Edição de Notícias da UFSCar Categoria Selecione um ou mais campus que a notícia deve ser exibida. São CarlosArarasSorocabaLagoa do Sino Título Informe o título da notícia. Subtítulo Informe o subtítulo Texto Informe o texto da notícia. Atualmente, com a disponibilização cada vez maior de informação na Internet, o processamento e a recuperação de dados (textuais e visuais) são atividades essenciais na geração automática de conhecimento. Como a maior parte da informação é composta de texto em Língua Natural e de imagens, processá-los de modo "inteligente" envolve a interpretação do significado que ambos transmitem. Foi pensando nisso que pesquisadores do <u><a target="_blank" href="http://lalic.dc.ufscar.br">Laboratório de Linguística e Inteligência Computacional</a></u> (LALIC), do Departamento de Computação (DC) da UFSCar, desenvolveram o projeto "MMeaning - Representação semântica distribuída multimodal", que conta com o financiamento da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp).<br><br>Uma das formas mais utilizadas para representação do conteúdo semântico é a semântica distribuída, a qual está baseada na hipótese distribucional que estabelece que o sentido de uma palavra é dado por seu contexto de ocorrência. Embora a fonte principal para extração de conhecimento usando essa hipótese seja o texto, outras fontes de informação extralinguísticas, como imagens, também devem ser levadas em consideração. A combinação de múltiplas fontes de informação na geração de representações semânticas é denominada representação semântica distribuída multimodal.<br><br>Dessa forma, o projeto objetiva investigar o uso de fontes diversas de conhecimento, como textos paralelos/comparáveis e imagens, na modelagem semântica distribuída de textos em Língua Natural a fim de enriquecer as informações utilizadas em aplicações de Processamento de Língua Natural e Recuperação de Informação. "Em termos práticos significa que, por meio do processamento multimodal, a inteligência computacional combina <em>corpus</em> textual e imagens, de forma a deixar o material informativo mais rico", explica Helena de Medeiros Caseli, coordenadora do LALIC.<br><br>Para atingir esse objetivo, o projeto, iniciado em 2016, utiliza modelos de representação distribuída baseados em redes neurais, também conhecidos como modelos de aprendizado profundo (<em>deep learning</em>). Esses modelos também são usados na terceira geração na tradução automática por meio da inteligência computacional, ou Inteligência Artificial. A primeira, datada da década de 1950, era baseada na definição de regras por parte de especialistas em tradução, o que a tornava de alto custo e demorada. A segunda, aplicada entre os anos de 1990 e 2015, era baseada em <em>corpus</em>, com métodos estatísticos que definiam a melhor tradução com base em probabilidade. A terceira, que se tornou o estado da arte a partir de 2016, é baseada no princípio da rede neural biológica, em que a informação em uma Língua passa por uma estrutura com unidades de processamento inspiradas em nossos neurônios biológicos e que transportam a informação, de neurônio a neurônio, até gerar a tradução desejada em outra Língua. "Os neurônios são treinados a partir de <em>corpus</em> paralelos contendo sentenças em uma Língua (por exemplo, o Português) e suas traduções em outra Língua (por exemplo, o Inglês), até aprenderem a fazer a tradução", resume Caseli.<br><br>O LALIC é um dos laboratórios de pesquisa integrante do <u><a target="_blank" href="http://www.nilc.icmc.usp.br">Núcleo Interinstitucional de Linguística Computacional</a></u> (NILC), com sede no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC), da Universidade de São Paulo (USP), em São Carlos. Criado em 1993, o NILC desenvolve estudos sobre o processamento computacional de linguagens naturais e a construção de recursos, ferramentas e aplicações. O grupo realiza pesquisas em diversas áreas, entre elas: tradução automática, sumarização de textos, simplificação de texto, ferramentas de auxílio à leitura e escrita, criação de léxico/dicionários e criação de <em>corpus</em>, linguística de <em>corpus</em>, ferramentas de análise para variados níveis linguísticos (sintaxe, semântica e discurso), avaliação automatizada, terminologia computacional, processamento de fala e aplicação de técnicas de aprendizado de máquina para processamento de linguagem natural e detecção de <em>fake news</em>.<br><br><strong>Debate na TV</strong><br>A coordenadora do LALIC, Helena de Medeiros Caseli, participou do programa "<u><a target="_blank" href="https://gshow.globo.com/programas/conversa-com-bial/noticia/pedro-bial-promove-debate-sobre-o-futuro-da-traducao-literaria.ghtml">Conversa com Bial</a></u>" (Rede Globo), exibido no dia 14 de maio, cujo tema discutido foi o futuro da tradução literária. A pesquisadora da UFSCar, que é especialista em Tradução Automática, Aprendizado de Máquina e Processamento de Língua Natural, explicou como os tradutores automáticos funcionam. Também participaram do debate Caetano Galindo, responsável pela versão em Português de "Ulisses", de James Joyce; e Alison Entrekin, tradutora da obra "Grande Sertão: Veredas", de Guimarães Rosa, para o Inglês. O programa na íntegra pode ser conferido <u><a target="_blank" href="https://globoplay.globo.com/v/6735916/">aqui</a></u>. text/htmltext/plain Data Selecione a data da notícia. Atualizado em Selecione a data de atualização da notícia. Hora Informe a hora utilizando o formato HH:MM:SS. Data de Expiração Selecione uma data para a notícia expirar. Horário de Expiração Informe o horário que a notícia deve expirar utilizando o formato HH:MM:SS. Autor Informe o nome do autor Destaque Marque se a notícia é um destaque. Expira Marque se a notícia deve expirar. Perfil Escolha um perfil ou mais. 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