| Processo: | 19/26762-0 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado |
| Data de Início da vigência: | 01 de março de 2023 |
| Data de Término da vigência: | 30 de setembro de 2024 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação |
| Pesquisador responsável: | Fabio Gagliardi Cozman |
| Beneficiário: | Paulo Pirozelli Almeida Silva |
| Instituição Sede: | Escola Politécnica (EP). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil |
| Assunto(s): | Inferência Inteligência artificial Lógica Processamento de linguagem natural |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Inferência | Inteligência Artificial | Lógica | Processamento de Linguagem Natural | Inteligência Artificial |
Resumo O objetivo desta pesquisa é desenvolver uma metodologia que permita detectar certos padrões de argumentação em textos, como modus ponens, modus tollens e silogismos. Para isto, combinarei recursos da lógica e da teoria da argumentação com técnicas da linguagem de processamento natural e modelos de redes neurais. A metodologia se baseará em aprendizado supervisionado, a ser treinado em dois corpus criados especialmente para essa tarefa: um com exemplos retirados de manuais de lógica e teoria da argumentação; e outro, composto de editoriais de jornais. Os documentos desse corpus terão marcações para as estruturas argumentativas típicas mencionadas, formalizadas tanto em cálculo proposicional quanto em lógica de primeira ordem. Em seguida, acrescentarei também informações de natureza sintática (as categorias lexicais) e semântica (embeddings). A ideia é desenvolver um modelo que permita identificar estes padrões de argumentação de maneira automática, e que possa, mais à frente, ser empregado na análise da forma e do conteúdo dos argumentos empregados na linguagem natural de maneira mais ampla, como por exemplo, em análises de literatura científica, debates políticos ou decisões judiciais. | |
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