NLP (Processamento de Linguagem Natural)

Análise de sentimento identifica emoções e opiniões expressas em texto, classificando conteúdos como positivos, negativos, neutros ou ligados a emoções específicas.

Deep Learning usa redes neurais profundas para aprender padrões complexos em grande volume de dados, sendo ideal para visão computacional, NLP, recomendações e geração de conteúdo.

Embeddings convertem palavras, frases ou documentos em vetores numéricos que preservam significado e similaridade semântica, permitindo busca e análise avançada de linguagem.

LLMs são modelos de linguagem treinados em grandes volumes de texto capazes de compreender e gerar linguagem humana com alta precisão, usados em chatbots, automação, análise documental e muito mais.

NER identifica automaticamente entidades como pessoas, empresas, locais e valores em textos, facilitando extração e organização de informações.

NLP é o campo da IA que permite que sistemas entendam, processem e gerem linguagem humana para aplicações como chatbots, análise de sentimento e automação de textos.

Modelo computacional composto por camadas de neurônios artificiais que aprendem padrões complexos em dados. É a base do Deep Learning e de aplicações modernas de visão computacional, NLP e previsão.

Tokenização é a divisão de texto em unidades menores chamadas tokens, permitindo que modelos de linguagem interpretem, processem e gerem texto de forma estruturada.