O processamento de linguagem natural é uma área da ciências da computação e da IA (Inteligência Artificial). Essa linguagem se refere ao entendimento de textos e palavras pela máquina - de forma que tal máquina entenda os textos e as falas conforme um humano.
Assim, a máquina reconhece e entende textos e falas, de modo a gerar respostas em formato de texto. Para que ocorra esse processo de reconhecimento, entendimento e geração de texto, tem-se uma combinação de linguística computacional com aprendizado de máquina (machine learning), modelagem estatística e deep learning.
A NPL, que significa Natural Language Processing, em inglês, e Processamento de Linguagem Natural (PNL), em português, está em alta. Isso porque ela permite automatizar diferentes tarefas repetitivas, além de analisar dados, gerar conteúdo e possibilitar uma pesquisa mais detalhada. Inclusive, o mercado global de PLN apresentou, em 2024
de dólares
Em 2025, o mercado aumentou para US$ 38,55 bilhões, havendo CAGR (taxa de crescimento anual) de 26,6%¹. Diante disso, vamos saber mais sobre o processamento de linguagem natural?
O que é PNL (Processamento de Linguagem Natural)?
O processamento de linguagem natural é um setor da IA, ou seja, da inteligência artificial. Esse campo de estudo volta-se para a compreensão, a interpretação e a geração de linguagem humana. O PNL permite que as máquinas intejaram com as pessoas - através do textou ou da fala - de forma parecida com a interação "de pessoa com pessoa", a partir da criação de um prompt.
Qual é o principal objetivo do processamento de linguagem natural?
O objetivo desse campo novo é fazer com que os computadores realizem tarefas úteis envolvendo linguagem humana, como permitir a comunicação entre humanos e máquinas.
Traduzido de Jurafsky e Martin (2008)²
O PNL interpreta as palavras, as frases e os contextos, o que permite uma compreensão geral da fala da pessoa; produz respostas coerentes, e em linguagem natural, em formato de textos; e extrai informações importantes produzidas e decorrentes dessa interação. Alguns exemplos de processamento de linguagem natural são:
💻
Assistente virtual
Utilizam o PLN para entender os comandos de voz ou de texto e gerar uma resposta coerente. Exemplos: Siri, Alexa, ChatGPT e Google Assistant.
⌨️
Corretor ortográfico
Utilizam o PLN para analisar a probabilidade de sequência de palavras.
Exemplos: sugestão de palavras e correção automática de digitação.
🤖
Chatbots
Utilizam o PLN para interpretar as mensagens enviadas pelos usuários e geram respostas automáticas.
Exemplos: assistentes virtuais de bancos, operadoras de telefonia e e-commerce.
Além dos assistentes virtuais, dos corretores ortográficos e dos chatbots, os tradutores automáticos também fazem parte da lista de exemplos de processamento de linguagem natural (ou natural language processing).
O que significa processamento de linguagem natural?
O processamento de linguagem natural significa o processo de criação de sistemas que compreendem e geram linguagem humana, permitindo a interação entre os humanos e as máquinas. Esse campo de estudos consiste em uma união entre computação, estatística e linguística computacional.
NLP e resposta rápida à intenção de busca
O processamento de linguagem natural é uma tecnologia que viabiliza o entendimento da linguagem humana pela máquina. Portanto, essa tecnologia permite que a máquina compreenda a linguagem humana.
Quando essa tecnologia é aplicada no processo de busca (ou seja, de pesquisa), gera-se uma resposta rápida para o usuário. A NLP permite que a máquina identifique, de forma eficiente, a intenção do usuário, e consiga gerar uma resposta eficiente.
Como funciona o NLP?
O PLN funciona a partir da combinação de três áreas: linguística computacional, aprendizado profundo (deep learning) e aprendizado de máquina (machine learning). A linguística computacional estuda o funcionamento da linguagem, com suas regras gramaticais, semânticas e sintáticas.
Já a área de aprendizado máquina, ou seja, de machine learning utiliza programas que, através de algoritmos, identifica e reconhece padrões de linguagem, e aprende sozinho, melhorando a sua performance com o uso de dados.
Por fim, a área de deep learning são redes neurais criadas com base no cérebro humano que entendem e geram representações complexas de linguagem a partir do processamento de um grande volume de dados.
O processamento de linguagem computacional apresenta duas etapas: a análise sintática e a análise semântica. A análise sintática se refere à organização das palavras, ou seja, à gramática e estrutura da frase; e a análise semântica se refere ao significado das palavras no contexto.
Tais análises, por sua vez, são realizadas por duas outras análises; a análise de dependência, que analisa a relação/ligação entre as palavras; e a análise de constituintes, que organiza as palavras em uma árvore estrutural, dividindo a frase em blocos.
Preparação do texto para análise
Essa etapa é anterior ao processamento do texto, sendo chamada, muitas vezes, de "pré-processamento". Nessa etapa, o texto bruto é preparado para que a máquina o analise posteriormente. Essa preparação é realizada para que o texto fique em um formato que seja entendido pelas máquinas.
Nesse processo de preparação do texto - para que esse firme no formeto ideal - se tem a divisão do texto em pequenos "pedaços". Esses pequenos pedaços podem ser formados por palavras, frases ou até mesmo sentenças. A partir desses "pedaços", a máquina consegue entender o texto de forma mais fácil.
Nessa frase de preparação, busca-se deixar o texto "limpo" e pronto para a posterior análise texto da máquina. Para isso, se remove palavras que não sejam importantes, "diminui" as palavras, considerando apenas a sua raiz e retira números, caracteres especiais e pontuação.
Conversão do texto em representações numéricas
Nessa etapa, o texto "limpo" e bruto é convertido em representações numéricas. A partir dessas representações numéricas, as máquinas realizam as suas análises e interpretações. Por isso isso, o texto é transformado em dados estruturados. Tal estruturação é realizada através de técnicas, como TF-IDF e Bag of words.
Extração e interpretação de informações
Depois, a máquina precisa analisar o texto, extraindo e interpretando as informações importantes dos textos. Tal processo é realizado através do uso de técnicas computacionais, como a marcação de partes de fala, a Named Entity Recognition, a análise de dependências, a análise de sentimentos, entre outros.
Treinamento de modelos de aprendizado de máquina
Os modelos de aprendizado de máquina (machine learning) são treinados com base nos dados treinamento processados. Tal treinamento identifica padrões e relações que se encontram nas informações. A partir do treinamento, o modelo realiza previsões e gera resultados, sendo aprimorado constantemente.
De forma geral, o processamento linguagem natural PLN faz a máquina entender e gerar linguagem humana. O aprendizado de máquina, também conhecido pelo termo "machine learning", por sua vez, são as técnicas aplicadas para que as máquinas aprenda através de dados.
Uma das ferramentas de suporte mais utilizadas para os recursos processamento linguagem e o machine learning é a Apache Spark. Essa infraestrutura treina modelos linguagem em larga escala porque é uma plataforma de processamento distribuído de big data.
Várias soluções tecnológias atuais utilizam as técnicas de machine learning, como os chatbots, os tradutores automáticos e os modelos de ML (que contam com análise de sentimentos). Sendo assim, se utilizas as técnicas de machine learning para que a máquina aprenda padrões de linguagem e se torne mais eficiente na interação com os humanos.
Abordagens do processamento de linguagem natural
De forma geral, a evolução do PLN se deu da seguinte forma: aplicação de regras fixas ➡️ uso de métodos estatísticos ➡️ deep learning. Hoje, os modelos de PLN interpretam, compreendem e geram informações de forma fluída (e também de forma quase humana). Veja cada etapa:
Abordagem PLN baseado em regras
O processamento de linguagem natural baseado em regras é um pouco mais limitado e simples do que as outras abordagens. Isso porque, nesse tipo de abordagem, o PLN não aprende; e segue apenas as regras pré-estabelecidas (ou seja, as instruções).
O PLN baseado em regras utiliza regras gramaticais e árvores de decisão que são programadas de forma manual. Isso significa que o processo não é automatizado; e que também não pode ser escalável, uma vez que as regras são implementadas manualmente. Alguns exemplos de PLN baseado em regras são: moviefone e bots de comandos específicos.
Abordagem PLN estatístico
A abordagem PLN estatístico tem esse nome porque se utiliza de probabilidades para previsão de significados, de vetores numéricos para representação da linguagem e de modelos (como modelos de Markov e regressão).
Esse é um tipo de processamento de linguagem natural mais sofisticado do que o PLN baseado em regras, apesar de ainda haver o uso da engenharia de features. Alguns exemplos da abordagem do PLN estatístico são: corretores ortográficos e T9.
Abordagem PLN de deep learning
A abordagem PLN de deep learning faz uso de redes neurais que aprendem representações de linguagem complexas através de uma grande quantidade de dados e de maneira automática. Sendo assim, não é necessário o uso de regras manuais.
Essa abordagem aprende padrões complexos de linguagem (de textos e falas). Os principais tipos da abordagem PLN de deep learning são: Seq2Seq, transformadores, modelos autoregressivos e modelos de base. Alguns exemplos são os chatbots, os assistentes virtuais e os tradutores.
Qual a diferença entre PNL e LLM?
O PNL, ou seja, o processamento de linguagem computacional é um campo de estudos que faz parte da Inteligência Artificial e da Linguística Computacional. Esse campo faz com que as máquinas interpretem textos e áudios e gerem conteúdos semelhantes à linguagem humana.
Para isso, o processamento de linguagem computacional divide o texto em partes menores; realiza uma análise sintática e semântica; extrai sentimentos e opiniões que estão presentes no texto; reconhece a fala humana, entre outros. O PNL abrange os assistentes virtuais e os chatbots, por exemplo.
Já o LLM, ou seja, o Largue Language Model é um modelo específico que faz parte do PNL. O LLM é treinado a partir de uma grande quantidade de texto e se baseia na arquitetura de Deep Learning (com ênfase, geralmente, no transfomers).
O LLM, ou seja, o Largue Language Model, "tem conhecimento" de padrões complexos de linguagem, gerando textos coerentes e contextualizados, sendo semelhante a um humano. Alguns exemplos de LLM são GPT-4, GPT-5, PaLM, Claude e LLaMA.
O Largue Language Model gera textos, responde perguntas, cria resumos de forma automática, cria códigos, realiza traduções, etc. De forma resumida, o PNL é um campo de estudo, enquanto o LLM (como a ferramenta do ChatGPT) é uma ferramenta que faz parte do PNL, sendo um método eficiente que se usa nos processos voltados à linguagem natural. E aí, conseguiu entender essa simples diferença?
Qual o papel do processamento de linguagem PNL na IA?
O processamento de linguagem tem uma função bastante importante dentro da IA, uma vez que ele é uma "ponte" da comunicação entre os sistemas computacionais e os humanos. Através do PNL as máquinas interpretam e geram textos ou áudios, da maneira semelhante à comunicação entre pessoas. Diante disso, os papeis principais do natural language processing são:
🤖🙍
Interação entre o humano e as máquinas
O PNL permite a comunicação entre pessoas e máquinas através de uma linguagem natural, sem a necessidade de uso de códigos ou comandos técnicos.
✍️
Entendimento do contexto e do significado
O PNL interpreta os textos e falas de forma abrangente, compreendendo as emoções, as intenções e os sentidos.
💻
Processamento de um grande volume de dados
O PNL processa um grande volume de dados de e-mails, relatórios e mensagens, de modo a filtrar as informações úteis para tomadas de decisões mais eficientes.
O processamento de linguagem natural promoveu ainda mais o crescimento da IA generativa (inteligência artificial generativa), e esse é o seu papel dentro do campo da inteligência artificial; possibilitar tal expansão.
O avanço da PNL foi importante não só para o desenvolvimento dos chatbots de texto, mas também para outros modelos de IA generativa, uma vez que tal progresso possibilitou que os dispositivos conseguissem compreender a linguagem humana e transformá em texto, imagem, etc.
Os avanços do PNL permitiram a criação de grandes modelos de LLMs, que dão base para diversas ferramentas, como o ChatGPT, os geradores de imagem e os tradutores automáticos.
Para isso, a máquina é treinada através do processamento de grande quantidade de dados - como imagens e textos - e aprende estilos, padrões e estruturas a partir disso. Assim, quando a máquina interpreta um comando, ela segue os padrões; mas consegue criar algo novo.
Uma das técnicas de processamento de linguagem natural mais conhecidas é a REN (Reconhecimento Entidades Nomeadas), que consiste em identificar informações importantes no texto fala e classificá-las. Essa técnica de modelos pré treinados destaca determinados elementos, como pessoa, lugar, organização, data e valor.
Aplicações práticas do PNL
As aplicações práticas do PNL pode ser tanto na vida cotidiana quanto no âmbito empresarial. O processamento de linguagem natural está presente no nosso dia a dia em diversos momentos, como:
- Mecanismo de busca: compreendem palavras-chaves e frases completas para gerar os principais resultados para o usuário. Exemplos: Google e Bing;
- Chatbots de atendimento: atendem os usuários através de texto ou áudio, respondendo as suas perguntas, sem ser necessário o atendimento de um humano;
- GPS com comando de voz: o GPS traça a rota a partir do comando de voz usado pelo usuário;
- Assistentes virtuais: interagem com os usuários através de áudios. Exemplos: Cortana, Siri e Alexa.
Isso indica que o processamento de linguagem digital já é frequentmente utilizado pelas pessoas no dia a dia - ainda que elas não tenham tanto conhecimento sobre o assunto - seja fazendo pesquisas em mecanismos de busca, navegando no GPS ou sendo atendido por um chatbot.
Além disso, o natural language processing também é usado na campo empresarial. O seu uso torna os processos ainda mais eficientes, o que tem chamado a atenção das empresas. Não é à toa que as organizações têm cada vez mais aplicado o PLN. Dentro das empresas, o natural language processing é utilizado da seguinte forma:
- Automatização de operações: processamento de um grande volume de informações de documentos e e-mails de forma automática;
- Aumento da produtividade: como as tarefas repetidas são automatizadas, se tem um aumento da produtividade dos funcionários;
- Simplificação das atividades: os processos de extração de informações e análise de contratos, por exemplo, são realizados por máquinas, de forma automática.
Diante disso, podemos perceber que o processamento de linguagem natural dá assistência às organizações, tornando os processos mais eficientes, cortando os custos e diminuindo o tempo para a finalização de determinadas atividades.
E aí, gostou do estudo sobre processamento de linguagem natural e do universo da programação e linguística computacional? O natural language processing está cada vez mais fazendo parte das nossas vidas, uma vez que encontra-se presente nos mecanismos de buscas, chatbots, assistentes virtuais, tradutores e outros.
Referências Bibliográficas
- THE BUSINESS RESEARCH COMPANY. Natural Language Processing (NLP) Market Size, Share, And Trends Analysis | 2025 Global Market Report. London: The Business Research Company, 29 maio 2025. Disponível em: https://ww.thebusinessresearchcompany.com/market-insights/natural-languague-processing-nlp-market-insights-2025. Acesso em: 16 set. 2025.
- JURAFSKY, Daniel; MARTIN, James H. Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition. 2. ed. Upper Sadle Tiver, NJ: Prentice Hall, 2008.
Gostou desse artigo? Deixe uma nota!
Loading...
