O processamento de linguagem natural (PLN) é uma área em rápido crescimento, que tem como objetivo permitir que computadores compreendam e processem linguagens naturais. Neste artigo, vamos explorar os principais pontos discutidos em um vídeo sobre PLN, utilizando a biblioteca SPICE em Python.

Conhecendo o PLN

O PLN é essencial em diversas aplicações, como análise de sentimentos, tradução e chatbots. O processamento de linguagem natural envolve técnicas como tokenização, análise sintática e reconhecimento de entidades. Além disso, é fundamental entender o contexto em linguagem para obter resultados precisos.

Tokens e Tokenização

A tokenização é o processo de dividir uma frase em palavras ou unidades menores, chamadas tokens. Isso é fundamental em PLN, pois permite que os computadores compreendam a estrutura da linguagem. No vídeo, o apresentador demonstra como extrair tokens de uma frase usando Python.

Biblioteca SpaCy

A biblioteca SpaCy é uma ferramenta poderosa para PLN em Python. Ela fornece modelos pré-treinados para várias línguas, incluindo português. O modelo pode ser personalizado de acordo com as necessidades do projetos.

Linguística e Gramática

A linguística e a gramática são fundamentais em PLN. O apresentador discute conceitos como nomes próprios, dependências gramaticais e marcação de parte do discurso em português. Ele também explica conceitos técnicos como gênero, número e lematização.

Reconhecimento de Entidades

O reconhecimento de entidades é uma aplicação comum de PLN. O apresentador demonstra como usar um modelo pré-treinado em português para reconhecer entidades em um poema. Isso envolve identificar e categorizar entidades em dados de texto.

Aplicativos do PLN

As aplicações do PLN são diversas, incluindo análise de sentimentos, tradução e chatbots. No vídeo, o apresentador discute como extrair informações específicas de texto, apenas filter e expressões regulares. Além disso, ele apresenta como usar “Matchers” para especificar padrões para matching em texto.

Conclusão

Em resumo, o PLN é uma área em rápido crescimento, com aplicações em diversas áreas. Compreender o contexto em linguagem é fundamental para obter resultados precisos. A biblioteca SpaCy é uma ferramenta poderosa para PLN em Python, e o reconhecimento de entidades é uma aplicação comum de PLN. Esperamos que este artigo tenha ajudado a melhorar sua compreensão do PLN e suas aplicações.

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