Spark NLP: aprenda a otimizar a linguagem natural com eficácia
9 minutos de leitura

Você já pensou como podem ser analisados os comentários nas redes sociais? Imagine que você é a pessoa responsável por desenvolver um projeto que analisa as redes sociais de uma empresa ou de um influencer. Nesse cenário, você terá que trabalhar com uma grande quantidade de dados, denominada Big Data, com enfoque em textos.
Para isso, vamos fazer uso de uma técnica denominada Processamento de Linguagem Natural (PLN), mais conhecido pelo termo em inglês Natural Language Processing (NLP). Podemos definir Linguagem Natural como a maneira que nós nos comunicamos uns com os outros, e ela está presente em textos, letras de músicas, e-mails, entre outros. Dentro da inteligência artificial, o processamento de linguagem natural é a área que se dedica a traduzir a linguagem humana para uma linguagem que os dispositivos tecnológicos consigam entender.

Autor(a)
Bruno Raphaell
Bruno é um instrutor de Data Science e Engenheiro Eletricista pela Universidade Federal do Piauí. Se dedica em áreas como Data Science, Machine Learning e Deep Learning, e possui grande interesse em engenharia de dados e engenharia de machine learning. Além disso, em seu tempo livre, ele gosta de jogar xadrez, tocar instrumentos musicais e jogar League of Legends.
Inscreva-se em nossa Newsletter
Fique por dentro de conteúdos, insights e oportunidades do universo tech. Receba novidades e lançamentos direto no seu e-mail.
![Gráfico de barras na horizontal com o título “Which NLP libraries does your organization use [check all that apply]”. O gráfico está em fundo branco com as barras em azul, exceto pela primeira que está na cor rosa. No gráfico há 9 barras empilhadas com suas respectivas porcentagens. A primeira possui a label “Spark NLP” e seu percentual é 33%, a segunda “spaCy” com percentual de 26%, a terceira “Allen NLP” com percentual de 23%, a quarta “nltk” com percentual de 21%, a quinta “Stanford Core NLP” com percentual de 20%, a sexta “Gensim” com 18%, a sétima “Hugging Face” com 18%, a oitava “Other” com 11% e a nona “Rasa NLU” com 10%.](https://cdn-wcsm.alura.com.br/2025/04/imagem1-117.png)


