{"id":63,"date":"2022-06-14T20:09:57","date_gmt":"2022-06-14T23:09:57","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ufrgs.br\/avatar\/?page_id=63"},"modified":"2022-08-19T16:21:29","modified_gmt":"2022-08-19T19:21:29","slug":"agata","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.ufrgs.br\/avatar\/?page_id=63","title":{"rendered":"Agata"},"content":{"rendered":"
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Automatic Generation of AIML from Text Acquisition (AGATA)<\/h2>\n \n\n \n

Sistema de gera\u00e7\u00e3o de base de conhecimento em AIML a partir da an\u00e1lise e tratamento de corpus lingu\u00edstico<\/h3>\n \n\n \n

<category><\/strong><\/em>\n
<pattern><\/strong><\/em>M\u00cdDIA ELETR\u00d4NICA<\/pattern><\/strong><\/em>\n
<template><\/strong><\/em>\n
<random><\/strong><\/em>\n
<li><\/strong><\/em>Podemos considerar como m\u00eddias eletr\u00f4nicas os meios de comunica\u00e7\u00e3o que precisam de recursos eletr\u00f4nicos para transmitir seu conte\u00fado at\u00e9 o usu\u00e1rio.<\/li><\/strong><\/em>\n
<li><\/strong><\/em>As m\u00eddias eletr\u00f4nicas s\u00e3o compostas por equipamentos de comunica\u00e7\u00e3o unilateral, onde o usu\u00e1rio \u00e9 apenas receptor de uma determinada informa\u00e7\u00e3o, como r\u00e1dio, cinema, TV anal\u00f3gica, m\u00eddias grav\u00e1veis.<\/li><\/strong><\/em>\n
<\/random><\/strong><\/em>\n
<\/template><\/strong><\/em>\n
<\/category><\/strong><\/em><\/p>\n \n\n \n

Dentro da tag pattern est\u00e1 a palavra-chave inserida pelo usu\u00e1rio, e dentro da tag template h\u00e1 uma fun\u00e7\u00e3o de resposta aleat\u00f3ria (tag random) e tags li para cada uma das frases que foram selecionadas pelo usu\u00e1rio, ap\u00f3s o sistema t\u00ea-las\n localizado e separado.<\/p>\n \n\n \n

O sistema AGATA utiliza as tecnologias Python, Django, PHP, e funciona da seguinte forma:<\/p>\n \n\n \n

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  1. O usu\u00e1rio seleciona um arquivo no seu computador e faz o upload, enviando-o para o sistema. Este arquivo pode ser um livro, uma apostila, um artigo, uma revista, etc., desde que possua frases que explicam um conceito e esteja no\n formato txt. Neste momento, sugere-se que sejam retiradas as figuras, tabelas, quadros e gr\u00e1ficos do arquivo, realizando uma \u201climpeza\u201d no mesmo, para que permane\u00e7a somente o conte\u00fado textual.<\/li>\n
  2. O usu\u00e1rio insere de uma a tr\u00eas palavras-chave para busca e clica em enviar.<\/li>\n
  3. Em uma nova tela, as frases que cont\u00e9m cada uma dessas palavras-chaves s\u00e3o exibidas, ordenadas por termo buscado e ordem em que aparecem no corpus.<\/li>\n <\/ol>\n \n\n \n
    \n \"\"\n <\/figure>\n \n\n \n

    4. O usu\u00e1rio seleciona as frases que deseja utilizar, clicando em caixas de sele\u00e7\u00e3o. Neste momento, o especialista de dom\u00ednio, a pessoa que possui o conhecimento acerca do corpus em quest\u00e3o, utiliza sua expertise para indicar as frases\n mais significativas, e que sejam condizentes com uma \u201cresposta\u201d ao usu\u00e1rio em uma conversa com o chatterbot.<\/p>\n \n\n \n

    5. Em uma nova tela, as frases selecionadas pelo usu\u00e1rio agora aparecem cada uma delas com um editor, para que possam ser realizados ajustes no texto, altera\u00e7\u00f5es, formata\u00e7\u00f5es, e inser\u00e7\u00e3o de recursos multim\u00eddia (v\u00eddeo, imagens, hiperlinks).<\/p>\n \n\n \n

    \n \"\"\n <\/figure>\n \n\n \n

    6. O usu\u00e1rio pode adicionar outras palavras-chaves relacionadas, que julga que sejam pertinentes que sejam direcionadas a essas respostas. Por exemplo, junto \u00e0 lista de frases referentes \u00e0 palavra-chave \u201c\u00e1udio\u201d, o especialista pode\n acrescentar o termo \u201csom\u201d, se as frases estiverem relacionadas essa tem\u00e1tica. Dessa forma, quando o termo \u201csom\u201d for \u201cpronunciado\u201d ou estiver contido no meio de uma frase emitida pelo estudante, uma das frases referentes ao termo\n \u201c\u00e1udio\u201d poder\u00e1 ser enviada como resposta.<\/p>\n \n\n \n

    7. Ap\u00f3s o usu\u00e1rio realizar os ajustes necess\u00e1rios e clicar em enviar, a nova tela cont\u00e9m o arquivo AIML contendo todas as tags, permitindo que o usu\u00e1rio tanto visualize essa sa\u00edda ou fa\u00e7a o download do arquivo. Abaixo uma captura de\n tela ilustra um exemplo de sa\u00edda do sistema.<\/p>\n \n\n \n

    \n \"\"\n <\/figure>\n \n\n \n

    Portanto, o sistema AGATA t\u00eam um grande potencial de auxiliar professores e pesquisadores no desenvolvimento da base de conhecimento de chatterbots, de forma simples e r\u00e1pida. Dessa forma, \u00e9 poss\u00edvel dar ao chatterbot um alto n\u00edvel\n de \u201cconhecimento\u201d, possuindo por exemplo todo o conte\u00fado de um livro de hist\u00f3ria, biologia, entre outros. Isso aumenta tamb\u00e9m as chances de que possua respostas v\u00e1lidas e \u00fateis ao estudante, e consequentemente melhore e aumente a\n intera\u00e7\u00e3o com o usu\u00e1rio, que poder\u00e1 \u201cdialogar com o conte\u00fado\u201d.<\/p>\n \n\n \n

    Cuidados na utiliza\u00e7\u00e3o do sistema:<\/strong><\/h3>\n \n\n \n
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    • \u00c9 necess\u00e1rio priorizar palavras para escolha das frases. Por exemplo, em uma mesma frase aparece o termo \u201caprendizagem\u201d e o termo \u201ccinema\u201d, ou seja, a frase que cont\u00e9m esses termos \u00e9 entregue como sa\u00edda na busca por cada uma dessas\n palavras-chave. Portanto, deve-se analisar o contexto da frase para decidir a qual palavra-chave ela melhor se encaixa, para que n\u00e3o seja indexada pelas duas.<\/li>\n <\/ul>\n \n\n \n
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      • Aten\u00e7\u00e3o para n\u00e3o indexar palavras (ou termos) que podem ser utilizadas em outro contexto, como por exemplo \u201cmem\u00f3ria\u201d. O aluno pode dizer \u201cestou sem mem\u00f3ria\u201d. Portanto, ao utilizar mem\u00f3ria como \u201cmem\u00f3ria de trabalho\u201d deve-se optar\n pela palavra-chave \u201cmem\u00f3ria de trabalho\u201d.\n
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        * Tais como Program-O, Program-D, Program-AB.<\/li>\n <\/ul>\n \n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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