QUANDO PALAVRAS SÃO NÚMEROS: A EXPLORAÇÃO DE PALAVRAS PARA AUXILIAR NA TOMADA DE DECISÕES BASEADA EM DADOS NO CONTEXTO DO AGRONEGÓCIO
Palavras-chave:
Colocações, Processamento de Linguagem Natural (PLN), Linguística de Corpus, Agronegócio, Desenvolvimento regionalResumo
Com o objetivo de preenchermos a lacuna entre os algoritmos que nos são expostos e os algoritmos que realmente devemos entender, o nosso projeto tem como objetivo principal realizar o levantamento de palavras relacionadas ao agronegócio, mais frequentes em cada região de desenvolvimento econômico do estado de São Paulo, a fim de auxiliar a empresa parceira estabelecer estratégias mercadológicas e tomada de decisão. Como Fundamentação teórica teremos como base os pressupostos teóricos-metodológicos da linguística de Corpus (BERBER-SARDINHA, 2004; MAHLBERGER, 2007; BIBER, 2011) bem como conceitos básicos do Processamento de Linguagem Natural (INDURKHYA; DAMERAU, 2010). A metodologia consta dos seguintes passos: a partir do uso do Python aplicado à Linguagem Natural, após o levantamento e organização das palavras relacionadas ao agronegócio, serão desenvolvidas base de dados e páginas web que funcionam com buscadores de termos técnicos presentes no Agronegócio. A aplicação desenvolvida permite que os usuários consultem o banco de dados e encontrem termos relevantes para poderem desenvolver suas tomadas de decisões de maneira mais assertiva e, por sua vez, os alunos possam explorar os termos técnicos, a fim da compreensão de produção e escrita de relevância para a atuação profissional.
Referências
BIBER, Douglas. Back to the future. In: The Future of Scientific Studies in Literature. Special Issue of Scientific Study of Literature. Amsterdam, Philadelphia: John Benjamins Publishing Company, v. 4, 2011, p. 15-23
BERBER SARDINHA, T. Linguística de corpus. Barueri, SP: Editora Manole, 2004.
CORMEN, T. H. Desmistificando Algoritmos. Rio de Janeiro: Elsevier, 2014.
INDURKHYA, N; DAMERAU F. J. Handbook of Natural Language Processing. Chapman & Hall/ CRC, 2nd edition, 2010.
MAHLBERG, Michaela. Corpus Stylistics: Bridging the Gap Between Linguistics and Literary Studies. In: HOEY, M.; MAHLBERG, M.; STUBBS M.; TEUBERT, W. (Eds.). Text, Discourse and Corpora: Theory and Analysis. Continuum: London, 2007. p. 219-246
ORENHA, A. A compilação de um glossário bilíngüe de colocações, na área de negócios, baseado em corpus comparável. Dissertação (Mestrado). Faculdade de Filosofia, Letras e Ciências Humanas, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2004, 233 f.
RASCHKA, Sebastian; MIRJALILI, Vahid. Python Machine Learning. 2nd ed. Packt Publishing Ltd, 2019. 772 p. ISBN 9781789958294.
Downloads
Publicado
Como Citar
Edição
Seção
Licença
Copyright (c) 2026 Revista InterAgro

Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
