Tecnologia vai descrever automaticamente um episódio de uma série apenas com base em interações de espectadores
Por Redação
Pesquisadores do Departamento de Ciência da Computação da UFMG estão desenvolvendo um projeto que tem como objetivo descrever postagens com base em comentários publicados na internet. Tecnologia vai permitir descrever automaticamente um episódio de uma série, por exemplo.
Criado pelo mestrando Túlio Corrêa Loures, orientado pelo professor Pedro Vaz de Melo, o projeto identifica, resume e associa comentários em quaisquer mídias online, seja em blogs de notícias, fóruns de discussão, vídeos do YouTube, conversas no Twitter, no Facebook ou troca de e-mails.
Os pesquisadores pretendem ser capazes de gerar automaticamente resumos sobre essas publicações. Para isso, criaram um vetor numérico para representar as postagens com base nos comentários associados a ela.
Os testes estão sendo feitos com a série Game of Thrones e com as centenas de comentários que cada episódio gera na rede social Reddit. “Reunimos todos os episódios para os quais há sequência de comentários, algumas vezes mais de mil por episódio. Futuramente, pretendemos testar também com notícias”, explica Pedro Vaz de Melo.
Túlio desenvolveu um script que simula a navegação de uma pessoa no Reddit. “O script age como uma pessoa muito curiosa, que vai ler tudo e armazenar em disco rígido”, explica o orientador.
O grande desafio, no entanto, é identificar o modo pelo qual uma discussão se relaciona com a postagem, já que envolve compreensão da linguagem natural humana e suas interações. “Nossa ideia é usar algoritmos de aprendizado de máquina, que são capazes de encontrar essas conexões, tais como redes neurais, modelos de tópico e métodos de processamento de linguagem natural”, disse Pedro.
Bolsa de pesquisa
O trabalho de Túlio Loures é um dos cinco projetos da UFMG selecionados pelo Programa de Bolsas de Pesquisa Google para a América Latina, cujo resultado foi anunciado em agosto passado. Ao todo, foram 24 projetos beneficiados na América Latina, 17 deles no Brasil. Depois da UFMG, a USP e a Unicamp aparecem com maior número de propostas premiadas (três cada).
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