Em evento na sexta-feira, Karin Becker, da UFRGS, discutirá métodos que combinam modelos de linguagem, sistemas treinados com grandes volumes de textos e técnicas de análise textual.
Em formato on-line, o Café com IA do mês de outubro debate, na sexta-feira, dia 30, das 14h às 15h, como a inteligência artificial pode identificar temas e discursos em músicas como o funk, especialmente quando seus significados estão escondidos em metáforas, gírias e referências culturais.
Promovido pelo Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia em Inteligência Artificial Responsável para Linguística Computacional, Tratamento e Disseminação de Informação (INCT Tildiar), o encontro é gratuito e aberto ao público, mediante inscrição na página do evento no Even3. Haverá emissão de certificado.
A convidada deste mês é a professora Karin Becker, do Instituto de Informática da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS). Ela ministrará a palestra When semantic similarity is not enough: rethinking topic modeling for song lyrics (Quando a similaridade semântica não é suficiente: repensando a identificação de temas em letras de músicas).
Karin Becker adianta que o desafio começa com uma limitação da análise automática de textos: palavras com significados semelhantes nem sempre expressam a mesma ideia, assim como palavras diferentes podem transmitir um mesmo discurso. “Em uma letra musical, por exemplo, uma metáfora pode sugerir algo que não está expresso literalmente. Gírias, ambiguidades e referências culturais também podem modificar o sentido de um verso”, afirma. Por isso, identificar palavras semelhantes não basta para reconhecer os temas e discursos de uma canção.
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Métodos
Karin Becker vai apresentar alguns métodos que combinam grandes modelos de linguagem (LLMs, na sigla em inglês), sistemas de inteligência artificial treinados com grandes volumes de textos, e técnicas de análise textual para identificar temas recorrentes nas letras.
Com base nas limitações dos métodos tradicionais de modelagem de tópicos, a palestra apresenta LLMusic, uma abordagem computacional desenvolvida para identificar temas em letras musicais. O método combina grandes modelos de linguagem com o BERTopic, técnica que agrupa textos por semelhança de significado para identificar assuntos recorrentes. Com essa combinação, a inteligência artificial pode identificar relações entre trechos das músicas que passariam despercebidas em uma análise baseada apenas em palavras semelhantes.
Em estudo sobre o funk brasileiro, do qual Karin Becker é coautora, os pesquisadores desenvolveram o LLMusic, abordagem que combina grandes modelos de linguagem e técnicas de análise textual para identificar temas em letras musicais. A equipe aplicou o método a mil músicas populares de funk para investigar os discursos presentes nas letras e explorar como a inteligência artificial pode contribuir para a análise de grandes coleções de canções.
Karin Becker vai explicar também por que a análise exige cautela. Segundo ela, identificar padrões em um conjunto de letras não significa compreender automaticamente todas as intenções dos compositores ou os sentidos atribuídos às canções pelos ouvintes. “O contexto cultural continua sendo importante para interpretar os resultados”, adverte.
Sobre o evento
O Café com IA promove encontros on-line para aproximar pesquisadores e público interessado em inteligência artificial, apresentando pesquisas e debatendo aplicações, limites e impactos sociais da área. A iniciativa integra as atividades de divulgação científica do INCT Tildiar, dedicado à pesquisa em Inteligência Artificial responsável para linguística computacional, tratamento e disseminação de informação.
