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APLICAÇÃO DE TÉCNICAS DE PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL (PLN) EM CÓDIGO URBANÍSTICO

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A checagem manual de conformidade de projetos é uma tarefa custosa e sujeita a erros. Os parâmetros contidos nos códigos regulatórios podem ser automaticamente extraídos usando o Processamento de Linguagem Natural (PLN), tornando a checagem mais eficiente e segura. Embora o PLN constitua uma área emergente, ainda há uma quantidade relativamente pequena de pesquisas aplicando à língua portuguesa. Este estudo investiga uma rotina utilizando técnicas de PLN para o pré-processamento – primeira etapa para extração de informação - de um código regulatório urbanístico brasileiro. Utilizou-se no experimento a linguagem de programação Python e a biblioteca Natural Language Tool Kit (NLTK). Obteve-se uma acurácia de 68% no desempenho do etiquetador, indicando a necessidade de aprimoramentos no pré-processamento para a língua portuguesa. A principal contribuição do artigo é permitir uma maior compreensão das dificuldades e prováveis causas dos erros das etiquetas na fase de pré-processamento.
Title: APLICAÇÃO DE TÉCNICAS DE PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL (PLN) EM CÓDIGO URBANÍSTICO
Description:
A checagem manual de conformidade de projetos é uma tarefa custosa e sujeita a erros.
Os parâmetros contidos nos códigos regulatórios podem ser automaticamente extraídos usando o Processamento de Linguagem Natural (PLN), tornando a checagem mais eficiente e segura.
Embora o PLN constitua uma área emergente, ainda há uma quantidade relativamente pequena de pesquisas aplicando à língua portuguesa.
Este estudo investiga uma rotina utilizando técnicas de PLN para o pré-processamento – primeira etapa para extração de informação - de um código regulatório urbanístico brasileiro.
Utilizou-se no experimento a linguagem de programação Python e a biblioteca Natural Language Tool Kit (NLTK).
Obteve-se uma acurácia de 68% no desempenho do etiquetador, indicando a necessidade de aprimoramentos no pré-processamento para a língua portuguesa.
A principal contribuição do artigo é permitir uma maior compreensão das dificuldades e prováveis causas dos erros das etiquetas na fase de pré-processamento.

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