Vida com IA #121- História de NLP.
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Jul 3, 2025 Descubra a fascinante evolução do Processamento de Linguagem Natural, desde os primórdios com IA simbólica até os revolucionários LLMs. O impacto dessas inovações na compreensão linguística é impressionante. Além disso, uma análise comparativa entre modelos de NLP open source e APIs pagas revela questões cruciais sobre custos e manutenção. Não perca as dicas sobre técnicas práticas que podem aprimorar suas habilidades na área!
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Episode notes
Era Simbólica no NLP
- As primeiras abordagens de NLP (1950-1970) eram baseadas em regras e gramáticas formais, como Chomsky, focadas em tradução automática e compreensão de linguagem.
- Limitações incluíam escalabilidade restrita, falta de contexto e dificuldades com ambiguidade lexical.
Era Estatística no NLP
- A era da estatística (1980-1990) aproveitou grandes corpora textuais para aplicar métodos probabilísticos e reduzir regras manuais.
- Modelos como enigramas e cadeias de Markov trouxeram avanços, mas sofriam com dependências curtas e features superficiais.
Machine Learning Tradicional em NLP
- Machine learning tradicional (2000–2012) usou feature engineering, vetores esparsos como TFDF e algoritmos como SVM e Random Forest.
- Melhorou análise de sentimentos e classificação, mas exigia features manuais e tinha baixa generalização.