Um modelo de aprendizado profundo de conhecimento de senso comum para tarefas de processamento de linguagem natural - Carvalho, Cecilia Silvestre (2022)
Conhecimento de senso comum são informações que estão presentes no dia a dia das pessoas, são conhecimentos básicos sobre o mundo e normalmente não estão explícitos na comunicação ou escrita entre as pessoas. No contexto da área de Inteligência Artificial (IA), este conhecimento torna-se importante para sistemas que envolvem entendimento de linguagem natural (NLU), pois podem fornecer à máquina informações básicas que estão subentendidas no texto. O conhecimento de senso comum pode ser recuperado de bases de conhecimento (CSKB), por exemplo, a ConceptNet. Devido à grande quantidade de conhecimento presente nestas bases, é importante que a apreensão e integração destas informações seja feita de forma eficiente, pois nem todo conhecimento recuperado de uma base será útil para melhorar o desempenho de uma Tarefa-Alvo de NLU. Neste trabalho, é proposto um modelo genérico de aprendizado, chamado DeepCS, para integrar conhecimento de senso comum a diversas tarefas de entendimento de linguagem natural. O DeepCS tem como objetivo aprender, a partir de um conjunto de conhecimentos de senso comum, o conhecimento que melhor auxilia na realização de uma determinada tarefa-alvo. Além disso, o modelo aqui proposto deve ser generalizado de forma que possa ser acoplado em diferentes tarefas de Processamento de Linguagem Natural (PLN). O módulo DeepCS foi experimentado nas tarefas-alvo de Sistema de Diálogo, utilizando um corpus em português e outro em inglês, e para a tarefa de Classificação de Postura, com corpus em inglês. Os resultados indiciam melhora no desempenho das tarefas, quando do uso do DeepCS para língua portuguesa e este modelo pode ser usado em tarefas e conjuntos de dados diversos e distintos. Palavras-chave: Conhecimento de senso comum, Entendimento de Linguagem Natural, Sistema de Diálogo, Classificação de Texto.