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Título: RALeM: uma ferramenta para auxiliar na identificação de palavras significativas em conversas em ferramentas on-line colaborativas através de análise léxico-morfológica
Título(s) alternativo(s): RALeM: a tool to aid on identifying meaningful words in conversations on online collaborative tools through lexical-morphological analysis
Autor(es): Fornazari, João Eduardo Kozan Silva
Orientador(es): Pietruchinski, Mônica Hoeldtke
Palavras-chave: Lexicografia
Língua portuguesa - Morfologia
Processamento de linguagem natural (Computação)
Grupos de bate-papo pela Internet
Lexicography
Portuguese language - Morphology
Natural language processing (Computer science)
Online chat groups
Data do documento: 25-Ago-2021
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Ponta Grossa
Citação: FORNAZARI, João Eduardo Kozan Silva. RALeM: uma ferramenta para auxiliar na identificação de palavras significativas em conversas em ferramentas on-line colaborativas através de análise léxico-morfológica. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, 2021.
Resumo: Avaliar a colaboração entre indivíduos usando ferramentas colaborativas como salas de bate-papo requer a necessidade de analisar o significado das palavras nas frases emitidas, utilizando para isso processamento de linguagem natural. Um mapeamento sistemático foi realizado com a finalidade de identificar técnicas e ferramentas para realizar a análise léxico-morfológica das conversas. Deste mapeamento encontrou-se a LIWC (Language of Inquiry and Word Count), que foi incorporada ao aplicativo de chat Discord através do desenvolvimento de um software de tipo "bot", o RALeM (Robô de Análise Léxico-Morfológica), que permite o monitoramento das mensagens trocadas no chat, contabilizando as palavras identificadas para contribuir no processo de contagem de palavras de colaboração significativas.
Abstract: Evaluating collaboration between people using collaborative tools like chat rooms requires the necessity to analyze words’ meaning on emitted sentences, using natural language processing to do so. A systematic mapping was made aiming to identify techniques and tools to perform lexical-morphological analysis of the conversations. From this mapping LIWC (Language of Inquiry and Word Count) was found, and it was embedded to the chat application Discord through the development of a “bot”-like software, RALeM (Lexical-Morphological Analysis Bot), which allows monitoring the messages exchanged on the chat, counting identified words to contribute on meaningful collaborative words counting process.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/26467
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