Noções Básicas de PLN
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NLP permite que máquinas leiam, compreendam e gerem linguagem humana. Ao aplicar diversos algoritmos e modelos, sistemas de NLP podem realizar tarefas como reconhecimento de fala, tradução, sumarização e análise de sentimento.
Principais tarefas em NLP:
- Pré-processamento de texto: envolve a limpeza dos dados textuais para torná-los adequados à análise. Etapas comuns de pré-processamento incluem tokenização, remoção de stop words e stemming ou lematização;
- Classificação de texto: atribuição de categorias ou rótulos aos dados textuais. Análise de sentimento é um exemplo, onde o objetivo é classificar o texto como positivo, negativo ou neutro;
- Reconhecimento de entidades nomeadas (NER): identificação e classificação de entidades no texto, como nomes de pessoas, organizações, locais e datas;
- Rotulação de partes do discurso: determinação da estrutura gramatical de uma frase por meio da identificação de classes gramaticais como substantivos, verbos, adjetivos, etc.;
- Análise de sentimento: tarefa principal desta seção. A análise de sentimento envolve determinar o sentimento ou emoção expressa em um texto. É comumente utilizada na análise de postagens em redes sociais, avaliações de clientes e feedbacks, sendo geralmente realizada com modelos de aprendizado de máquina treinados em dados rotulados.
- O processo de dividir o texto em palavras ou frases individuais, conhecidos como tokens;
- A tokenização é uma etapa fundamental em NLP para transformar texto bruto em dados estruturados.
- Remoção de palavras comumente usadas (por exemplo, "the", "is", "and") que não contribuem significativamente para a análise;
- As stop words geralmente são removidas para reduzir ruído e focar em termos mais relevantes no texto.
- Redução das palavras à sua forma base ou raiz, por exemplo, "running" torna-se "run";
- A lematização geralmente é mais precisa que o stemming, pois considera o contexto das palavras;
- Ambas as técnicas ajudam a padronizar palavras para melhor análise e comparação.
- Representação de palavras em formato numérico usando vetores;
- Técnicas comuns como Word2Vec e GloVe ajudam a capturar relações semânticas entre palavras;
- As word embeddings possibilitam analisar palavras com base em seus significados e relações.
Em resumo, PLN é uma tecnologia fundamental que permite às máquinas processar e compreender a linguagem humana. Ao dominar os conceitos básicos de PLN, como pré-processamento de texto, classificação e embeddings, você estabelece a base para tarefas mais avançadas, como análise de sentimento e além.
Obrigado pelo seu feedback!
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- Classificação de texto: atribuição de categorias ou rótulos aos dados textuais. Análise de sentimento é um exemplo, onde o objetivo é classificar o texto como positivo, negativo ou neutro;
- Reconhecimento de entidades nomeadas (NER): identificação e classificação de entidades no texto, como nomes de pessoas, organizações, locais e datas;
- Rotulação de partes do discurso: determinação da estrutura gramatical de uma frase por meio da identificação de classes gramaticais como substantivos, verbos, adjetivos, etc.;
- Análise de sentimento: tarefa principal desta seção. A análise de sentimento envolve determinar o sentimento ou emoção expressa em um texto. É comumente utilizada na análise de postagens em redes sociais, avaliações de clientes e feedbacks, sendo geralmente realizada com modelos de aprendizado de máquina treinados em dados rotulados.
- O processo de dividir o texto em palavras ou frases individuais, conhecidos como tokens;
- A tokenização é uma etapa fundamental em NLP para transformar texto bruto em dados estruturados.
- Remoção de palavras comumente usadas (por exemplo, "the", "is", "and") que não contribuem significativamente para a análise;
- As stop words geralmente são removidas para reduzir ruído e focar em termos mais relevantes no texto.
- Redução das palavras à sua forma base ou raiz, por exemplo, "running" torna-se "run";
- A lematização geralmente é mais precisa que o stemming, pois considera o contexto das palavras;
- Ambas as técnicas ajudam a padronizar palavras para melhor análise e comparação.
- Representação de palavras em formato numérico usando vetores;
- Técnicas comuns como Word2Vec e GloVe ajudam a capturar relações semânticas entre palavras;
- As word embeddings possibilitam analisar palavras com base em seus significados e relações.
Em resumo, PLN é uma tecnologia fundamental que permite às máquinas processar e compreender a linguagem humana. Ao dominar os conceitos básicos de PLN, como pré-processamento de texto, classificação e embeddings, você estabelece a base para tarefas mais avançadas, como análise de sentimento e além.
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