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# Processamento de Linguagem Natural

O Processamento de Linguagem Natural (PLN), ou *Natural Language Processing* (NLP) em inglês, é um campo da [[Inteligência Artificial]] que se dedica à interação entre computadores e a linguagem humana.  Não se trata apenas de entender o significado das palavras, mas de capturar as nuances, o contexto, e a intenção por trás da comunicação humana.  Embora possa parecer distante do mundo das [[Opções Binárias]], a crescente sofisticação do PLN está abrindo novas avenidas para a análise de sentimento, previsão de mercado baseada em notícias e até mesmo a automatização de estratégias de negociação.

Este artigo visa fornecer uma introdução abrangente ao PLN para iniciantes, explorando seus fundamentos, técnicas, aplicações e o potencial impacto no mercado financeiro, especificamente no contexto das opções binárias.

== Fundamentos do Processamento de Linguagem Natural ==

A linguagem humana é inerentemente ambígua e complexa.  Um computador, que opera com lógica binária e precisão, enfrenta desafios significativos ao tentar interpretar e gerar linguagem natural.  Para superar esses desafios, o PLN se baseia em uma variedade de disciplinas, incluindo:

*   **Linguística:**  O estudo da linguagem, suas estruturas, regras e significado.
*   **Ciência da Computação:**  Fornece as ferramentas e algoritmos para implementar modelos de PLN.
*   **Matemática:**  Especialmente a [[Estatística]] e a [[Teoria da Probabilidade]], são cruciais para modelar a incerteza inerente à linguagem.
*   **Aprendizado de Máquina:**  Permite que os computadores aprendam a partir de dados, melhorando seu desempenho em tarefas de PLN ao longo do tempo.

Um dos primeiros passos no PLN é a **análise lexical**. Isso envolve a quebra do texto em unidades menores, como palavras e frases, e a identificação de suas classes gramaticais (substantivos, verbos, adjetivos, etc.).  Em seguida, a **análise sintática** (ou *parsing*) visa determinar a estrutura gramatical da frase, revelando as relações entre as palavras.  Finalmente, a **análise semântica** busca extrair o significado da frase, considerando o contexto e o conhecimento do mundo.

== Técnicas Chave em Processamento de Linguagem Natural ==

Diversas técnicas são empregadas no PLN, cada uma com seus pontos fortes e fracos.  Algumas das mais importantes incluem:

*   **Tokenização:** Dividir o texto em unidades menores (tokens), geralmente palavras ou frases.  Por exemplo, a frase "O mercado está volátil" seria tokenizada em ["O", "mercado", "está", "volátil"].
*   **Stemming e Lemmatização:** Reduzir as palavras à sua forma raiz.  *Stemming* é um processo mais simplista que remove sufixos, enquanto a *lemmatização* considera o contexto e a classe gramatical para encontrar a forma base correta.
*   **Part-of-Speech (POS) Tagging:** Atribuir a cada palavra sua classe gramatical (ex: substantivo, verbo, adjetivo

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