Público-Alvo: Iniciantes

A Linguagem de Processamento Natural (PLN) é uma área da inteligência artificial que se concentra na interação entre computadores e linguagem humana. Ela tem como objetivo permitir que os computadores entendam, interpretem e gerem linguagem humana de forma natural. Neste artigo, vamos explorar os conceitos básicos da PLN e como ela pode ser aplicada em diversas áreas.

Exemplos:
1. Tokenização:
A tokenização é o processo de dividir um texto em unidades menores, chamadas de tokens. Por exemplo, podemos dividir a frase "O gato está dormindo" em tokens individuais: ["O", "gato", "está", "dormindo"]. Isso é útil para análise posterior do texto.

2. Análise de sentimento:
A análise de sentimento é uma técnica da PLN que permite determinar se um texto expressa uma opinião positiva, negativa ou neutra. Por exemplo, podemos usar um algoritmo de aprendizado de máquina para analisar os comentários dos usuários sobre um produto e classificá-los como positivos, negativos ou neutros.

3. Tradução automática:
A tradução automática é uma aplicação comum da PLN. Ela envolve a tradução de um texto em um idioma para outro. Algoritmos de PLN podem ser treinados para aprender a traduzir automaticamente textos de um idioma para outro, como do inglês para o espanhol.

A Linguagem de Processamento Natural (PLN) é uma área fascinante da inteligência artificial que permite que os computadores entendam e gerem linguagem humana de forma natural. Se você achou este artigo interessante, compartilhe com seus amigos para que eles também possam aprender mais sobre PLN e suas aplicações.