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| Natural Language Processing | Processamento de linguagem natural |
Processamento de Linguagem Natural (PNL)
Como diz a Wikipedia, "O processamento de linguagem natural (NLP) é um subcampo da ciência da computação, engenharia da informação e inteligência artificial relacionado às interações entre computadores e linguagens humanas (naturais), em particular como programar computadores para processar e analisar grandes quantidades de dados de linguagem natural ". Em termos mais simples, é um processo no qual a linguagem natural gerada por humanos é compreendida por computadores.
Desafios na PNL
1. fácil ou principalmente resolvido
*Spam detection
*Part of Speech Tagging
*Named Entity Recognition
2. Intermediário ou fazendo um bom progresso
*Sentiment analysis
*Coreference resolution
*Word sense disambiguation
*Parsing
*Machine Translation
*Information Translation
3. difícil ou ainda precisa de muito trabalho
*Text Summarization
*Machine dialog system
Técnicas Comuns
*Structure extraction
*Identify and mark sentence, phrase, and paragraph boundaries
*Language identification
*Tokenization
*Acronym normalization and tagging
*Lemmatization / Stemming
*Entity extraction
*Phrase extraction
Bibliotecas Popularmente Usadas
*NLTK, the most widely-mentioned NLP library for Python.
*SpaCy, an industrial-strength NLP library built for performance.
*Gensim, a library for document similarity analysis.
*TextBlob, a user-friendly and intuitive NLTK interface.
*CoreNLP from stanford group
*PolyGlot, a natural language pipeline that supports massive multilingual applications.
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