Lição 2.3: Processamento de Linguagem Natural

O Processamento de Linguagem Natural (PLN) é um subcampo da Inteligência Artificial que se concentra na interação entre computadores e humanos por meio da linguagem natural. O objetivo do PLN é permitir que as máquinas entendam, interpretem e gerem linguagem humana de uma maneira que faça sentido.

Resumo

O PLN utiliza algoritmos e modelos estatísticos para analisar grandes volumes de texto e extrair informações úteis. Aplicações comuns incluem tradução automática, chatbots, análise de sentimentos e sistemas de recomendação.

Fontes Interessantes

Exemplos Práticos

Exemplo 1: Algoritmo de Análise de Sentimentos - Este tipo de algoritmo classifica textos como positivos, negativos ou neutros, sendo amplamente utilizado em avaliações de produtos e feedbacks de clientes.

Exemplo 2: Chatbots - Sistemas que utilizam PLN para interagir com usuários, respondendo perguntas e resolvendo problemas através de conversas em linguagem natural.

Exemplo 3: Tradutores Automáticos - Sistemas como o Google Translate que utilizam PLN para converter textos entre diferentes idiomas.

Prova

1. O que é o Processamento de Linguagem Natural?

a) Interação entre máquinas e seres humanos através da matemática.
b) Um método de programação para jogos eletrônicos.
c) Um subcampo da IA que lida com a linguagem humana.
d) Um tipo de hardware para processadores.

2. Quais são algumas aplicações do PLN?

a) Tradução automática e chatbots.
b) Análise de sentimentos e jogos de vídeo.
c) Criação de websites e edição de vídeos.
d) Somente pesquisa científica.

3. O que um chatbot utiliza para entender linguagem humana?

a) Imagem.
b) Processamento de Linguagem Natural.
c) Tradução automática.
d) Somente algoritmos matemáticos.

4. Qual é o objetivo principal do PLN?

a) Aumentar a velocidade de computadores.
b) Facilitar a interação homem-máquina através da linguagem natural.
c) Resolver problemas matemáticos complexos.
d) Criar novas linguagens de programação.

5. O que é análise de sentimentos?

a) Um método de criar gráficos.
b) Uma técnica que analisa opiniões e emoções em textos.
c) Um tipo de linguagem de programação.
d) Um processo de tradução de palavras.

6. Qual método é mais utilizado para PLN?

a) Algoritmos evolutivos.
b) Redes neurais e aprendizado de máquina.
c) Programação orientada a objetos.
d) Simulação física.

7. O que a tradução automática faz?

a) Converte texto de um idioma para outro.
b) Melhora a qualidade de som.
c) Analisa dados financeiros.
d) Cria agendas de eventos.

8. Qual é um exemplo prático de PLN?

a) Montagem de computadores.
b) Desenvolvimento de jogos.
c) Criação de um sistema de recomendação.
d) Somente redes sociais.

9. qual o papel do PLN na análise de feedbacks?

a) Melhorar a segurança de sistemas.
b) Extrair informações e sentimentos a partir de opiniões de usuários.
c) Criar produtos novos.
d) Gerar imagens.

10. Um método comum para treinar modelos de PLN é?

a) Aprendizado supervisionado.
b) Estatística descritiva.
c) Análise de variância.
d) Programação procedural.

Telefone:

Robotizando EAD