“Os motores de busca, como o Google, aplicam o PLN para compreender e fornecer resultados mais precisos às pesquisas dos usuários. Assistentes virtuais como Siri, Alexa e Google Assistant interpretam comandos de voz e respondem de maneira apropriada. Serviços de tradução automática, como o Google Tradutor e o DeepL, traduzem textos entre diferentes idiomas. A análise de sentimento é usada por empresas para compreender o feedback dos clientes e analisar as emoções nas redes sociais. Chatbots, por sua vez, são sistemas de suporte ao cliente ou vendas que conversam com os usuários em linguagem natural. Python conquistou um lugar de destaque entre pesquisadores e profissionais de PLN devido a várias razões convincentes. Primeiramente, sua sintaxe clara e legibilidade tornam Python uma escolha acessível, facilitando a aprendizagem e o uso. Além disso, a disponibilidade de uma ampla gama de bibliotecas e frameworks especializados para PLN, como NLTK, spaCy e TextBlob, simplifica o desenvolvimento de projetos nessa área. Por fim, a comunidade Python, conhecida por sua dimensão e atividade, oferece um valioso suporte, disponibilizando recursos, tutoriais e soluções para desafios típicos encontrados no PLN. Esses fatores combinados fazem de Python a linguagem de preferência para aqueles que desejam explorar e aplicar técnicas de PLN com eficácia.”
Fonte: BERTEI, A.; LOURO, A. C.; NOGUEIRA, R. R.; SIRQUEIRA, T. F. M. Processamento de Linguagem
Natural. Florianópolis: Arqué, 2025.
O Processamento de Linguagem Natural (PLN) é o campo da Inteligência Artificial que estuda como as máquinas podem entender e gerar linguagem humana de forma significativa. Ele está presente em diversas aplicações do cotidiano, como assistentes virtuais, serviços de tradução, mecanismos de busca e sistemas de
atendimento automatizado. No entanto, antes de programar um sistema que compreenda linguagem, é
necessário que os profissionais pensem logicamente sobre como estruturar o entendimento da linguagem humana. Isso envolve identificar intenções, prever ambiguidades e considerar variações emocionais, sociais e culturais da comunicação.
Essa lógica descritiva é essencial para o sucesso de projetos de IA que utilizam linguagem. Um chatbot mal planejado, por exemplo, pode responder de forma inadequada a uma reclamação ou interpretar mal uma pergunta, comprometendo a experiência do usuário. Assim, o profissional de PLN deve desenvolver uma sensibilidade interpretativa, combinando pensamento lógico com compreensão linguística. A atividade a seguir propõe exatamente esse exercício, em três etapas conectadas: identificar intenções, prever erros de interpretação e propor soluções lógicas.
Coloque-se no papel de um analista de PLN responsável por projetar a lógica de funcionamento de um chatbot para uma empresa de turismo. Seu trabalho não é programar, mas pensar na estrutura linguística e lógica do sistema. Responda às seguintes perguntas, que se complementam entre si:
- a) Quais seriam três intenções principais que o chatbot deveria reconhecer em mensagens de clientes interessados em pacotes de viagem? Justifique por que essas intenções são prioritárias.
- b) Com base nessas intenções, quais tipos de erros de interpretação seriam mais comuns em um sistema de PLN? Dê exemplos descritivos.
- c) Que estratégias lógicas (sem usar programação) você proporia para evitar ou reduzir esses erros e tornar o chatbot mais eficiente?
Nossa equipe é composta por profissionais especializados em diversas áreas, o que nos permite oferecer uma assessoria completa na elaboração de uma ampla variedade de atividades. Estamos empenhados em garantir a autenticidade e originalidade de todos os trabalhos que realizamos.
Ficaríamos muito satisfeitos em poder ajudar você. Entre em contato conosco para solicitar o seu serviço.
