Nome: Gleidson Antônio Cardoso da Silva 

Instituição: Softplan Planejamento e Sistemas 

Tipo de proposta: Apresentação (20 minutos, no plenário); 

Título da apresentação: Ptolomeu: Viabilizando a extração, aplicação e automação de conhecimento em meios digitais  

Foco principal da apresentação: Técnico 

Fase do trabalho apresentado: Projeto em andamento 

Eixo Temático: Processamento de linguagem natural  

Descrição da apresentação: A digitalização de processos vem impactando positivamente o dia a dia das organizações. O que antes era feito com papel, de forma presencial e com horários restritos, agora é realizado em formato digital, de qualquer lugar, e a qualquer momento.  

Contudo, atividades relacionadas a manipulação e análise de informações contidas em meios digitais, ainda carecem de ferramentas para tornar o trabalho mais eficiente e auxiliar em processos de tomada de decisão.  

Nesse sentido, a automatização de processos de verificação, identificação e triagem de documentos com base em conteúdo tem grande valor. 

O presente trabalho apresenta três provas de conceito de automatização de processos com diferentes órgãos públicos (um Tribunal de Justiça, uma Agência Reguladora e um Departamento de Infraestrutura). 

As aplicações foram desenvolvidas pela combinação de técnicas de processamento de linguagem natural, recuperação de informação e aprendizagem de máquina. 

Os experimentos serviram como base para o desenvolvimento de uma plataforma generalista, que pode ser personalizada para o atendimento de necessidades específicas de cada organização. 

Essa estrutura possibilita que profissionais apliquem conceitos tecnológicos avançados no seu dia-a-dia, sem possuir conhecimento técnico especializado, de forma ágil e com a possibilidade de integração em operação. 

Detalhes técnicos: Aplicação de técnicas de Processamento de Linguagem Natural (Stemming,  Reconhecimento de Entidades (NER)), Recuperação de Informação (Distância de Levenstein, indexação, TF-IDF, Correspondência) e Aprendizagem de Máquina (Modelagem de Tópicos (LDA), Classificação Automática (Árvores de Decisão, Naive Bayes, Redes Neurais Profundas)) utilizando Java e Python. 

Mini-currículo: Bacharel e Mestre em Ciência da Computação com foco em Inteligência Artificial e Banco de Dados. Exercita Engenharia de Software desde 2001, Pesquisa Científica desde 2006 e Ciência de Dados desde 2015. 

Linkedin: https://www.linkedin.com/in/breno-c-costa/ 

Currículo Lattes: http://lattes.cnpq.br/8310614220018051