Mineração de argumentos: aplicação de transformers na classificação de relações (2022)
- Authors:
- USP affiliated author: ANTONGIOVANNI, ADRIANO AUGUSTO - EP
- School: EP
- Sigla do Departamento: PMR
- Subjects: PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL; APRENDIZADO COMPUTACIONAL
- Language: Português
- Abstract: Em 2021, a Organização das Nações Unidas estabeleceu de 2020 a 2030 como a década do oceano. Frente a este momento, o Centro para Inteligência Artificial, delimitou uma de suas áreas de pesquisa ao território marítimo brasileiro, denominado de Amazônia Azul. Diante desse cenário, estabeleceu-se o projeto Aprendizado de Máquina Enriquecido por Conhecimento sobre Dados do Oceano, que tem como um de seus objetivos criar o framework Cérebro da Amazônia Azul para executar tarefas de respostas à perguntas e argumentação. O objetivo desse projeto é combater a desinformação gerada por notícias falsas no tema. Sendo assim, o desenvolvimento de um argumentador computacional se mostra útil no sentido dessa área relacionar a experiência de usuário com modelos de argumentativos e que o raciocínio humano se de forma argumentativa. Dentro de um argumentador computacional, há uma necessidade de se aprimorar técnicas de mineração de argumentos necessárias para embasar uma argumentação. Em especial, destaca-se a necessidade de desenvolver a tarefa de classificar a relação de ataque ou suporte de um argumento em relação a um determinado tópico. Comercialmente, a IBM disponibiliza o IBM Debater, ferramenta de argumentação computacional que conta com um módulo de Mineração de Argumentos e uma ferramenta de classificação de frases argumentativas em relação a um tópico, com última publicação sobre seu funcionamento em 2017. Desde então, diversas técnicas surgiram para o Processamento de Linguagem Natural, como é o caso da técnica Transformers, sendo que não foram encontradas evidências, segundo a pesquisa feita na literatura, dessa sendo aplicada para a classificação de frases argumentativas em relação a um tópico. Desta maneira, este trabalho de conclusão de curso propõe um novo métodopara classificação de argumentos em relação a um tópico. Este novo método é baseado na arquitetura Transformer e foi aplicado por meio do modelo BERT para duas diferentes metodologias: utilizar o tópico e a frase argumentativa como uma entrada única do modelo; classificar o sentimento do tópico, da frase argumentativa e da frase argumentativa em relação ao tópico, como é descrito no último artigo publicado pelo projeto Debater da IBM sobre classificação e argumentos. Essas duas metodologias foram avaliadas entre si e com um valor de referência, obtido por meio da execução da ferramenta correspondente a classificação de argumentos em relação a um tópico do IBM Debater. Por meio dessa avaliação, foi observada uma melhora significativa de acurácia, precisão F1-Score, recall e especificidade da nova metodologia proposta em relação à ferramenta disponível comercialmente e um desempenho superior em relação a outra metodologia testada.
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ABNT
ANTONGIOVANNI, Adriano Augusto. Mineração de argumentos: aplicação de transformers na classificação de relações. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/073de1f3-30d0-4d14-9904-67d9e92c48e2/ADRIANO%20AUGUSTO%20ANTONGIOVANNI%20TCC-PMR.pdf. Acesso em: 27 abr. 2024. -
APA
Antongiovanni, A. A. (2022). Mineração de argumentos: aplicação de transformers na classificação de relações (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/073de1f3-30d0-4d14-9904-67d9e92c48e2/ADRIANO%20AUGUSTO%20ANTONGIOVANNI%20TCC-PMR.pdf -
NLM
Antongiovanni AA. Mineração de argumentos: aplicação de transformers na classificação de relações [Internet]. 2022 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/073de1f3-30d0-4d14-9904-67d9e92c48e2/ADRIANO%20AUGUSTO%20ANTONGIOVANNI%20TCC-PMR.pdf -
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Antongiovanni AA. Mineração de argumentos: aplicação de transformers na classificação de relações [Internet]. 2022 ;[citado 2024 abr. 27 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/073de1f3-30d0-4d14-9904-67d9e92c48e2/ADRIANO%20AUGUSTO%20ANTONGIOVANNI%20TCC-PMR.pdf
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