Processamento de Linguagem Natural: História, Conceitos e Aplicações
Introdução
O Processamento de Linguagem Natural (PLN) — ou NLP (Natural Language Processing) — é uma área da inteligência artificial que permite que máquinas entendam, interpretem e gerem linguagem humana. Ele está presente em chatbots, buscas, análise de sentimentos, sistemas de tradução e até no ChatGPT.
1. O que é Processamento de Linguagem Natural?
PLN é o campo que combina:
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linguística,
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ciência da computação,
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estatística,
Ele habilita computadores a “entenderem” textos e falas de forma automatizada.
2. Breve história
1950–1960: Tradução automática
Primeiras tentativas de traduzir russo ↔ inglês.
1960–1980: Modelos baseados em regras
Gramáticas formais e programação simbólica.
1990–2010: Era estatística
Uso de:
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modelos n-gram,
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Naive Bayes,
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Hidden Markov Models.
2010–2025: Deep Learning e Transformers
Surgem:
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Word2Vec,
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LSTM,
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BERT,
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GPT (1, 2, 3, 4, 5…).
3. Como funciona o PLN?
O processo inclui:
✔ Tokenização
✔ Remoção de ruído
✔ Vetorização (TF-IDF, embeddings)
✔ Classificação
✔ Geração de linguagem
4. Exemplos simples
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Corretores automáticos
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Buscadores como Google
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Legendas automáticas no YouTube
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Chatbots de atendimento
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E-mails classificados como spam
5. Principais aplicações
Chatbots e automação
Empresas reduzem custos com atendimento usando NLP.
Análise de sentimento
Importante para empresas que monitoram redes sociais.
Tradução automática
Ferramentas como DeepL e Google Translate.
Resumo e classificação de textos
Utilizado em advogados, médicos e jornalistas.
Pesquisa semântica
Buscas inteligentes como as do Google.
Conclusão
O PLN evoluiu de regras rígidas para modelos profundos que compreendem nuances e contexto. Ele será cada vez mais parte do dia a dia, transformando comunicação, produtividade e automação.