Tokenização
A tokenização é o processo de dividir um texto em unidades menores, chamadas de tokens. Esses tokens podem ser palavras, frases ou até mesmo caracteres, dependendo do nível de granularidade desejado. A tokenização é fundamental para a análise de texto, pois permite que algoritmos de processamento de linguagem natural (PLN) manipulem e compreendam o conteúdo textual de maneira mais eficaz.
Stemming
Stemming é uma técnica utilizada para reduzir palavras a sua raiz ou forma base. Por exemplo, as palavras “correr”, “correndo” e “correu” podem ser reduzidas à raiz “corr”. Essa abordagem ajuda a normalizar os dados textuais, facilitando a busca e a análise semântica, pois palavras com significados semelhantes são tratadas como equivalentes.
Leitura de Sentimento
A leitura de sentimento é uma técnica de PLN que envolve a análise de textos para determinar a atitude ou emoção expressa pelo autor. Essa técnica é amplamente utilizada em análises de redes sociais, feedback de clientes e avaliações de produtos, permitindo que empresas compreendam melhor a percepção do público em relação a suas marcas e produtos.
Modelo de Linguagem
Um modelo de linguagem é um algoritmo que aprende a prever a probabilidade de uma sequência de palavras. Esses modelos são essenciais para diversas aplicações de PLN, como tradução automática, geração de texto e chatbots. Modelos de linguagem modernos, como os baseados em redes neurais, têm demonstrado resultados impressionantes em tarefas complexas de compreensão e geração de linguagem.
Embeddings de Palavras
Embeddings de palavras são representações vetoriais de palavras em um espaço multidimensional. Essa técnica permite que palavras com significados semelhantes fiquem próximas umas das outras no espaço vetorial, facilitando a análise semântica. Modelos como Word2Vec e GloVe são exemplos populares de técnicas de embeddings que têm sido amplamente utilizadas em aplicações de PLN.
Desambiguação de Sentido de Palavras
A desambiguação de sentido de palavras é o processo de determinar qual significado de uma palavra deve ser aplicado em um determinado contexto. Como muitas palavras têm múltiplos significados, essa técnica é crucial para a compreensão precisa do texto. Métodos de desambiguação podem incluir análise de contexto e aprendizado de máquina para melhorar a precisão das interpretações.
Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER)
O reconhecimento de entidades nomeadas é uma sub-tarefa do PLN que envolve a identificação e classificação de entidades em um texto, como nomes de pessoas, organizações e locais. Essa técnica é vital para a extração de informações e a organização de dados, permitindo que sistemas automatizados compreendam melhor o conteúdo e o contexto das informações apresentadas.
Geração de Linguagem Natural (NLG)
A geração de linguagem natural é o processo de criar texto em linguagem humana a partir de dados estruturados. Essa técnica é utilizada em diversas aplicações, como relatórios automatizados, assistentes virtuais e chatbots. A NLG busca produzir textos que sejam coerentes, contextualmente relevantes e que reflitam um estilo de escrita natural.