1. Ajudar Vs Substituir
1.1. Campo de conhecimento complexo
1.2. Maior sucesso em escopo delimitado
2. Aplicações
2.1. Respostas a Perguntas
2.2. Tradução
2.3. Analise de Sentimentos
2.4. Correção Ortográfica
2.5. Reconhecimento de Fala
2.6. Previsão de Digitação
3. Interpretação ou produção de linguagem humana por computador
4. Conceitos
4.1. Morfologia: estrutura das palavras
4.2. Sintaxe: a forma em que as palavras são utilizadas
4.3. Semântica: Significado
4.4. Pragmática: Significado no contexto
5. Conceitos
5.1. Corpus
5.1.1. Conjunto de dados (texto não estruturado) em linguagem natural
5.2. Tokenization
5.2.1. Processo de separar a sentença em suas partes: palavras, pontos, símbolos etc.
5.3. Annotations
5.3.1. Processo mais importante em NLP
5.3.2. Coloca anotações no texto, como flexões, dependências etc.
5.4. Parts-of-Speech Tagging(POS)
5.4.1. Adiciona tags a cada token, como por exemplo, se é verbo, substantivo, adjetivo etc
5.5. POS Tagging
5.6. Lemmatizing (Lemma)
5.6.1. Traz a palavra na sua flexão, de modo que possam ser analisadas juntas
5.7. Dependency Parsing
5.7.1. Encontra relação entre palavras “pais” e “filhos”
5.7.2. Gera um número que representa hierarquia de dependência
5.8. Modelo
5.8.1. Análise
5.8.2. Verbo? Substantivo? Quais são as flexões? Quais as dependências?
5.8.3. Um modelo é um banco de dados linguístico
5.8.4. Específico de cada idioma
5.8.5. Maioria das plataformas de NLP tem seus próprios modelos (ou usam de terceiros)
5.8.6. Você pode criar o seu