Uma proposta de arquitetura da informação aplicada ao processamento de linguagem natural: contribuições da ciência da informação no pré-processamento de dados para treinamento e aprendizado de redes neurais artificiais

Abstract

Introdução: O processamento de linguagem natural em redes neurais artificias possui lacunas passíveis de tratamento por parte da Ciência da Informação, utilizando-se de Arquitetura da Informação. Objetivo: Propor contribuições da Ciência da Informação na Organização do Conhecimento para treinamento de redes neurais artificiais utilizando Arquitetura da Informação Multimodal, posicionando-a como área do conhecimento atuante em problemas de inteligência artificial. Metodologia: Adaptando um percurso de três níveis de análise (metafísico, científico e tecnológico), verifica o atual estágio de desenvolvimento de técnicas de processamento de linguagem natural (metafísico); utiliza definições de Arquitetura da Informação Multimodal propondo um procedimento de cinco passos para delineamento, análise e transformação do espaço informacional a ser utilizado em métodos de treinamento e aprendizagem de redes neurais, complementando lacunas identificadas por autores voltados a implementações da Ciência da Computação (científico); verifica a aplicabilidade da proposta em 3 conjuntos de dados advindos de 16 áreas do conhecimento como base de avaliação (tecnológico). Resultados: Os resultados obtidos nas situações com pré-tratamento e sem pré-tratamento foram comparados observando-se potencial para desenvolvimento de um método estruturado de Arquitetura da Informação Multimodal que forneça instrumentos para a organização do pré-processamento de dados a serem utilizados como massa de teste e aprendizado em redes neurais artificiais, em particular, no processamento de linguagem natural. Conclusão: Este método posicionaria a Ciência da Informação como atuante e produtora de soluções de pré-processamento de dados, sobrepondo o papel atual de mera consumidora de soluções préfabricadas pela Ciência da Computação.

Introduction: Natural Language Processing through artificial neural networks has gaps that can be addressed by Information Science through Information Architecture. Objective: To present Information Science contributions on Knowledge Organization applied to artificial neural networks training methods, positioning it as an active body of knowledge in artificial intelligence problems. Methodology: A threeleveled analysis path (metaphysical, scientific, and technological) is adopted to guide and ground the study. On metaphysical level, current development stage of natural language processing techniques is verified and analyzed. On scientific findings, a five-step procedure is proposed which aims to design, analyze, and prepare information spaces for artificial neural networks training and learning methods, fulfilling gaps identified by authors focused on Computer Science implementations. On technological implementation, the five-step procedure is applied to 3 datasets formed by texts from 16 scientific knowledge areas, as an evaluation basis. Results: Results obtained through pre-processed data and raw data where compared, showing great potential in developing a structured method of Multimodal Information Architecture that provide instruments able to organize data used as test and learning samples in artificial neural networks. Conclusion: This method could place Information Science as a producer of data pre-processing solutions, replacing its current role as consumer of prefabricated solutions made by Computer Science.