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Glossário de IA

Processamento de linguagem natural

Processamento de linguagem natural (NLP, na sigla em inglês) é um campo da inteligência artificial focado em ajudar os computadores a entender, interpretar e gerar linguagem humana.

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Neste guia

  1. 1O que significa processamento de linguagem natural
  2. 2Por que o processamento de linguagem natural importa

O que significa processamento de linguagem natural

A linguagem humana é cheia de nuances, contexto e ambiguidade, o que a torna difícil para os computadores. O processamento de linguagem natural é a área da IA que enfrenta esse desafio - transformando texto e fala confusos em algo com que um computador consiga trabalhar.

Ele está em ação sempre que o seu celular sugere a próxima palavra em uma mensagem, uma ferramenta resume um artigo longo, ou um chatbot entende uma pergunta que você digitou com suas próprias palavras, em vez de um comando fixo.

Por que o processamento de linguagem natural importa

NLP é o campo por trás de toda ferramenta de IA que lê ou escreve texto, ou seja, a maioria das ferramentas que você vai usar. Conhecer o termo ajuda você a entender o que essas ferramentas realmente fazem.

O NLP impulsiona chatbots, ferramentas de escrita e modelos de linguagem
Está por trás de tarefas comuns como resumir e traduzir
Entendê-lo esclarece como funcionam as ferramentas de IA baseadas em texto
A maioria das automações de IA no-code depende de NLP por trás dos panos

Perguntas frequentes

Os modelos de linguagem grande são atualmente a abordagem mais poderosa de processamento de linguagem natural. O NLP é o campo amplo; os LLMs são a tecnologia líder usada hoje para resolver seus problemas.

Mais termos de IA

Dados de treinamentoO conjunto de exemplos a partir do qual um modelo de IA aprende para realizar uma tarefa.Fine-tuning (ajuste fino)Continuar treinando um modelo de IA existente com exemplos extras e específicos para que ele tenha um desempenho melhor em uma tarefa.Modelo fundacionalUm modelo de IA grande e de propósito geral, treinado com dados amplos, que pode ser adaptado para muitas tarefas diferentes.

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