| Processo: | 23/00694-4 |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Regular |
| Data de Início da vigência: | 01 de maio de 2023 |
| Data de Término da vigência: | 31 de outubro de 2025 |
| Área do conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação |
| Acordo de Cooperação: | University of Manchester |
| Proposta de Mobilidade: | SPRINT - Projetos de pesquisa - Mobilidade |
| Pesquisador responsável: | Daniel Carlos Guimarães Pedronette |
| Beneficiário: | Daniel Carlos Guimarães Pedronette |
| Pesquisador Responsável no exterior: | Andre do Nascimento Freitas |
| Instituição Parceira no exterior: | Idiap Research Institute , Suíça |
| Pesquisador Responsável no exterior: | Andre do Nascimento Freitas |
| Instituição Parceira no exterior: | Idiap Research Institute , Suíça |
| Instituição Sede: | Instituto de Geociências e Ciências Exatas (IGCE). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Rio Claro. Rio Claro , SP, Brasil |
| Município da Instituição Sede: | Rio Claro |
| Vinculado ao auxílio: | 18/15597-6 - Aplicação e investigação de métodos de aprendizado não-supervisionado em tarefas de recuperação e classificação, AP.JP2 |
| Assunto(s): | Processamento de linguagem natural Inferência Inteligência artificial |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | contextual ranking | natural language inference | processamento de linguagem natural |
Resumo
O Processamento de Linguagem Natural (PLN) refere-se a um ramo da inteligência artificial (IA) cujo objetivo consiste em dar aos computadores a capacidade de interpretar e raciocinar sobre as linguagens humanas. Intrinsecamente multidisciplinar, envolve a integração de diversas áreas de pesquisa, como linguística, lógica, informática e inteligência artificial. Em um mundo guiado principalmente pela tecnologia e cada vez mais apoiado por ferramentas baseadas em IA, o campo da PLN desempenha um papel fundamental, apoiando tecnologias para tradução automática, resposta a perguntas, recuperação de informações, geração de texto e sistemas de recomendação. Pressionado pelos avanços do aprendizado profundo e abordagens orientadas a dados em outros campos, como visão computacional e reconhecimento de padrões, o campo de PLN experimentou o advento e a popularidade de técnicas caixa-preta. Embora essas abordagens sejam eficazes, muitas vezes são menos interpretáveis. Nesse cenário, observa-se um interesse crescente por explicações e uma importância cada vez maior te aspectos de explicabilidade. Este projeto de pesquisa tem como objetivo investigar a construção de cadeias explicativas para inferência em linguagem natural com base na análise contextual e de consistência de informações de ranqueamento. Tal direção de pesquisa representa uma intersecção de interesses de pesquisa entre grupos da Universidade Estadual de São Paulo (UNESP) e da Universidade de Manchester. (AU)
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