Uma proposta de arquitetura da informação aplicada ao processamento de linguagem natural

IF 0.3 Q4 INFORMATION SCIENCE & LIBRARY SCIENCE
George Hideyuki Kuroki Júnior, C. Duque
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Abstract

Introdução: O processamento de linguagem natural em redes neurais artificias possui lacunas passíveis de tratamento por parte da Ciência da Informação. Objetivo: Propor contribuições da Ciência da Informação na organização da informação para treinamento de redes neurais artificiais utilizando Arquitetura da Informação Multimodal, posicionando-a como área do conhecimento atuante em problemas de inteligência artificial. Metodologia: Adaptando um percurso de três níveis de análise (metafísico, científico e tecnológico), verifica o atual estágio de desenvolvimento de técnicas de processamento de linguagem natural (metafísico); utiliza definições de Arquitetura da Informação Multimodal propondo um procedimento de cinco passos para delineamento, análise e transformação do espaço informacional a ser utilizado em métodos de treinamento e aprendizagem de redes neurais, complementando lacunas identificadas por autores voltados a implementações da Ciência da Computação (científico); verifica a aplicabilidade da proposta em 3 conjuntos de dados advindos de 16 áreas do conhecimento como base de avaliação (tecnológico). Resultados: Os resultados obtidos nas situações com pré-tratamento e sem pré-tratamento foram comparados observando-se potencial para desenvolvimento de um método estruturado de Arquitetura da Informação Multimodal que forneça instrumentos para a organização do pré-processamento de dados a serem utilizados como massa de teste e aprendizado em redes neurais artificiais, em particular, no processamento de linguagem natural. Conclusão: Este método posicionaria a Ciência da Informação como atuante e produtora de soluções de pré-processamento de dados, sobrepondo o papel atual de mera consumidora de soluções pré-fabricadas pela Ciência da Computação.
一种应用于自然语言处理的信息体系结构方案
简介:人工神经网络中的自然语言处理存在信息科学可以处理的差距。目的:提出信息科学在信息组织中的贡献,利用多模态信息架构训练人工神经网络,将其定位为人工智能问题的知识领域。方法论:采用三个层次的分析路径(形而上学、科学和技术),验证自然语言处理技术(形而上学)的当前发展阶段;使用多模态信息体系结构的定义,提出了一个五步程序来设计、分析和转换用于神经网络训练和学习方法的信息空间,补充了作者在计算机科学(科学)实现中发现的差距;验证提案在来自16个知识领域的3组数据中的适用性,作为评估(技术)的基础。结果:结果和预处理,预处理的情况下比较观察潜在的结构化开发方法的多通道的信息架构提供工具来组织数据预处理,用作测试和人工神经网络的学习,特别是在自然语言处理。结论:这种方法将信息科学定位为数据预处理解决方案的参与者和生产者,而不是当前计算机科学预制解决方案的消费者。
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