Como aprender PNL do zero em 2026: Um guia especializado

Conceitos fundamentais para entender a PNL

Se você é um novato em PNL e não conhece os conceitos básicos e avançados envolvidos, aqui estão alguns conceitos fundamentais de PNL que você precisa aprender. Isso é pra você ter uma ideia de como seria trabalhar com PNL. 

Pré-processamento de texto

O pré-processamento de texto transforma dados brutos num formato que os modelos de computador conseguem entender e processar. Ele processa todos os dados, mantendo o significado real e o contexto da linguagem humana em números. Esse pré-processamento é feito em várias etapas, mas o número de etapas pode variar dependendo da natureza do texto e dos objetivos que você quer alcançar com o NLP. 

Os passos mais comuns são: 

• Tokenização: Ele divide o texto em partes menores chamadas tokens. Esses tokens podem ser palavras, caracteres ou sinais de pontuação. Por exemplo, a frase “Quero aprender PNL” seria tokenizada em: I, want, to, learn, NLP,.. 
• Remoção de palavras irrelevantes: Stopwords são palavras sem significado no texto, como “é”, “o” e “e”. Tirar essas palavras facilita focar nas palavras que realmente importam.
• Derivação: A derivação tira os sufixos e deixa as palavras na sua forma básica. Por exemplo, “going” vai ser reduzido para “go”.
• Lematização: A lematização transforma palavras em lemas que sempre fazem sentido. É um processo demorado, com um algoritmo mais complexo do que o stemming.

Saco de palavras (BoW) e TF-IDF

Tanto o saco de palavras quanto o TF-IDF são conceitos importantes em NLP para a recuperação de informações. Aqui está uma visão geral dos dois conceitos: 

• s de bag-of-words são documentos que têm palavras coletadas. Essa abordagem cria uma característica que representa cada palavra do corpus (uma coleção organizada de conjuntos de dados). Depois, dá um valor para cada característica com base no número de vezes que uma palavra aparece no texto. Você pode usar isso pra pegar ocorrências de palavras em grandes quantidades de dados.  
• O TF-IDF ( ) se baseia no modelo BoW. Mas dá mais importância às palavras que aparecem com frequência em todo o corpus. Você pode usar esse modelo para destacar palavras importantes no conteúdo de um documento. 

Incorporação de palavras

Word embeddings são representações de palavras em um espaço vetorial contínuo. Os modelos de machine learning dependem deles para entender e trabalhar com dados de texto. Três técnicas de incorporação comumente usadas incluem Word2Vec, GloVe e FasText. Vamos ver o que os diferencia:

• O Word2Vec usa palavras próximas para entender o contexto e capturar o significado semântico. Mas, ele tem dificuldade com palavras que não estão no vocabulário (OOV) e só aprende embeddings para palavras encontradas nos dados de treinamento. 
• O GloVe ( ) cria uma matriz de coocorrência para registrar quantas vezes uma palavra aparece em um conjunto de dados. Colocar palavras parecidas num só lugar permite captar as relações semânticas entre elas. 
• O FastText divide as palavras em subpalavras e aprende a incorporar essas partes menores, o que permite manter o significado semântico.  

Modelos de linguagem

Qualquer tarefa de PNL — seja gerar texto ou reconhecer fala — precisa primeiro prever a probabilidade de uma sequência de palavras. É aí que os modelos de linguagem ajudam. Eles atribuem probabilidades a sequências de palavras e fazem com que os computadores entendam a linguagem humana. Dois modelos de linguagem comuns são: 

1. Modelos N-Gram tradicionais: Esses modelos usam N-Grams, que são as probabilidades de uma palavra com base nas palavras anteriores em uma sequência. Como eles dependem da contagem de sequências de palavras de grandes conjuntos de dados, eles enfrentam desafios com a escassez de dados. 
2. Modelos modernos baseados em deep learning: O aprendizado profundo mudou completamente com a chegada do Word2Vec e do GloVe. Esses modelos baseados em redes neurais criam incorporações de palavras que capturam relações semânticas, mas não conseguem lidar com palavras fora do vocabulário (OOV). 

Modelos modernos baseados em transformadores de aprendizado profundo, como Bert e GPT, foram criados para resolver os problemas encontrados nos modelos anteriores. Esses modelos capturam o contexto e o significado de frases inteiras. Veja como: 

• O BERT ( ) do Google lê o texto nas duas direções pra entender melhor o contexto. Ele usa recursos semânticos e sintáticos pra se destacar em tarefas como responder perguntas e analisar documentos. 
• O GPT usa uma abordagem unidirecional para prever a próxima palavra na sequência, e é por isso que consegue criar conteúdo parecido com o humano e contextualmente correto. 

Classificação e agrupamento de textos

A classificação de texto coloca categorias pré-definidas nos dados de texto usando modelos bag-of-words e N-Gram. Por exemplo, se você tiver as palavras “BERT” e “GPT”, ele vai criar duas categorias com base nessas palavras. Então, isso vai ser usado para treinar o modelo para prever a categoria de texto não visto. 

Enquanto o agrupamento junta itens parecidos sem rótulos pré-definidos, o algoritmo dele analisa as características de cada item para encontrar semelhanças e juntar itens parecidos. Por exemplo, as equipes de marketing podem usar o agrupamento pra identificar grupos de consumidores com base em dados demográficos e mostrar anúncios mais relevantes pra impulsionar o crescimento. 

Aprendendo PNL em Python

Python é popular para NLP por causa da sua simplicidade e bibliotecas úteis. Então, quer você esteja começando agora ou já tenha alguma experiência em programação, vamos ver como construir uma base sólida em NLP usando Python.

Por que Python para NLP?

Python tem bibliotecas extensas, como NLTK, spaCy e TextBlob, que oferecem ferramentas para processamento, tokenização e muito mais. A galera ativa da comunidade está sempre adicionando novos recursos e corrigindo bugs para melhorar essas ferramentas. Isso quer dizer que você pode contar com ele pra ter recursos atualizados e suporte online. 

Além das bibliotecas, o Python também tem frameworks que são usados em NLP. TensorFlow e PyTorch-NLP são duas estruturas que você pode usar para classificação de texto, resposta a perguntas e análise de sentimentos.

Bibliotecas Python para NLP

Algumas das bibliotecas Python mais usadas para tarefas de PLN incluem: 

• NLTK (Kit de Ferramentas de Linguagem Natural): Tem funções para identificar entidades nomeadas e criar árvores de análise. Você pode usar isso pra marcar partes do discurso e classificar textos. Essas funcionalidades fazem dele uma escolha certa tanto para quem tá começando quanto para quem já tem experiência. 
• spaCy: Embora o NLTK seja ótimo para tarefas básicas, como tokenização e trabalho com palavras irrelevantes, o spaCy lida com essas tarefas de forma mais rápida e precisa. Além disso, ele é ótimo em analisar dependências, ou seja, permite que você entenda as relações entre as palavras em uma frase. Você pode usá-lo para aplicações em nível de produção. 
• Gensim: Se você quer trabalhar com word embeddings como o Word2Vec, o Gensim vai ser a sua biblioteca preferida. Ele encontra semelhanças entre palavras e palavras relacionadas a grupos. Você também pode usá-lo para processar grandes corpora, já que ele consegue lidar com grandes conjuntos de dados de texto.  
• Transformadores (Hugging Face): Essas bibliotecas facilitam o acesso a modelos mais treinados, como BERT e GPT. Você pode usar essas bibliotecas para ajustar os modelos nos seus próprios conjuntos de dados. Por exemplo, você pode fazer coisas como reconhecer entidades nomeadas e criar letras de músicas no estilo que quiser. 

Como aprender PNL do zero

Como a PNL é um campo bem amplo, parece complicado para quem tá começando aprender tudo do zero. Mas você deve começar com o básico, como pré-processamento de texto e incorporação de palavras, e depois passar para tópicos avançados, como aprendizado profundo. 

Eu fiz um guia passo a passo pra te ajudar a começar sua jornada na PNL do zero: 

Passo 1: Entenda o básico sobre dados de texto

Como a preparação de dados é o ponto principal de qualquer tarefa de NLP, você deve começar entendendo a estrutura dos dados de texto e aprendendo a analisar diferentes tipos de dados, como frases, parágrafos ou documentos. 

Passo 2: Aprenda técnicas de pré-processamento de texto

Depois, aprenda sobre pré-processamento de texto (preparando dados para análise). Assim, você vai entender como as pontuações são removidas, como o texto é convertido para minúsculas e como os caracteres especiais são tratados. Embora essas tarefas possam parecer simples, a ciência e a lógica por trás delas vão te ajudar a entender como os modelos de PNL processam o texto.

Depois de entender tudo, pratique com exemplos reais. Encontre exemplos de texto em sites ou plataformas de mídia social. Depois, usa diferentes métodos de limpeza nesse texto. Essa abordagem prática vai te ajudar a ver de perto como o pré-processamento transforma dados confusos em um formato pronto para análise.

À medida que você for praticando, vai entender por que cada etapa é importante e como ela contribui para o objetivo geral de preparar o texto para tarefas de PLN. 

Passo 3: Conheça os métodos de representação de texto

Pra trabalhar bem com dados de texto em NLP, você precisa entender as diferentes maneiras de representar os dados. Comece aprendendo sobre métodos básicos, como bag-of-words e TF-IDF. Depois, passe para técnicas avançadas, como word embeddings, e aprenda como elas capturam o significado semântico das palavras. 

Use esses métodos em textos reais, tipo artigos de notícias ou posts nas redes sociais. Observe como cada técnica muda a forma como o texto é analisado e afeta os resultados do modelo de PLN.  

Passo 4: Trabalho em tarefas de PNL

Depois, entenda conceitos como análise de sentimentos, classificação de texto e reconhecimento de entidades nomeadas (NER). Comece com a análise de sentimentos para identificar o sentimento que o texto expressa — positivo, negativo ou neutro. 

Pra entender melhor esses conceitos, dá uma olhada no projeto do DataCamp, Quem está twittando? Trump ou Trudeau. Depois de terminar, você vai poder analisar os tweets e os sentimentos que eles expressam. 

Depois, trabalhe na classificação e aprenda a organizar o texto em diferentes categorias. 

Passo 5: Aprenda tópicos avançados de PNL

Agora, aprenda sobre habilidades avançadas, como aprendizado profundo, modelos de linguagem e aprendizado por transferência. Construir modelos do zero pode ser caro e demorado. É por isso que você deve aprender a usar modelos pré-treinados como o BERT. 

Ajuste esses modelos para resumir artigos, responder perguntas com base no texto e classificar diferentes artigos. Esses exemplos reais vão te ajudar a melhorar seu desempenho em tipos específicos de texto. 

Um exemplo de plano de aprendizagem para PNL

Agora você já sabe o que fazer para começar, então siga esse plano semanal e comece a aprender:

Ou, você pode seguir o programa de PNL em Python do DataCamp, que tem vários cursos pra te levar do nível iniciante ao avançado.

Os melhores recursos para aprender PNL

Se você quer aprender o básico ou conceitos avançados, tem vários recursos, desde cursos online até tutoriais no YouTube, pra você começar com o pé direito. Aqui estão as minhas principais escolhas: 

Cursos online

Os cursos online oferecem uma oportunidade de aprendizado para a vida toda. A DataCamp tem uns cursos bem legais que oferecem um conhecimento bem aprofundado sobre PNL. Aqui estão alguns dos melhores cursos de PNL no DataCamp: 

• Para noções básicas de PNL: Introdução ao Processamento de Linguagem Natural
• Para aplicações em nível de produção com NLP: PNL avançada com SpaCy
• Para treinar modelos com o SpaCy: Processamento de Linguagem Natural com SpaCy
• Descubra as ferramentas básicas para NLP no R: Introdução ao processamento de linguagem natural em R
• Use Python para transformar texto num formato que sirva para machine learning: Engenharia de recursos para NLP em Python 

Livros e livros didáticos

Livros e manuais são ótimos pra aprender sobre problemas e soluções práticas de PNL. Eles são úteis quando você está trabalhando em projetos longos e precisa entender novos conceitos.  

Você pode ler esses livros para se tornar proficiente nos conceitos da PNL:

• Para o básico: Processamento da fala e da linguagem
• Para conceitos avançados de PNL: Processamento de Linguagem Natural com Python

Canais e tutoriais do YouTube

Quando se trata de aprender por conta própria, os tutoriais do YouTube são a minha escolha certa. Tem uns canais legais no YouTube só sobre PNL e como usar isso. Então você pode usá-los e praticar com eles. 

Aqui estão algumas das minhas melhores escolhas para você: 

• Para o básico: Lista de reprodução sobre Processamento de Linguagem Natural (NLP)
• Para incorporações de palavras: Uma visão geral completa sobre Word Embeddings 
• Para o modelo baseado em transformador: O que é o BERT e como ele funciona?
• Para noções básicas sobre transformadores: Transformadores para iniciantes 

Plataformas de prática

Se você curte mais a prática, dá uma olhada em plataformas como Kaggle e Hugging Face. Eles oferecem milhares de conjuntos de dados para trabalhar em casos de uso da vida real. Alguns recrutadores podem até pedir pra você fazer tarefas de PNL numa competição Kaggle individual. Então, vale a pena praticar nessas plataformas. 

Dá uma olhada nesses recursos:  

• Para conjuntos de dados simples: Os 25 melhores conjuntos de dados para projetos de PLN 
• Para conjuntos de dados complexos: Conjuntos de datos do IMDB no Hugging Face
• Para avaliações dos clientes: Avaliações da Amazon para análise de sentimentos 

Dicas para dominar a PNL

Dominar a PNL exige um esforço constante e uma abordagem prática. Aprendi muito na minha jornada com a PNL e adoraria compartilhar algumas dicas que me ajudaram ao longo do caminho. Praticar regularmente e com consistência é uma ótima maneira de continuar progredindo. Mas aqui vão algumas dicas importantes pra você seguir se quiser se destacar rapidinho:

• Pratique sempre: Continue praticando para entender o amplo espectro de conceitos e tarefas da PNL. Além disso, tente incluir exercícios de PNL na sua rotina, seja através de desafios de programação ou trabalhando com conjuntos de dados baseados em texto.
• Participe de grupos de estudo ou fóruns: Sempre me dei bem com as comunidades online quando se trata de projetos de tecnologia. Eles juntam iniciantes, profissionais de dados, pesquisadores e especialistas em IA em um só lugar. É por isso que você deve participar de fóruns para encontrar soluções para quaisquer problemas relacionados à PNL. 
• Trabalhe em projetos reais de PNL: Para se destacar, você precisa transformar conceitos como incorporação de palavras e validação de modelos em software real. Comece seus próprios projetos ou ajude em iniciativas de código aberto pra ganhar experiência prática e montar um portfólio.
• Mantenha a curiosidade e continue aprendendo: Como a PNL está evoluindo rapidamente, seu futuro parece promissor. Então, crie o hábito de ler os artigos de pesquisa mais recentes, acompanhar os líderes de pensamento e fazer cursos avançados para se manter à frente da concorrência.

Considerações finais

Não importa quem você é — um graduado em ciência da computação (CC) ou alguém com anos de experiência, dominar a PNL pode te levar a cargos especializados. 

Mas lembre-se, as tarefas de PNL variam bastante. O que funciona para um problema pode não funcionar para outro, então você precisa adaptar sua abordagem com base nos desafios específicos e nos dados envolvidos. E isso é algo que você aprende colocando o conhecimento teórico em prática. 

Para começar a aprender PNL do zero hoje mesmo, confira nosso programa de habilidades Processamento de Linguagem Natural em Python.