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Clarice.ai: uma inteligência linguística de auxílio à escrita de não ficção baseada na web

Processo: 20/16779-0
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
Vigência (Início): 01 de junho de 2021
Vigência (Término): 31 de outubro de 2022
Área do conhecimento:Linguística, Letras e Artes - Linguística
Pesquisador responsável:Felipe Iszlaji de Albuquerque
Beneficiário:Felipe Iszlaji de Albuquerque
Empresa:Clarice Inteligência Artificial Ltda
CNAE: Desenvolvimento e licenciamento de programas de computador não-customizáveis
Outras atividades de prestação de serviços de informação não especificadas anteriormente
Vinculado ao auxílio:20/02693-7 - Clarice.ai: uma inteligência linguística de auxílio à escrita de não ficção baseada na web, AP.PIPE
Assunto(s):Processamento de linguagem natural   Inteligência artificial   Escrita (linguística)   Linguística textual   Aprendizado computacional   Redes neurais (computação)

Resumo

O projeto de pesquisa aqui apresentado propõe a construção de uma Inteligência Artificial (IA), de base linguística, capaz de assistir em tempo real o usuário que esteja escrevendo um texto de não ficção. Ela pode ser comparada com os assistentes de correção ortográficos e gramaticais já existentes em editores de texto como o Microsoft Word e outros. No entanto, o diferencial do projeto é construir um assistente não nos níveis ortográficos e gramaticais, mas sim no nível do estilo e utilizando-se para isso de IA. O projeto foi selecionado para a fase 1 do Programa FAPESP Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas (PIPE) e teve início em agosto de 2019 sob o número de processo 2018/22511-0. No relatório parcial enviado para a FAPESP, acreditamos ter documentado avanços importantes na direção de provar a viabilidade técnico-científica para a construção de uma ferramenta de auxílio à escrita no nível do estilo, dentro de categorias que estamos chamando de i) legibilidade do texto; ii) aspectos visuais do texto; iii) estilística fônica; iv) estilística sintática; e v) estilística léxico-semântica. Já existem ferramentas semelhantes produzidas para outras línguas, em especial para o inglês. O surgimento deste tipo de ferramenta pode ser explicada por dois fatores: i) o avanço das técnicas de processamento de linguagem natural permitiram o desenvolvimento da tecnologia; ii) verificou-se a aplicação comercial em dois mercados emergentes, o mercado das EdTechs (tecnologias para a Educação) e o mercado de Marketing de Conteúdo. O mercado de Marketing de Conteúdo no Brasil é grande e continua crescendo. Apenas uma empresa, como a RockContent, produz quase 10 mil artigos por mês. Esse volume de produção de textos demanda um número crescente de profissionais da escrita. Por isso, a ferramenta aqui proposta tem o potencial de contribuir para esse mercado de forma a melhorar a qualidade dos textos produzidos, reduzir custos para os produtores de conteúdo e ajudar na formação de novos profissionais. Com relação à metodologia da pesquisa, delimitamos o escopo do projeto no subcampo de pesquisas em Processamento da Linguagem Natural (doravante PLN) e no âmbito de investigações que projetam e desenvolvem ferramentas de auxílio à escrita. Uma das principais estratégias do projeto é utilizar os recursos linguísticos já desenvolvidos por laboratórios de pesquisa, para avançar na construção de um produto inovador, de uso massivo e valor comercial. O resumo da metodologia pode ser explicitado como i) identificar um desvio de linguagem ou estilístico de forma automática; ii) por meio dos recursos linguísticos computacionais disponíveis ou construídos; iii) e fornecer a dica que deverá ser exibida como feedback em tempo real para o usuário. Para a fase 2, o objetivo é i) ampliar o número de desvios identificados de 80 para mais de 300, o que nos aproximaria da cobertura oferecida por ferramentas semelhantes para o inglês; ii) incluir o tratamento de alguns desvios frequentes no nível ortográfico e gramatical; iii) ampliar o número de gêneros de não-ficção; iv) criar uma IA que aprenda com o usuário, tanto para alimentar a inteligência linguística da ferramenta, quanto para produzir uma experiência personalizada para o utilizador; v) diminuir falsos positivos na identificação dos desvios e aumentar progressivamente a acurácia da ferramenta para acima de 90% ao final de dois anos; vi) construir uma base de conhecimento explicitando o conteúdo de cada regra, com referências e citações às principais fontes de informação, oferecendo exemplos e formas de uso para, em uma perspectiva pedagógica, ajudar na formação de novos redatores, revisores e profissionais da escrita. (AU)

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