Curso Online de Introdução ao Algoritmos e Programação Estruturada

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  • Introdução ao Algoritmos e Programação Estruturada

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    Curso

    Algoritmos e Programação Estruturada

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  • Linguagem natural

    Processamento de língua natural (PLN) é uma subárea da ciência da computação, inteligência artificial e da linguística que estuda os problemas da geração e compreensão automática de línguas humanas naturais. Sistemas de geração de língua natural convertem informação de bancos de dados de computadores em linguagem compreensível ao ser humano e sistemas de compreensão de língua natural convertem ocorrências de linguagem humana em representações mais formais, mais facilmente manipuláveis por programas de computador. Alguns desafios do PLN são compreensão de língua natural, fazer com que computadores extraiam sentido de linguagem humana ou natural e geração de língua natural.

  • A história do PLN começou na década de 1950, quando Alan Turing publicou o artigo "Computing Machinery and Intelligence", que propunha o que agora é chamado de teste de Turing como critério de inteligência.

  • Em 1954, a experiência de Georgetown envolveu a tradução automática de mais de sessenta frases russas para o inglês. Os autores afirmaram que dentro de três ou cinco anos a tradução automática seria um problema resolvido.

  • No entanto, os avanços reais foram muito mais lentos do que o previsto e, após o relatório ALPAC em 1966, que constatou que a pesquisa de dez anos não conseguiu satisfazer as expectativas, o financiamento para este estudo em tradução automática foi reduzido drasticamente. Poucas pesquisas em tradução automática foram conduzidas até o final dos anos 80, quando os primeiros sistemas estatísticos de tradução foram desenvolvidos.

  • Alguns sistemas de PLN bem sucedidos desenvolvidos nos anos 60 foram SHRDLU, um sistema de língua natural que trabalhava em "blocks worlds" com vocabulário restrito e ELIZA, uma simulação de um psicoterapeuta escrita por Joseph Weizenbaum entre 1964 e 1966. Usando pouca informação sobre o pensamento ou a emoção humana, ELIZA criava, em alguns casos, interações surpreendentemente humanas. Quando o "paciente" excedia a base de conhecimento do programa, ELIZA fornecia uma resposta genérica, por exemplo, respondendo a "Minha cabeça dói" com "Por que você diz que sua cabeça dói?".

  • Durante a década de 1970, muitos programadores começaram a escrever "ontologias conceituais", que estruturaram a informação do mundo real em dados compreensíveis por computadores. Exemplos são MARGIE (SCHANK, 1975), SAM (CULLINGFORD, 1978), PAM (WILENSKY, 1978), TaleSpin (MEEHAN, 1976), QUALM (LEHNERT, 1977), Politics (CARBONELL, 1979) e Plot Units (LEHNERT, 1981 ). Neste período, muitos chatterbots foram escritos, como PARRY, Racter e Jabberwacky.

  • Até a década de 1980, a maioria dos sistemas de PLN se baseava em conjuntos complexos de regras manuscritas. A partir do final dos anos 1980, no entanto, houve uma revolução no PLN com a introdução de algoritmos de aprendizagem automática (aprendizado de máquina) para o processamento de linguagem. Isto foi devido tanto ao aumento constante do poder computacional (ver Lei de Moore) quanto à diminuição gradual da dominância das teorias da linguística chomskyanas (como a gramática gerativa), cujos fundamentos teóricos desestimularam o tipo de corpus linguístico que está subjacente à abordagem da aprendizagem automática ao processamento da linguagem

  • lguns dos algoritmos de aprendizado de máquinas mais antigos, como as árvores de decisão, produziam sistemas de regras rígidas então semelhantes às regras existentes na escritas à mão. No entanto, a marcação de partes da fala (part-of-speech tagging) introduziu o uso de modelos ocultos de Markov para o PLN e, cada vez mais, a pesquisa se concentrava em modelos estatísticos, que tomam decisões suaves e probabilísticas baseadas na atribuição de pesos reais aos recursos que compõem dados de entrada. 


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