Quais são os métodos de processamento de texto em PLN, desde os simples até às redes neurais modernas?

Os métodos de processamento de texto em NLP podem ser condicionalmente divididos em várias etapas e abordagens, desde as simples até às modernas:

1. Pré-processamento de texto: tokenização, normalização (conversão para minúsculas), eliminação de palavras de paragem, stemming e lematização.

2. Sacola de palavras (Bag of Words): representação do texto na forma de frequências de palavras sem considerar a ordem.

3. TF-IDF: ponderação de palavras pela sua importância no documento e no corpus.

4. Representações vetoriais de palavras (word embeddings): modelos como Word2Vec, GloVe, FastText, que codificam a semântica das palavras em vetores.

5. Modelos clássicos de ML: baseados em características (por exemplo, SVM, regressão logística) para tarefas de classificação, extração de informação.

6. Redes neurais recorrentes (RNN), LSTM, GRU: consideram a sequência de palavras, utilizados para geração de texto, tradução.

7. Transformadores (Transformer): modelos modernos como BERT, GPT, que usam mecanismo de atenção para compreensão eficiente do contexto.

8. Frameworks: para implementação, utilizam-se bibliotecas como TensorFlow, PyTorch, Hugging Face Transformers.

Dessa forma, o desenvolvimento vai de métodos estatísticos simples a aprendizagem profunda com arquiteturas neuronais complexas.