Público-Alvo: Iniciantes

O Processamento de Linguagem Natural (PLN) é uma área da ciência da computação que se concentra na interação entre computadores e a linguagem humana. O NLTK (Natural Language Toolkit) é uma biblioteca em Python que fornece ferramentas e recursos para trabalhar com PLN. Neste artigo, vamos explorar os conceitos básicos do NLTK e como utilizá-lo para processar e analisar texto.

Exemplos:
Vamos começar com um exemplo simples de como utilizar o NLTK para tokenizar um texto em palavras. A tokenização é o processo de dividir um texto em unidades menores, como palavras ou frases.

import nltk



texto = "O NLTK é uma biblioteca incrível para PLN."

tokens = nltk.word_tokenize(texto)



print(tokens)

Neste exemplo, importamos o módulo nltk e utilizamos a função word_tokenize para tokenizar o texto. Em seguida, imprimimos os tokens resultantes. A saída será uma lista de palavras: ['O', 'NLTK', 'é', 'uma', 'biblioteca', 'incrível', 'para', 'PLN', '.'].

Outra funcionalidade interessante do NLTK é a capacidade de realizar análise morfológica, que consiste em identificar a estrutura gramatical das palavras em um texto. Vamos ver um exemplo:

import nltk



texto = "O gato está dormindo."

tokens = nltk.word_tokenize(texto)



tags = nltk.pos_tag(tokens)



print(tags)

Neste exemplo, utilizamos a função pos_tag para atribuir uma tag morfológica a cada palavra do texto. A saída será uma lista de tuplas, onde cada tupla contém a palavra e sua respectiva tag morfológica: [('O', 'DT'), ('gato', 'NN'), ('está', 'VBZ'), ('dormindo', 'VBG'), ('.', '.')].

Agora que você aprendeu os conceitos básicos do NLTK, que tal compartilhar este artigo com seus amigos? O NLTK é uma ferramenta poderosa para processamento de linguagem natural e pode ser útil para diversos projetos e pesquisas. Compartilhe este conhecimento e ajude a disseminar o uso do NLTK!