O INESC TEC, através do Laboratório de Inteligência Artificial e Apoio à Decisão (LIAAD), está a participar num projeto que permite identificar e classificar a opinião e o sentimento que as pessoas têm sobre produtos e serviços que estejam presentes em excertos de textos que sejam escritos em diferentes línguas nigerianas.
O projeto é um dos selecionados no Language 2020 Awards, uma iniciativa dinamizada por Lacuna Fund, a primeira iniciativa colaborativa, a nível mundial, dedicada a disponibilizar os recursos que cientistas de dados, investigadores e empreendedores sociais necessitam para produzir conjuntos de dados rotulados, com vista a resolver os principais problemas no seio das suas comunidades.
Este projeto tem, assim, como objetivo contribuir para uma maior inclusão digital a nível global, ao produzir os primeiros conjuntos de dados abertos de alta qualidade, com anotações manuais, a partir de conteúdos de plataformas digitais escritas nas três principais línguas nigerianas: hausa, igbo e ioruba. Estes conjuntos de dados são importantes para tarefas de processamento de linguagem natural, como análise de sentimento, análise de emoção, deteção de discurso de ódio e de notícias falsas.
“As línguas faladas em África têm poucos recursos de linguagem, e os que existem são insuficientes, e.g., conjuntos de dados para tarefas importantes de Inteligência Artificial (IA). Este projeto terá impacto no desenvolvimento de informação para línguas africanas, com vista ao crescimento e à proliferação da investigação de IA nestas localidades, beneficiando destes conjuntos de dados”, refere Shamsuddeen Muhammad, investigador do Laboratório de Inteligência Artificial e Apoio à Decisão (LIAAD) do INESC TEC.
O projeto que o INESC TEC está a desenvolver está inserido no trabalho de doutoramento de Shamsuddeen Muhammad, doutorando na Universidade do Porto, sob orientação de Pavel Brazdil, investigador do LIAAD, e Alípio Jorge, coordenador do LIAAD.
Os investigadores do INESC TEC mencionados na notícia têm vínculo à UP-FCUP e à UP-FEP.
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