PLN
Você já conversou com uma assistente virtual, usou a busca por voz no celular ou traduziu um texto automaticamente com o Google Tradutor? Se sim, você já teve contato direto com o Processamento de Linguagem Natural, ou simplesmente PLN.
Mas o que exatamente é isso?
Definindo o PLN
O Processamento de Linguagem Natural é uma área da inteligência artificial (IA) que permite que máquinas entendam, interpretem, produzam e interajam com a linguagem humana. O objetivo do PLN é reduzir a barreira entre a linguagem humana (natural) e a linguagem das máquinas (estruturada, matemática).
Em outras palavras: o PLN ensina computadores a “entenderem” o que dizemos ou escrevemos — e a responderem de forma coerente.
O PLN atua na interseção entre linguística computacional, aprendizado de máquina e ciência da computação, permitindo que máquinas processem texto ou fala em linguagem natural. Isso inclui tarefas como:
Reconhecimento de fala (Speech Recognition);
Análise sintática (Parsing);
Geração de linguagem natural (Natural Language Generation – NLG);
Resposta a perguntas (Question Answering – QA);
Tradução automática (Machine Translation – MT);
Análise de sentimentos (Sentiment Analysis).
Principais Tarefas de PLN: Como as Máquinas Compreendem a Linguagem Humana?
O Processamento de Linguagem Natural (PLN) é uma das áreas mais fascinantes da Inteligência Artificial. Ele permite que computadores compreendam, interpretem e até gerem linguagem humana de maneira inteligente. Mas, afinal, como isso acontece?
Neste post, vamos explorar as principais tarefas de PLN, explicando o que cada uma faz — e o melhor: com exemplos simples que você pode entender em menos de 20 minutos!
1. Tokenização
A tokenização é a primeira etapa do PLN. Aqui, o texto é quebrado em unidades menores, como palavras ou frases.
Exemplo:
Aplicação: Ajuda a preparar o texto para outras tarefas, como análise de sentimentos ou tradução.
2. Remoção de Stopwords
Stopwords são palavras com pouca carga semântica, como “de”, “o”, “é”, “em”. Elas geralmente não agregam muito significado na análise e podem ser removidas.
Exemplo:
Aplicação: Limpa o texto para focar nas palavras mais importantes.
3. Lematização e Stemming
Essas técnicas servem para normalizar as palavras.
Stemming: Reduz a palavra ao seu radical.
Lematização: Reduz a palavra à sua forma canônica (dicionário).
Exemplo:
Palavras: “correndo”, “correu”, “corre”
Stemming: “corr”
Lematização: “correr”
Aplicação: Muito usada em buscas por palavras-chave e agrupamentos semânticos.
4. Análise de Sentimento
Essa tarefa identifica a emoção por trás do texto: positiva, negativa ou neutra.
Exemplo:
"O atendimento foi excelente!" → Sentimento positivo
"O produto chegou quebrado." → Sentimento negativo
Aplicação: Avaliações de clientes, redes sociais, monitoramento de marcas.
5. Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER)
NER (Named Entity Recognition) identifica e classifica entidades importantes no texto, como nomes de pessoas, lugares, organizações e datas.
Exemplo:
Frase: “A reunião será em São Paulo na segunda-feira com Ana.”
Entidades reconhecidas:
Local: São Paulo
Data: segunda-feira
Pessoa: Ana
Aplicação: Organizar informações, busca inteligente, análise de notícias.
6. Classificação de Texto
Essa tarefa categoriza o texto em grupos predefinidos.
Exemplo:
Frase: “Promoção válida só hoje!” → Categoria: Marketing
Frase: “A vacina contra gripe está disponível.” → Categoria: Saúde
Aplicação: Filtros de spam, recomendação de conteúdos, organização automática de e-mails.
7. Geração de Linguagem Natural (NLG)
A NLG é o oposto da compreensão: a máquina agora cria textos automaticamente com base em dados.
Exemplo:
Entrada: Temperatura: 32°C, Clima: Sol
Saída: “Hoje está um dia ensolarado com temperatura de 32 graus.”
Aplicação: Relatórios automáticos, assistentes virtuais, resumos de notícias.
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