Neste artigo, são abordadas as técnicas de pré-processamento de linguagem natural, um tema importante para provas na área de TI e Ciência de Dados. O processamento de linguagem natural é o uso de técnicas de aprendizado de máquina para compreender e manipular a linguagem humana. As técnicas de pré-processamento incluem a tokenização, remoção de stopwords, stemming e lematização. Estas técnicas permitem analisar e identificar padrões em textos. O artigo também explica o uso das técnicas vetoriais de pré-processamento, como o bag of words e TF-IDF. O objetivo é facilitar a compreensão da linguagem humana e tomar decisões baseadas em resultados observados.
Linguagem Natural: Técnicas de Pré-Processamento
A Linguagem Natural (ou NLP, da sigla em inglês Natural Language Processing) é um campo da inteligência artificial que tem como objetivo capacitar as máquinas a entender e processar a linguagem humana de maneira similar a um falante nativo. Uma das etapas fundamentais desse processo é o pré-processamento dos dados linguísticos, com o intuito de torná-los mais adequados para análise.
O pré-processamento consiste na limpeza e transformação dos dados textuais, de modo a obter um corpus de alta qualidade para as tarefas de processamento de linguagem natural. Existem diversas técnicas e ferramentas disponíveis que auxiliam nesse processo, algumas das quais serão abordadas adiante.
Uma das primeiras etapas do pré-processamento é a tokenização, que consiste em dividir o texto em unidades menores, chamadas tokens. Esses tokens podem ser palavras, sentenças ou até mesmo caracteres individuais, dependendo do nível de granularidade desejado. A tokenização é um passo fundamental para que o texto possa ser tratado como um conjunto de elementos separados.
Outra técnica importante é a remoção de stop words. Stop words são palavras muito frequentes na língua, como artigos, preposições e pronomes, que geralmente não contribuem significativamente para a análise de textos. A remoção dessas palavras reduz o tamanho do corpus e ajuda a eliminar o “ruído” desnecessário.
A normalização lexical é outra técnica comumente utilizada. Ela consiste em padronizar as palavras do texto, de modo que diferentes variações de uma mesma palavra sejam consideradas equivalentes. Por exemplo, as palavras “casa” e “casas” são normalizadas para “casas”. Isso facilita a análise estatística e a comparação entre diferentes textos.
Além disso, existem técnicas de lematização e stemming, que visam reduzir as palavras ao seu radical ou forma básica. A lematização é mais precisa e leva em consideração a estrutura gramatical da língua, enquanto o stemming é mais simples e apenas remove os sufixos das palavras. Essas técnicas também têm como objetivo reduzir o tamanho do corpus e tratar diferentes formas de uma mesma palavra de maneira equivalente.
Por fim, o pré-processamento também envolve a normalização de caracteres. Isso inclui remoção de acentos, transformação de letras maiúsculas em minúsculas e eliminação de caracteres especiais. Essas medidas permitem que diferentes variações de uma mesma palavra sejam consideradas idênticas.
Em suma, o pré-processamento de linguagem natural é uma etapa essencial para a análise de texto automatizada. As técnicas mencionadas neste artigo são apenas algumas das muitas disponíveis, e sua aplicação pode variar de acordo com o problema em questão. No entanto, independentemente das técnicas escolhidas, é crucial que o pré-processamento seja cuidadosamente realizado, de modo a garantir a qualidade e a utilidade dos dados linguísticos para a tarefa de processamento de linguagem natural.
Créditos:
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