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do O Globo<\/h6>\ndo O Globo<\/h6>\nFerramenta \u00e9 capaz de identificar padr\u00f5es de frases no idioma. Grupo criou base de dados pr\u00f3pria para an\u00e1lises de textos do Twitter.<\/strong><\/p>\n Se \u00e0s vezes \u00e9 dif\u00edcil para voc\u00ea entender o que seus amigos querem dizer com algumas mensagens no Twitter, imagine para um computador, acostumado com outro tipo de linguagem.<\/p>\n Um pesquisador da Universidade Federal de Pernambuco (UFPE) trabalha em um projeto que, entre outras aplica\u00e7\u00f5es de intelig\u00eancia artificial, busca facilitar a comunica\u00e7\u00e3o entre m\u00e1quinas e humanos usando mensagens publicadas no servi\u00e7o de microblog.<\/p>\n Mestrando em minera\u00e7\u00e3o de dados no Centro de Inform\u00e1tica da UFPE, Marcel Pinheiro Caraciolo, de 25 anos, se uniu a outros estudantes e empres\u00e1rios para desenvolver um programa que processa linguagem natural (as l\u00ednguas faladas pelos humanos, como ingl\u00eas e portugu\u00eas) para entender sentimentos em tweets sobre determinados assuntos. Nos testes feitos at\u00e9 agora, o programa apresentou n\u00edvel de acerto de 80% nas classifica\u00e7\u00f5es de mensagens como positivas, negativas ou neutras, segundo Caraciolo. O processo \u00e9 chamado de an\u00e1lise de sentimento.<\/p>\n Um dos maiores desafios para quem trabalha com linguagens de computadores \u00e9 fazer com que as m\u00e1quinas entendam a linguagem humana. Nesse universo, o Twitter aparece como mais um meio para tentar melhorar o processo. \u201cO Twitter tem sido usado para entender o comportamento do usu\u00e1rio. A tend\u00eancia \u00e9 que a ferramenta seja inserida na conversa usu\u00e1rio-m\u00e1quina. Com as pesquisas de linguagem natural, no futuro, em vez de precisar que o computador tenha comandos pr\u00e9-programados, ele vai poder compreender a l\u00edngua falada pelo usu\u00e1rio\u201d, disse Caraciolo.<\/p>\n Ferramentas como a que o mestrando pretende analisar como estudo de caso em um artigo cient\u00edfico ainda neste ano s\u00e3o relativamente comuns em ingl\u00eas. O diferencial do trabalho \u00e9 justamente a adapta\u00e7\u00e3o das an\u00e1lises para o portugu\u00eas. A diferen\u00e7a, ele explica, est\u00e1 no \u201ctreinamento\u201d de algoritmos para que entendam palavras, estruturas e padr\u00f5es de frases no idioma.<\/p>\n \u201cAs bases de dados normalmente s\u00e3o em ingl\u00eas, ent\u00e3o tivemos de construir nossa pr\u00f3pria base. A an\u00e1lise sint\u00e1tica das frases em portugu\u00eas \u00e9 diferente. Tem a quest\u00e3o dos acentos, o plural, a conjuga\u00e7\u00e3o de verbos. Os algoritmos s\u00e3o \u2018treinados\u2019 para entender essa base de dados. Existem t\u00e9cnicas de processamento de linguagem natural em portugu\u00eas para que os algoritmos sejam adaptados\u201d, explica.<\/p>\n Em cada pesquisa, a base de dados \u201ctreinada\u201d \u00e9 diferente. \u201cAlgumas palavras s\u00e3o as mesmas para esse tipo de pesquisa, como \u2018gosto\u2019, \u2018bonito\u2019, \u2018ruim\u2019, mesmo que os assuntos sejam pol\u00edtica, livros, cinema. Mas, em cada contexto, existem outras que podem ser usadas. \u2018Ele \u00e9 ladr\u00e3o\u2019, por exemplo, \u00e9 uma express\u00e3o ruim usada em mensagens sobre pol\u00edticos, por exemplo”.<\/p>\n![\"\"](\"http:\/\/s.glbimg.com\/jo\/g1\/f\/original\/2010\/07\/27\/twitter_.jpg\")
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