokens: tem, como função, ser usado como meio de pagamento on-line.
O que é a lematização?
Lematização é um tipo de processamento natural (linguagem de máquina) que identifica e separa a raiz de uma palavra automaticamente. Originário do termo em inglês “lemmatization”, o processo digital consiste na extração do infinitivo do verbo, a fim de simplificar a palavra.
Por exemplo, termos como “tinha” e “tenho” são transformados em “ter” por meio dessa aplicação.
Está pensando o que isso tem a ver com o universo das criptomoedas?
Bem, podemos dizer que à medida que tecnologias emergentes como a lematização evoluem, as moedas digitais tendem a se tornar mais potentes e interessantes.
Uma das aplicações da lematização pode ser “diminuir” as criptos — isto é, realizar o fracionamento delas — deixando-as muito mais acessíveis financeiramente, condição que estimularia a compra e a venda dos ativos digitais.
A tecnologia também pode ser uma maneira de aprimorar a criptografia, atribuindo muito mais segurança às redes blockchain e a todos os processos realizados nela.
Dica! Aproveite que está aqui e assista este vídeo que fala sobre o que é blockchain e como funciona.
O que é tokenização em NLP?
Ainda nesse cenário sobre a diferença entre tokenização e lematização, tem mais um importante ponto que você precisa conhecer: a tokenização em NLP. Para explicar o conceito, partiremos do princípio.
NLP é a sigla para o termo em inglês Natural Language Processing, que, na tradução para o nosso, idioma quer dizer Processamento de Linguagem Natural (PLN). Consiste em uma tecnologia que permite extrair o significado de textos escritos.
O principal objetivo é substituir a interação humana na leitura de textos, extraindo automaticamente informações relevantes de diferentes tipos de conteúdos.
Partindo desse princípio, fica mais fácil entender que a tokenização em NLP é a divisão de um determinado texto em pequenos pedaços, a fim de extrair insights e percepções importantes.
O Processamento de Linguagem Natural é amplamente usado no desenvolvimento de assistentes virtuais, criação de chatbots, análise de sentimentos de clientes frente a um produto ou serviço, entre outras aplicações relacionadas.
No mundo cripto, a tokenização em NLP pode ser usada na identificação e na pesquisa de quais são as criptomoedas mais promissoras, a partir da análise de comentários de investidores, detentores e interessados na compra e venda dos ativos.
Por que é interessante conhecer a distinção entre tokenização e lematização?
Conhecer a diferença entre tokenização e lematização é importante porque ambas as tecnologias fazem parte do mercado cripto, além de serem formas de aprimorar os processos de análise de moedas digitais.
Por isso, se você está se preparando para investir nesse universo, é fundamental saber tudo que acontece nele, a fim de aproveitar todas as vantagens que oferece.
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