Análise e otimização de pesquisas textuais utilizando inteligência artificial por meio do IAssistant
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Data
2024-06
Tipo de documento
Artigo Científico
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Área do conhecimento
Modalidade de acesso
Acesso aberto
Editora
Autores
AGUIAR, Marcos Paulo Leite
OLIVEIRA, Diego Soares de
ESTEVES, Gabriel Priolli
LEMOS, Gustavo Barcelos
SILVA, Bruno Dias Vieira
ROMEU, Alexandre Prado
Orientador
YBARRA, Luis Antonio Ccopa
Coorientador
Resumo
Este artigo apresenta o desenvolvimento e implementação do IAssistant, uma ferramenta inovadora baseada em inteligência artificial (IA) destinada a otimizar a análise textual de artigos acadêmicos. A solução proposta visa auxiliar pesquisadores ao quantificar a correspondência percentual entre os critérios de pesquisa fornecidos pelo usuário e o conteúdo dos documentos analisados. Por meio de técnicas de processamento de linguagem natural (NLP) com o NLTK e aprendizado de máquina com o scikit-learn, o IAssistant realiza uma análise detalhada por meio da similaridade do cosseno. Além disso, a ferramenta gera opções parafraseadas dos critérios de pesquisa iniciais através de um modelo de IA generativa, mantém a semântica e a intenção originais. A interface do IAssistant, desenvolvida com Dash e Plotly, proporciona visualizações interativas e detalhadas das análises, permite uma avaliação intuitiva e eficiente. A priorização de leitura é sinalizada por cores (vermelho para baixa prioridade, azul para prioridade média e verde para alta prioridade), com base nos percentuais de correspondência obtidos. A ferramenta é disponibilizada como uma extensão de navegador, compatível com processamento local, em nuvem pública ou em ambientes on-premise, garante flexibilidade e escalabilidade. Os resultados indicam que o IAssistant é capaz de reduzir significativamente o tempo necessário para a revisão de literatura, oferece uma análise rápida e precisa da relevância dos documentos. A implementação de metodologias robustas de NLP e aprendizado de máquina, aliada a uma interface intuitiva, faz do IAssistant uma solução valiosa para pesquisadores em diversas áreas do conhecimento. Este estudo discute as vantagens, limitações e potenciais melhorias da ferramenta e sugere caminhos para futuras pesquisas e aprimoramentos.
Palavras-chave
Inteligência artificial, processamento de linguagem natural,, análise textual, otimização de pesquisas, IAssistant