A NPL, que significa Natural Language Processing, em inglês, e Processamento de Linguagem Natural (PNL), em português, está em alta. Isto porque permite automatizar diferentes tarefas repetitivas, além de analisar dados, gerar conteúdo e possibilitar uma pesquisa mais detalhada.
O processamento de linguagem natural é uma área da ciências da computação e da IA (Inteligência Artificial). Esta linguagem refere-se à compreensão de textos e palavras por uma máquina, para que entenda textos e falas tal como um humano.
Assim, a máquina reconhece e entende textos e falas, para gerar respostas em formato de texto. Para este processo de reconhecimento, entendimento e geração de texto, é necessário uma combinação de linguística computacional com aprendizagem automática (machine learning), modelagem estatística e deep learning.
de dólares.
E prevê-se que chegue até aos 146.66 biliões em 2030, com uma CAGR (taxa de crescimento anual) de 30.8%¹.
O que é PNL (Processamento de Linguagem Natural)?
O processamento de linguagem natural é um setor da IA com foco na compreensão, a interpretação e a geração de linguagem humana. O PNL permite que as máquinas interajam com as pessoas, seja através de texto ou de fala, de forma semelhante à interação "de pessoa com pessoa", a partir da criação de um prompt.
Qual é o principal objetivo do processamento de linguagem natural?
O objetivo deste novo campo é fazer com que os computadores realizem tarefas úteis com linguagem humana, como permitir a comunicação entre humanos e máquinas.
Traduzido de Jurafsky e Martin (2008)²
O PNL interpreta as palavras, as frases e os contextos, o que permite uma compreensão geral da oralidade de uma pessoa; produz respostas coerentes, e em linguagem natural, em formato de textos; e extrai informações importantes produzidas e decorrentes da interação. Alguns exemplos de processamento de linguagem natural são:
💻
Assistente virtual
Utilizam o PLN para compreender os comandos de voz ou de texto e gerar uma resposta coerente. Exemplos: Siri, Alexa, ChatGPT e Google Assistant.
⌨️
Corretor ortográfico
Utilizam o PLN para analisar a probabilidade de sequência de palavras.
Exemplos: sugestão de palavras e correção automática de digitação.
🤖
Chatbots
Utilizam o PLN para interpretar as mensagens enviadas pelos utilizadores e geram respostas automáticas.
Exemplos: assistentes virtuais de bancos, operadoras de telefonia e e-commerce.
Além dos assistentes virtuais, dos corretores ortográficos e dos chatbots, os tradutores automáticos também fazem parte da lista de exemplos deste tipo de processamento.
O que significa processamento de linguagem natural?
O processamento de linguagem natural refere-se ao processo de criação de sistemas que compreendem e geram linguagem humana, permitindo a interação entre humanos e máquinas. Este campo de estudos funciona como uma união entre computação, estatística e linguística computacional.
PLN e resposta rápida à intenção de busca
O processamento de linguagem natural é uma tecnologia que viabiliza a compreensão da linguagem humana por uma máquina. Portanto, a tecnologia permite que a máquina compreenda a linguagem humana.
Quando é aplicada no processo de busca (ou seja, de pesquisa), gera-se uma resposta rápida para o utilizador. A PLN permite que a máquina identifique, de forma eficiente, a intenção do utilizador, e consiga gerar uma resposta eficiente.
Como funciona o PLN?
O PLN funciona a partir da combinação de três áreas:
linguística computacional
aprendizagem profunda (deep learning)
aprendizagem automática (machine learning)
A linguística computacional estuda o funcionamento da linguagem, com as suas regras gramaticais, semânticas e sintáticas. A área de aprendizagem automática utiliza programas que, através de algoritmos, identifica e reconhece padrões de linguagem, e aprende sozinho, para melhor a sua performance com a utilização de dados.
Por último, a área de deep learning são redes neurais criadas com base no cérebro humano que compreendem e geram representações complexas de linguagem a partir do processamento de um grande volume de dados.
O processamento de linguagem computacional apresenta duas etapas: a análise sintática e a análise semântica. A análise sintática refere-se à organização das palavras, ou seja, à gramática e estrutura da frase; e a análise semântica refere-se ao significado das palavras no contexto.
Estas, por sua vez, são realizadas por duas outras análises:
a análise de dependência, que analisa a relação/ligação entre as palavras;
a análise de constituintes, que organiza as palavras numa árvore estrutural, e divide a frase em blocos.
Preparação do texto para análise
Esta etapa é anterior ao processamento do texto, sendo chamada, muitas vezes, de "pré-processamento". Nela, o texto bruto é preparado para que a máquina o analise posteriormente. Esta preparação é realizada para que o texto fique num formato que seja compreendido pelas máquinas.
E para o que texto fique no formato ideal, é dividido em pequenos "pedaços". Estes pequenos pedaços podem ser formados por palavras, frases ou até mesmo parágrafos.
A partir desses "pedaços", a máquina consegue compreender o texto de forma mais fácil.
Nesta, tenta-se deixar o texto "limpo" e pronto para a posterior análise da máquina. Para isso, remove-se palavras que não sejam importantes, "diminui-se" as palavras, considerando apenas a sua raiz e retira-se números, caracteres especiais e pontuação.
Conversão do texto em representações numéricas
Nesta etapa, o texto "limpo" e bruto é convertido em representações numéricas. A partir dessas representações numéricas, as máquinas realizam as suas análises e interpretações. Para isso, o texto é transformado em dados estruturados, através de técnicas como TF-IDF e Bag of words.
Extração e interpretação de informações
Depois, a máquina precisa de analisar o texto, ao extrair e interpretar as informações importantes dos textos. Este processo é realizado através da utilização de técnicas computacionais, como a marcação de partes de fala, a Named Entity Recognition, a análise de dependências, a análise de sentimentos, entre outros.
Treino de modelos de aprendizagem automática
Os modelos de aprendizagem automática são treinados com base nos dados de treino processados. Este treino identifica padrões e relações que se encontram nas informações. A partir do treino, o modelo realiza previsões e gera resultados, e é melhorado constantemente.
De forma geral, o processamento linguagem natural faz a máquina compreender e criar linguagem humana. Na aprendizagem automática, por outro lado, são as técnicas aplicadas para que as máquinas aprendam através de dados.
Uma das ferramentas de suporte mais utilizadas para os recursos deste tipo é a Apache Spark. Esta infraestrutura treina modelos linguagem em larga escala, porque é uma plataforma de processamento distribuído de big data.
Várias soluções tecnológicas atuais utilizam as técnicas de machine learning, como os chatbots, os tradutores automáticos e os modelos de ML (que fazem análise de sentimentos).
Abordagens do processamento de linguagem natural
De forma geral, a evolução do PLN se deu da seguinte forma:
aplicação de regras fixas ➡️ utilização de métodos estatísticos ➡️ deep learning
Hoje em dia, os modelos de PLN interpretam, compreendem e geram informações de forma fluída (e também de forma quase humana).
Abordagem PLN baseado em regras
O processamento de linguagem natural baseado em regras é um pouco mais limitado e simples do que as outras abordagens. Isto porque, neste tipo de abordagem, o PLN não aprende e segue apenas as regras pré-estabelecidas (ou seja, as instruções).
O PLN baseado em regras utiliza regras gramaticais e árvores de decisão que são programadas de forma manual. Isto significa que o processo não é automatizado e que não pode ser escalável, uma vez que as regras são implementadas manualmente.
Alguns exemplos de PLN baseado em regras são: moviefone e bots de comandos específicos.
Abordagem PLN estatístico
A abordagem PLN estatístico tem este nome porque utiliza probabilidades para previsão de significados, de vetores numéricos para representação da linguagem e de modelos (como modelos de Markov e regressão).
Este é um tipo mais sofisticado do que o PLN baseado em regras, apesar de ainda haver o uso da engenharia de features. Alguns exemplos da abordagem do PLN estatístico são: corretores ortográficos e T9.
Abordagem PLN de deep learning
A abordagem PLN de deep learning faz uso de redes neurais que aprendem representações de linguagem complexas através de uma grande quantidade de dados e de maneira automática. Sendo assim, não é necessária a utilização de regras manuais.
Esta abordagem aprende padrões complexos de linguagem (de textos e falas). Os principais tipos desta abordagem são: Seq2Seq, transformadores, modelos autorregressivos e modelos de base. Alguns exemplos são os chatbots, os assistentes virtuais e os tradutores.
Qual a diferença entre PNL e LLM?
O PNL é um campo de estudos que faz parte da Inteligência Artificial e da Linguística Computacional. Este campo faz com que as máquinas interpretem textos e áudios e gerem conteúdos semelhantes à linguagem humana.
Para isso, o processamento de linguagem computacional:
- divide o texto em partes menores;
- realiza uma análise sintática e semântica;
- extrai sentimentos e opiniões que estão presentes no texto;
- reconhece a fala humana, entre outros.
Já o Largue Language Model (LLM) é um modelo específico que faz parte do PNL. O LLM é treinado a partir de uma grande quantidade de texto e baseia-se na arquitetura de deep learning.
O LLM "tem conhecimento" de padrões complexos de linguagem, e gera textos coerentes e contextualizados, semelhante a um humano. Alguns exemplos de LLM são GPT-4, GPT-5, PaLM, Claude e LLaMA.
O LLM gera textos, responde perguntas, cria resumos de forma automática, cria códigos, realiza traduções, etc. De forma resumida, o PNL é um campo de estudo, enquanto o LLM (como a ferramenta do ChatGPT) é uma ferramenta que faz parte do PNL, sendo um método eficiente que se usa nos processos voltados à linguagem natural.
Qual o papel do processamento de linguagem PNL na IA?
O processamento de linguagem tem uma função bastante importante dentro da IA, uma vez que é uma "ponte" da comunicação entre os sistemas computacionais e os humanos. Através do PNL, as máquinas interpretam e geram textos ou áudios, da forma semelhante à comunicação entre pessoas.
Os seus papéis principais são:
🤖🙍
Interação entre o humano e as máquinas
O PNL permite a comunicação entre pessoas e máquinas através de uma linguagem natural, sem a necessidade de utilização de códigos ou comandos técnicos.
✍️
Entendimento do contexto e do significado
O PNL interpreta os textos e falas de forma abrangente, compreendendo as emoções, as intenções e os sentidos.
💻
Processamento de um grande volume de dados
O PNL processa um grande volume de dados de e-mails, relatórios e mensagens, de modo a filtrar as informações úteis para tomadas de decisões mais eficientes.
O processamento de linguagem natural promove ainda mais o crescimento da IA generativa, e esse é o seu papel dentro do campo da inteligência artificial: possibilitar essa expansão.
O avanço da PNL foi importante não só para o desenvolvimento dos chatbots de texto, mas também para outros modelos de IA generativa, uma vez que o seu progresso possibilitou que os dispositivos conseguissem compreender a linguagem humana e transformá-la em texto, imagem, etc.
Os avanços do PNL permitiram a criação de grandes modelos de LLMs, que dão base para diversas ferramentas, como o ChatGPT, os geradores de imagem e os tradutores automáticos.
Para isso, a máquina é treinada através do processamento de grande quantidade de dados (como imagens e textos) e aprende estilos, padrões e estruturas a partir disso. Assim, quando a máquina interpreta um comando, segue os padrões. Mas consegue criar algo novo.
Uma das técnicas de processamento de linguagem natural mais conhecidas é a REN (Reconhecimento Entidades Nomeadas), que consiste em identificar informações importantes no texto e classificá-las. Esta técnica de modelos pré treinados destaca determinados elementos, como pessoa, lugar, organização, data e valor.
Aplicações práticas do PNL
O PNL pode ser aplicado tanto na vida quotidiana, como no âmbito empresarial. Está presente no nosso dia a dia em diversos momentos, como:
Tudo isto indica que o processamento de linguagem digital já é frequentemente utilizado pelas pessoas no dia a dia, ainda que não tenham conhecimento sobre isso. Seja a fazer pesquisas em motores de busca, a utilizar GPS ou um chatbot.
Além disso, também é utilizado no campo empresarial. O seu uso torna os processos ainda mais eficientes, o que tem chamado a atenção das empresas. Não é à toa que as organizações têm cada vez mais aplicado o PLN, para:
- Automatização de operações: processamento de um grande volume de informações de documentos e e-mails de forma automática;
- Aumento da produtividade: como as tarefas repetidas são automatizadas, há um aumento da produtividade dos funcionários;
- Simplificação das atividades: os processos de extração de informações e análise de contratos, por exemplo, são realizados por máquinas, de forma automática.
Assim, podemos perceber que o processamento de linguagem natural dá assistência às organizações, tornando os processos mais eficientes, cortando os custos e diminuindo o tempo para a finalização de determinadas atividades.
E então, gostou deste nosso artigo sobre processamento de linguagem natural e do universo da programação e linguística computacional?
Referências
- THE BUSINESS RESEARCH COMPANY (2016) Natural Language Processing (NLP) Market Report 2026. Acesso realizado em 16 de junho de 2026, https://www.thebusinessresearchcompany.com/report/natural-language-processing-global-market-report
- JURAFSKY, Daniel; MARTIN, James H. (2008) Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition.
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