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Tipo: TCC
Título: Ontologias e processamento de linguagem natural na publicação e acesso de dados para carta de serviços do Ceará
Autor(es): Barbosa, Jhonattan Nascimento
Orientador: Vasconcelos, Davi Romero de
Palavras-chave: Ontologia (Ciência da computação);Serviço público;Chatterbot
Data do documento: 2022
Citação: BARBOSA, Jhonattan Nascimento. Ontologias e processamento de linguagem natural na publicação e acesso de dados para carta de serviços do Ceará.2022. 64 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação)-Universidade Federal do Ceará, Campus de Quixadá, Quixadá, 2022.
Resumo: Este projeto busca desenvolver uma base de dados sobre as cartas de serviços, implementar uma ontologia de dados para publicação de dados abertos para a carta de serviço do Ceará integrando informações de cartas de estados adversos ligada a um chatbot para facilitar o acesso às informações para as cidades. O trabalho implementou um comparativo de dados sobre as cartas de serviços do estados, almeijando uma generalização dos termos e com apoio de tecnologias como o Protegé e a linguagem python, o framework rasa e suas bibliotecas para a criação da ontologia e chatbot. Definiu-se os conceitos T-Box e A-Box para preencher a ontologia. Ao preencher a ontologia, realizou-se um pequeno comparativo sobre dois serviços equivalente de cartas de serviços diferentes apontando suas diferenças em determinados campos. Aplicou-se 1400 perguntas testes e obteve-se dos resultado uma acurácia de 0,340 a nível de conversação, 0,477 no nível de entidades e 0.849 a nível de intenções para as associações realizadas pelo chatbot sobre sua base de dados treinada.
Abstract: This project seeks to develop a database on service letters, implement a data ontology for publishing open data for the Ceará service letter, integrating information from adverse status letters linked to a chatbot to facilitate access information for cities. The work implemented a comparison of data on state service charters, aiming at a generalization of the terms and with the support of technologies such as Protegé and the python language, the rasa framework and its libraries for the creation of the ontology and chatbot . The T-Box and A-Box concepts were defined to fill the ontology. When filling in the ontology, a small comparison was made on two equivalent services from different service letters, pointing out their differences in certain fields. 1400 test questions were applied and the results obtained an accuracy of 0.340 at the conversation level, 0.477 at the entity level and 0.849 at the intention level for the associations made by the chatbot on its trained database.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/68202
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