Summary  
This chapter covers the programming concept of natural language processing (NLP), which involves algorithms and techniques for computers to understand, interpret, and generate human language.

General domain of usage  
Chatbots

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**Processamento de Linguagem Natural (PLN)** é um campo na interseção entre IA, linguística e ciência da computação. Seu objetivo é permitir que computadores compreendam, interpretem e gerem **linguagem humana**, impulsionando tecnologias como motores de busca, assistentes de voz, sistemas de tradução e chatbots.

PLN está presente em diversas aplicações do cotidiano:

* **Mecanismos de busca** interpretam a intenção da consulta;
* **Assistentes virtuais** compreendem comandos de voz;
* **Ferramentas de tradução** oferecem conversão de idiomas em tempo real;
* **Análise de sentimento** detecta opiniões e emoções;
* **Chatbots** fornecem suporte automatizado instantâneo.


Explore os fundamentos do Processamento de Linguagem Natural (PLN) ao aprender técnicas essenciais de pré-processamento de texto e métodos para representação de dados textuais. Adquira experiência prática com ferramentas utilizadas para limpar, analisar e interpretar informações textuais. Desenvolva as habilidades necessárias para transformar linguagem bruta em insights estruturados, estabelecendo uma base sólida para aplicações avançadas em inteligência artificial e aprendizado de máquina.

Aprofunde-se nos fundamentos do pré-processamento de texto para preparar textos brutos para análise. Aprenda a tokenizar textos, filtrar stop words e personalizar a tokenização com expressões regulares.

Descubra como as palavras podem ser reduzidas às suas formas básicas utilizando stemming e lematização. Domine a marcação de classe gramatical para enriquecer o texto com contexto gramatical e aplique lematização sensível à classe gramatical.

Aprenda como textos podem ser representados por números utilizando modelos de espaço vetorial. Experimente na prática implementando e customizando dois modelos vetoriais populares: bag of words e TF-IDF.

Obtenha uma compreensão sólida sobre embeddings de palavras e como eles capturam significados semânticos. Explore as arquiteturas CBoW e Skip-gram utilizadas no Word2Vec e implemente-as por conta própria.

PNL e Suas Aplicações

Aplicações de PLN

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