Na última década, a abordagem do Processamento de Linguagem Natural evoluiu a uma velocidade impressionante.
A adopção de técnicas baseadas em Deep Learning junto com o aumento do poder computacional dos coprocessadores da Unidade de Processamento Gráfico permitiu avanços significativos em todas as tarefas.
As abordagens actuais começaram aprendendo representações eficazes ao nível de palavras para alimentar Redes Neurais Profundas e aprendendo modelos sequenciais que poderiam capturar a complexidade da linguagem humana.
Hoje em dia, esses modelos sequenciais atingiram uma complexidade incrível e consumiram uma quantidade impressionante de conhecimento, o que os tornou capazes até de sustentar conversas em nível humano.
