Respostas automáticas na pesquisa de conteúdos educativos

• Autor(a) principal: Ferreira, Abel de Jesus
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10400.22/21240
• topic: eLearning; Motor de pesquisa; Machine learning; Inteligência artificial; Questões e respostas; Reading comprehension; Search engines; Artificial intelligence; Question answering

Perante o constante crescimento do volume de informação disponível na internet, os motores de pesquisa desempenham um papel fundamental na forma como facilmente podemos encontrar a informação que procuramos. A utilização da Inteligência Artificial no processamento de língua natural aplicada aos motores de pesquisa de conteúdos, tem permitido que estes correspondam de forma mais inteligente, não só na vertente mais habitual para encontrar os documentos mais relevantes, mas também no entendimento das intenções do utilizador, apresentando respostas diretas às questões colocadas. Nos sistemas de eLearning, o crescimento da informação não foge à regra, acompanhando a tendência de transição digital, quer pela criação de novos conteúdos nos mais variados formatos, quer pela transformação digital dos manuais escolares. Este projeto, EVGuru, pretende explorar as técnicas mais adequadas de Inteligência Artificial aplicada ao processamento de língua natural, que permitam a criação de uma experiência de pesquisa inteligente de conteúdos educativos. O projeto é desenvolvido considerando uma eventual integração na plataforma de eLearning Escola Virtual da Porto Editora. Para tal, esta investigação é acompanhada do desenho da arquitetura dos componentes necessários à implementação de um protótipo, capaz de encontrar uma resposta direta para a questão colocada pelo utilizador, através da pesquisa nos textos de um manual escolar. Durante a realização do projeto, vários modelos foram testados em diferentes tarefas do processamento de língua natural, como classificação de textos, questões e respostas e geração de questões.