Revista de Engenharia da Computação e Tecnologia da Informação

Geração de texto em cadeias de Markov para plataformas de ideação

Isaac Terngu Adom*

A humanidade nunca experimentou o crescimento geométrico e o interesse pela computação, especialmente pela Inteligência Artificial (IA),
como nos últimos tempos. Processos eficientes, sistemas automatizados e melhoria na tomada de decisões são alguns dos marcos desta
tendência. A crescente procura por soluções relacionadas com textos de geração, aprendizagem, classificação e diversas outras tarefas tem motivado a utilização de diferentes técnicas e ferramentas de IA. Têm sido procuradas ideias criativas de textos para inovação, resolução de problemas e melhorias. Estas ideias são necessárias em todos os empreendimentos da vida, pois apresentá-las pode ser uma tarefa difícil para os indivíduos, organizações e plataformas de ideação. Neste trabalho é apresentado um sistema de geração de ideias baseado em melhorias da abordagem das cadeias de Markov utilizando um corpus de texto. Em primeiro lugar, foi criado um sistema web para recolher soluções de pessoas sobre um problema de estudo de caso. Foram obrigados a fazer apresentações com base no propósito e no mecanismo, com exemplos para os orientar. De seguida, o texto recolhido foi agrupado com base na medida de similaridade em grupos e, de seguida, foram computados resumos abstrativos dos respetivos grupos. O modelo de cadeias de Markov foi então utilizado para gerar novo texto a partir do corpus de texto submetido e o texto gerado por cadeias de Markov mais semelhante foi comparado com o resumo abstrativo de cada grupo agrupado utilizando uma medida de similaridade e devolvido como resultado de uma ideia. Por fim, foi desenvolvido um pipeline para executar todos os componentes do sistema de uma só vez. O resultado foi enviado para avaliação humana com base
nas métricas de qualidade, novidade e variedade e comparado com a saída de um sistema transformador generativo utilizando o mesmo
corpus de texto e o sistema deste trabalho teve melhor desempenho. O trabalho aborda principalmente um desafio enfrentado pelas plataformas de ideação.