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Um guia abrangente sobre o Processamento de Linguagem Natural (PLN), explorando desde conceitos teóricos até implementações práticas. O conteúdo detalha as quatro principais abordagens da área: simbólica, estatística, conexionista e híbrida, destacando as vantagens e limitações de cada uma. Através de exemplos em linguagens Python e R, o texto ensina etapas fundamentais de tratamento de dados, como normalização, lematização e remoção de stop words. Além disso, são apresentadas aplicações avançadas, incluindo análise de sentimentos, tradução automática e reconhecimento de entidades nomeadas. Para facilitar o aprendizado, a fonte utiliza recursos visuais como nuvens de palavras, matrizes de confusão e mapas de calor para interpretar resultados. Por fim, o curso capacita o leitor a transformar grandes volumes de texto em informações estruturadas e insights estratégicos.