Teste de Turing

Erick Fonseca e Amanda Rassi conversam sobre análise sintática, a visão linguística, os parsers, suas aplicações e dificuldades.

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Neste episódio, Erick Fonseca conversa com Marcos Treviso sobre as questões de tentar entender e explicar as decisões de modelos computacionais cada vez mais complexos de NLP. Conversamos sobre explicabilidade, fidelidade, inteligibilidade, e os desafios que essa área já demonstra.

Alguns links interessantes sobre o assunto:

Um livro online sobre "Machine Learning Interpretável": https://christophm.github.io/interpretable-ml-book/interpretability.html

Black Box NLP: um workshop anual de NLP dedicado a entender melhor os modelos neurais: https://blackboxnlp.github.io/

Um artigo discutindo o conceito de explicabilidade: The Mythos of Model Interpretability

Um artigo trazendo ideias das ciências sociais para explicabilidade: Explanation in artificial intelligence: Insights from the social sciences

Neste episódio, Erick Fonseca conversa com Hugo Gonçalo Oliveira e Alexandre Rademaker sobre wordnets e recursos lexicais. Falamos sobre o que são, para que servem, e os desafios de tentar organizar todo o vocabulário de uma língua e mantê-lo atualizado.

Alguns dos recursos que citamos no episódio:

OpenWordnet-PT, a wordnet para a língua portuguesa com maior vocabulário e mais trabalho ativo: https://github.com/own-pt/openWordnet-PT

Onto.pt, um recurso lexical criado de forma automática: http://ontopt.dei.uc.pt/

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Neste episódio, Erick Fonseca conversa com José Camargo de Souza sobre tradução automática. Falamos sobre as técnicas da área, avaliação, aspectos práticos e suas particularidades.

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Você disse: "Recolhe cimento de noz"?

Erick Fonseca conversa com Christopher Shulby neste episódio do Teste de Turing sobre as tecnologias de reconhecimento de voz, seus desafios e sucessos, e as diferenças em relação ao NLP de texto.

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