Iniciação Científica (2024 - em andamento)

• Título do projeto: Triagem inteligente de tweets para o Processamento de Linguagem Natural

• Nível: Iniciação Científica

• Breve descrição: Atualmente, um dos maiores desafios da computação é lidar com a vasta quantidade de informações geradas a cada minuto. No Processamento de Linguagem Natural (PLN), subárea da Inteligência Artificial, diante da inviabilidade de processar absolutamente todos os textos disponíveis, surge a necessidade de filtrar os que serão utilizados como fonte de informação no desenvolvimento de algum sistema/modelo. Como estratégia de filtragem, pode-se determinar como parâmetro a utilidade que cada texto pode desempenhar para uma ou mais tarefas de PLN. Por exemplo, um texto com uma carga emocional intensa pode apresentar alta utilidade para a Análise de Sentimentos, mas ser pouco útil na geração de Sumários informativos; já um texto repleto de expressões ofensivas pode ser útil para a detecção de discurso de ódio, mas ser pouco desejado no treinamento de um chatbot. Portanto, este projeto tem como objetivo desenvolver uma ferramenta flexível e explicável de triagem inteligente de tweets da rede social Twitter/X. Tal ferramenta irá classificar a utilidade de tweets para diversas tarefas de PLN. Com isso, busca-se contribuir significativamente para a eficácia e eficiência das aplicações da área.

• Agência financiadora:

  • CNPq/PIBIC (09/2024-08/2025)

• Orientadora: Profa. Dra. Helena de Medeiros Caseli