4 Processamento de Linguagem Natural (NLP)

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<p>Processamento de Linguagem Natural (NLP)</p><p>Processamento de Linguagem Natural (NLP) é uma subárea da inteligência artificial que se concentra na interação entre computadores e seres humanos por meio da linguagem natural. O objetivo do NLP é permitir que os computadores compreendam, interpretem e gerem linguagem humana de maneira que seja valiosa e útil. Isso inclui tarefas como tradução automática, análise de sentimentos, reconhecimento de fala, resumo de textos, extração de informações e resposta a perguntas. O NLP utiliza uma combinação de linguística, estatística e aprendizado de máquina, incluindo técnicas avançadas de Deep Learning, para processar grandes volumes de dados textuais e construir modelos que podem realizar essas tarefas de forma eficaz.</p><p>1. **O que é Processamento de Linguagem Natural (NLP)?**</p><p>NLP é uma subárea da inteligência artificial que foca na interação entre computadores e humanos através da linguagem natural.</p><p>2. **Quais são as principais tarefas do NLP?**</p><p>As principais tarefas incluem tradução automática, análise de sentimentos, reconhecimento de fala, resumo de textos, extração de informações e resposta a perguntas.</p><p>3. **O que é análise de sentimentos?**</p><p>Análise de sentimentos é a tarefa de determinar a opinião ou atitude expressa em um pedaço de texto, geralmente classificado como positivo, negativo ou neutro.</p><p>4. **O que é reconhecimento de fala?**</p><p>Reconhecimento de fala é a tarefa de converter áudio de fala em texto.</p><p>5. **O que é extração de informações?**</p><p>Extração de informações é a tarefa de identificar e extrair dados estruturados específicos de textos não estruturados.</p><p>6. **O que é um corpus em NLP?**</p><p>Um corpus é um grande e estruturado conjunto de textos usados para treinar e avaliar modelos de NLP.</p><p>7. **O que é tokenização?**</p><p>Tokenização é o processo de dividir um texto em unidades menores, como palavras ou frases, chamadas tokens.</p><p>8. **O que é uma palavra de parada (stop word)?**</p><p>Palavras de parada são palavras comuns (como "e", "o", "de") que são frequentemente removidas do texto antes de processamento, pois geralmente não carregam informações significativas.</p><p>9. **O que é stemming?**</p><p>Stemming é o processo de reduzir palavras ao seu radical ou raiz, removendo sufixos e prefixos.</p><p>10. **O que é lematização?**</p><p>Lematização é o processo de reduzir palavras à sua forma base ou lema, considerando o contexto e o significado.</p><p>11. **O que são embeddings de palavras?**</p><p>Embeddings de palavras são representações vetoriais de palavras que capturam seu significado semântico em um espaço de alta dimensão.</p><p>12. **O que é Word2Vec?**</p><p>Word2Vec é um modelo de aprendizado de máquina usado para gerar embeddings de palavras, mapeando palavras em um espaço vetorial onde palavras com significados semelhantes estão próximas.</p><p>13. **O que é TF-IDF?**</p><p>TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) é uma técnica de ponderação usada para avaliar a importância de uma palavra em um documento em relação a um corpus.</p><p>14. **O que é um N-grama?**</p><p>Um N-grama é uma sequência de N itens (geralmente palavras) de um texto. Exemplos incluem unigramas (1 palavra), bigramas (2 palavras) e trigramas (3 palavras).</p><p>15. **O que é um modelo de linguagem?**</p><p>Um modelo de linguagem é um modelo probabilístico que prevê a próxima palavra em uma sequência de palavras.</p><p>16. **O que é a desambiguação de sentido de palavras (WSD)?**</p><p>WSD é a tarefa de determinar qual sentido de uma palavra ambígua é usado em um determinado contexto.</p><p>17. **O que é a geração de linguagem natural (NLG)?**</p><p>NLG é a tarefa de gerar texto coerente e fluente em linguagem natural a partir de dados ou outras formas de entrada.</p><p>18. **O que é o modelo BERT?**</p><p>BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) é um modelo de linguagem pré-treinado que considera o contexto de ambas as direções (esquerda e direita) em todas as camadas.</p><p>19. **O que é a tradução automática?**</p><p>Tradução automática é a tarefa de traduzir texto de uma língua para outra usando algoritmos de NLP.</p><p>20. **O que é Named Entity Recognition (NER)?**</p><p>NER é a tarefa de identificar e classificar entidades mencionadas em um texto, como nomes de pessoas, organizações, locais, datas, etc.</p>