Novo método facilita classificação de textos

Por Henrique Fontes, da Assessoria de Comunicação ICMC
comunica@icmc.usp.br

Imagine que você é dono de uma empresa e quer medir o grau de satisfação dos seus clientes nas redes sociais. Como filtrar rapidamente, entre milhares de publicações, os comentários positivos e negativos sobre sua marca? Uma técnica desenvolvida por um aluno de doutorado do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, promete facilitar esse trabalho. 

O criador do modelo, Rafael Rossi, escreveu um artigo científico mostrando os resultados obtidos e foi um dos dois premiados na 16th International Conference on Intelligent Text Processing and Computational Linguistics, uma das principais conferências de linguística e mineração de textos do mundo, realizada em abril, no Egito. Foram 62 países participantes e 329 artigos enviados à conferência. Apenas 95 deles foram aceitos e destes, dois premiados.

Para identificar quantas pessoas estão elogiando ou criticando um produto em uma rede social, por exemplo, basta o empresário selecionar alguns comentários bons e outros ruins sobre sua empresa. Com a técnica criada por Rossi, é possível identificar os termos utilizados pelos usuários nesses comentários e classificar, automaticamente, todos os demais depoimentos em positivos ou negativos.

Para tornar essa classificação viável, o doutorando desenvolveu um algoritmo, uma sequência de comandos que é passada para o computador a fim de definir uma tarefa. Nesse caso, a tarefa é classificar textos baseando-se em uma rede de termos. Com esse algoritmo, é possível rotular e organizar uma grande quantidade de textos a partir de poucas unidades previamente classificadas.

“Hoje em dia, com a grande quantidade de textos encontrados em diversos tipos de plataformas, é humanamente impossível organizar, processar e extrair conhecimento de todos eles”, conta o estudante, que é bolsista da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp).

Foco no que interessa

A grande quantidade de informações a que um leitor está exposto quando realiza uma simples pesquisa na internet muitas vezes atrapalha e desvia seu foco. O modelo proposto por Rossi contribui para agilizar e facilitar esse processo.

“O diferencial do trabalho é que ele não considera apenas a frequência dos termos nos documentos, que é o mais comum nesse tipo de pesquisa. Leva-se em conta também a relação entre termos para realizar a classificação dos textos”, explica a orientadora do projeto, Solange Rezende, do ICMC. A professora diz ainda que, dessa forma, o que não é de interesse do leitor é automaticamente descartado. No trabalho, Solange e Rossi contam ainda com o apoio do professor Alneu Lopes, também do ICMC.

Outra possível aplicação do método é na organização de uma biblioteca virtual. O algoritmo consegue identificar e organizar os gêneros de uma grande quantidade de livros através de termos retirados de alguns exemplares anteriormente classificados. Assim, a separação dos livros por temas é facilitada.

O doutorando, que recebeu o prêmio pelo artigo Term Network Approach for Transductive Classification, defenderá sua tese nos próximos meses no ICMC.

Técnica gera automaticamente conteúdo para jogos

Fonte Agência USP

comunica@icmc.usp.br

Desde criança, o aluno de mestrado do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, Lucas Ferreira, era um apaixonado por games. O gosto pelos jogos cresceu junto com ele e, hoje, ele aplica sua paixão pelo mundo virtual na criação de novos desafios para os amantes de jogos eletrônicos. O trabalho do estudante, no qual são geradas automaticamente fases dentro de um game, faz parte de sua dissertação de mestrado, que será defendida em breve no Instituto.

Ferreira desenvolveu um algoritmo, uma sequência de comandos que é passada para o computador a fim de definir uma tarefa, capaz de gerar automaticamente conteúdo e novos níveis dentro de um jogo. O game utilizado para testar seu modelo durante o mestrado foi o Angry Birds. “A gente procurou um contexto em que alguns estudos ainda não haviam sido aplicados. Como o Angry Birds é baseado em física, ele nos traria diversos desafios para gerar conteúdos”, diz o estudante.O estudo desenvolvido pelo mestrando foi criado para analisar a interação dos jogadores com as fases geradas. “Nossa ideia era medir o grau de imersão dos usuários, descobrir se eles perderam a noção do tempo durante o jogo, esquecendo-se do mundo. Esses são alguns dos principais sentimentos que a indústria de jogos quer promover nos jogadores”, explica o mestrando.Para obter essas informações, o aluno criou um questionário para que os usuários, após terem jogado algumas fases, pudessem responder e dar um feedback ao desenvolvedor, opinando sobre o nível de diversão, dificuldade e interação experimentados. Com essas respostas, é possível comparar as fases geradas pelo aluno com as do jogo original.Antes de iniciar seu mestrado no ICMC na área de Geração Procedural de Conteúdo, Ferreira trabalhava em uma empresa de jogos australiana no formato de home office e essa experiência contribuiu muito para seu mestrado: “Eu consegui aliar a experiência de jogador e desenvolvedor, o que me ajudou bastante a criar mais rápido o jogo utilizado nos experimentos. Se eu não tivesse essa experiência, teria sido muito mais difícil”.O trabalho, que começou há cerca de dois anos, está sendo orientado pelo professor Claudio Toledo, do ICMC. O docente já havia atuado anteriormente na área de games, quando foi orientador de uma iniciação científica no Instituto, a qual desenvolveu algoritmos baseados em computação evolutiva para inteligência artificial do jogo.Toledo diz que a execução de todas as etapas, tal como realizado no trabalho de Lucas, é algo difícil de ser encontrado: “Nós geramos conteúdo, avaliamos a jogabilidade e fizemos testes com humanos. Fechamos essas três etapas. Dificilmente você vê pesquisadores, mesmo no exterior, terminando esses três passos na área de geração de conteúdo. Essa foi a principal contribuição do projeto”.