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Autor | |
Instituição | UFSC |
Tipo de Bolsa | PIBITI/CNPq |
Orientador | JOSE RIPPER KOS |
Depto | DEPARTAMENTO DE ARQUITETURA E URBANISMO / ARQ/CTC |
Centro | CENTRO TECNOLOGICO |
Laboratório | LEUr |
Grande Área / Área do Conhecimento | Outros/Outros |
Sub-área do Conhecimento | Multidisciplinar |
Titulo | Automação de pesquisas em bases bibliográficas e do conteúdo dos registros |
Resumo | A Plataforma Ecossistemas da Cidade busca integrar o conhecimento sobre os ecossistemas urbanos em um repositório unificado. Textos acadêmicos frequentemente mencionam locais, pessoas, eventos. A extração dessas informações permite resultados de busca mais precisos e associações entre trabalhos e lugares de interesse. Nesse sentido, esta pesquisa busca contribuir no desenvolvimento desta plataforma, focando na investigação e desenvolvimento dos processos automatizados de identificação e extração de informações espaciais de arquivos de texto digital, como livros e artigos. A abordagem explora Grandes Modelos de Linguagem (LLM) METODOLOGIA: Seleção dos arquivos de teste: Para esta pesquisa, selecionamos X artigos relativos ao tema X da cidade de Florianópolis.
A aplicação de técnicas de extração usando grandes modelos de linguagem é eficaz, já que esses modelos identificam uma variedade maior de classes de entidades e tipos de relações. Para esta pesquisa, utilizamos a API do modelo Gemini 1.5 Pro ,ideal para análise de textos extensos, como livros. Que segundo Testes com o F1-score indicaram uma precisão de 78%, com potencial de melhoria por meio de refinamentos no prompt e ajustes no modelo. Os prompts de extração foram criados para gerar respostas estruturadas em formato JSON, o que facilita o uso organizado das informações em diferentes sistemas. Esse formato permite a fácil manipulação e integração dos dados com outras ferramentas e linguagens de programação, tornando o processo mais eficiente e escalável. Códigos de programação complementares foram desenvolvidos em Python para organização e correção de eventuais erros no output. Além disso, desenvolvemos algoritmos para automatização da conversão de entidades identificadas com nomes de lugares para coordenadas geográficas através de um processo denominado geocoding. A conversão dessas entidades para coordenadas geográficas via geocoding resultou em mapas interativos detalhados, visualizando as conexões espaciais entre as entidades, e o processo automatizado de geocodificação otimizou a criação de visualizações geoespaciais, melhorando a precisão das buscas e a associação entre conteúdo e locais específicos. A plataforma se mostrou uma ferramenta poderosa para pesquisadores e planejadores urbanos |
Link do Video | https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/259407 |
Palavras-chave | regeneração ambiental, desigualdades, planejamento sistêmico, repositorio científico, resiliência urbana |
Colaboradores | Lucas Fernandes |