Processamento de Linguagem Natural (PLN)

Última atualização: 09 de Junho de 2025

O objetivo do PLN é preencher a lacuna entre a comunicação humana e a compreensão computacional, permitindo que as máquinas processem e "entendam" a linguagem natural, com todas as suas nuances, ambiguidades e complexidades.

Principais Tarefas e Componentes do PLN:

O PLN envolve uma ampla gama de tarefas, que podem ser divididas em duas categorias principais: Entendimento de Linguagem Natural (NLU - Natural Language Understanding) e Geração de Linguagem Natural (NLG - Natural Language Generation).

• NLU (Entendimento de Linguagem Natural): Foca em permitir que as máquinas compreendam o significado do texto ou da fala.
  • Tokenização: Dividir o texto em unidades menores (tokens), como palavras ou subpalavras.
  • Análise Morfológica: Analisar a estrutura interna das palavras (prefixos, sufixos, raízes).
  • Análise Sintática (Parsing): Analisar a estrutura gramatical das frases.
  • Análise Semântica: Determinar o significado das palavras e frases.
  • Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER): Identificar e classificar entidades como nomes de pessoas, organizações, locais, datas.
  • Análise de Sentimento: Determinar a polaridade emocional de um texto (positivo, negativo, neutro).
  • Resolução de Ambiguidade: Lidar com palavras ou frases que podem ter múltiplos significados.
• NLG (Geração de Linguagem Natural): Foca em permitir que as máquinas produzam texto ou fala de forma natural e coerente.
  • Planejamento de Conteúdo: Decidir o que dizer e em que ordem.
  • Geração de Sentenças: Construir frases gramaticalmente corretas.
  • Realização Textual: Converter representações internas em texto fluente.

Abordagens em PLN:

• Baseadas em Regras: Utilizam conjuntos de regras gramaticais e léxicas codificadas manualmente. Foram dominantes nas primeiras fases do PLN, mas são difíceis de escalar e manter.
• Estatísticas: Baseiam-se em modelos probabilísticos aprendidos a partir de grandes volumes de texto (corpus). Técnicas como N-gramas e Modelos Ocultos de Markov (HMMs) são exemplos.
• Machine Learning e Deep Learning: Atualmente, as abordagens mais bem-sucedidas em PLN utilizam Machine Learning, especialmente Deep Learning. Redes Neurais Recorrentes (RNNs), LSTMs, e, mais notavelmente, a arquitetura Transformer (base dos Modelos de Linguagem Grandes - LLMs) revolucionaram o campo, alcançando desempenho estado-da-arte em muitas tarefas.

Aplicações do PLN:

O PLN é a tecnologia central por trás de inúmeras aplicações que usamos diariamente:

• Tradução Automática (Google Translate)
• Chatbots e Assistentes Virtuais (Siri, Alexa, ChatGPT)
• Análise de Sentimento em Mídias Sociais
• Sistemas de Recomendação de Conteúdo
• Sumarização Automática de Textos
• Correção Ortográfica e Gramatical
• Busca de Informação (motores de busca)
• Reconhecimento de Fala (speech-to-text) e Síntese de Fala (text-to-speech)

O campo do PLN continua a evoluir rapidamente, com LLMs cada vez mais poderosos expandindo as fronteiras do que é possível na interação homem-máquina através da linguagem.