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Identificação Macroscópica de Minerais Por Meio de Chatbots e Processamento de Línguas Naturais

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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA

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Coorientador

Barbosa, Marília Inês Mendes

Resumo

O trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de uma ferramenta intuitiva, rápida e precisa que possibilite a identificação de determinado mineral por meio das suas características. Para isso o método empregado foi a criação de um chatbot que utilizando processamento de línguas naturais reconhece os objetivos do usuário e o guia por um fluxo conversacional para recolher informações sobre o mineral, visando informar ao usuário qual dentre os diversos minerais possui maiores probabilidades de ser o mineral buscado. Para eficácia e rapidez na realização das funções pretendidas, o chatbot conta com integrações a agentes externos tais como: os serviços cognitivos providos pela Microsoft e um Web Service que ligado a um base de dados de minerais, faz o processamento dos dados do usuário e retorna ao chatbot. A utilização da ferramenta poderá ser realizada por meio dos canais de comunicação Facebook Messenger, Skype e por uma aplicação Web criada para aprovisionar além dos recursos do chatbot, informações sobre o mesmo. Resultados preliminares mostraram que havendo correção nas informações prestadas pelo usuário ao chatbot, a margem de acerto na identificação mineral é próxima a 94% para uma base de dados de 100 minerais. Todavia, o método se mostrou promissor não apenas pelo resultado da identificação, mas por ter atingido o propósito de ser uma aplicação acessível, pois pode ser utilizado através de Redes Sociais, intuitivo, pois utiliza da linguagem comum para obtenção de informações e por fornecer respostas rápidas e precisas, porque integra com serviços externos para obtenção de informações.

Abstract

Palavras-chave

Chatbots, Identificação mineral, Processamento de línguas naturais, Atendente virtual, Machine learning

Citação

COSTA, Daniel Gonçalves. Identificação Macroscópica de Minerais Por Meio de Chatbots e Processamento de Línguas Naturais. 2018. 60 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) – Universidade Federal de Uberlândia, Monte Carmelo, 2018.

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