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02 Mar
14:00 Defesa de Mestrado Integralmente a distância
Tema
Context-based intention classification in natural language dialog flow processing
Aluno
Jeanfranco David Farfan Escobedo
Orientador / Docente
Julio Cesar dos Reis
Breve resumo
A classificação de intenções em conversas é uma tarefa desafiadora, especificamente se as mensagens forem coletadas de dados reais. Normalmente, as mensagens de texto contêm diversos erros gramaticais, outliers, gíria de linguagem, etc. A maioria dos métodos de classificação de intenções existentes fazem uso apenas do enunciado (sentença) atual para prever as intenções de um determinado fluxo de conversas. Na verdade, eles não consideram o papel do contexto (um ou alguns enunciados anteriores) no fluxo do diálogo para esta tarefa. Esta Dissertação de Mestrado estuda abordagens para investigar o papel da informação contextual para o problema de classificação de intenções. Nosso método de classificação de intenção é baseado em uma rede neural convolucional que obtém representações vetoriais de BERT para realizar uma classificação precisa de atos de fala com contexto. Resultados experimentais em um corpus de português brasileiro de dados reais coletados e anonimizados revelam a relevância em abordar o contexto para a classificação de intenção em fluxos de conversas.
Banca examinadora
Titulares:
Julio Cesar dos Reis IC/UNICAMP
Rodrigo Bonacin CTI Renato Archer
Helio Pedrini IC/UNICAMP
Suplentes:
Esther Luna Colombini IC/UNICAMP
Ana Maria Monteiro UNIFACCAMP