IA aplicada a um corpus de documentos arquivísticos

A Inteligência Artificial se concentra no desenvolvimento de sistemas e algoritmos capazes de executar tarefas que exigiriam inteligência humana. Para isso, técnicas como aprendizado de máquina, redes neurais e algoritmos genéticos são utilizadas para permitir que os computadores “pensem” e tomem decisões baseadas em dados, gerando insights e soluções.

• Em processamento de linguagem natural, um corpus de texto é uma coleção estruturada de documentos de texto geralmente usados para treinar modelos de aprendizado de máquina. Um corpus pode conter textos de diversos tipos, como artigos de jornais, livros, transcrições de conversas, entre outros. Esses textos são coletados e organizados em um formato que permita a análise e extração de informações relevantes.
• O corpus de um texto é, portanto, a coleção completa de todos os documentos (ou textos) que compõem o conjunto de dados que está sendo analisado. Ele é usado para treinar modelos de processamento de linguagem natural que podem, por exemplo, identificar padrões semânticos e morfológicos nos textos, reconhecer entidades nomeadas, realizar análises estatísticas ou gerar resumos automáticos.

IA aplicada a um corpus de documentos arquivísticos para gestão e classificação:

Classificação temática: A IA pode identificar os tópicos principais presentes nos documentos e classificá-los em categorias temáticas.

Extração de informações: A IA pode extrair informações relevantes dos documentos, como nomes de pessoas, datas, locais, eventos e outras entidades nomeadas.

Análise de sentimentos: A IA pode analisar o sentimento expresso nos documentos, identificando se eles têm conotação positiva ou negativa.

Identificação de linguagem técnica: A IA pode identificar termos técnicos específicos do domínio e usá-los para auxiliar na indexação e classificação dos documentos.

Reconhecimento de padrões: A IA pode identificar padrões comuns entre os documentos, como palavras-chave, estrutura, linguagem e outros aspectos relevantes.

Sumarização de texto: A IA pode gerar resumos dos documentos para facilitar a sua gestão e compreensão.

Tradução automática: A IA pode traduzir os documentos para outros idiomas, permitindo que um público mais amplo possa acessá-los.

Busca inteligente: A IA pode ajudar a melhorar a eficiência da busca nos documentos, sugerindo termos relacionados e fornecendo resultados mais precisos.

Criando um Corpus Arquivístico

Para criar um corpus arquivístico para uma IA que atue na gestão documental, é necessário seguir alguns passos:

• Definir o escopo: é importante definir quais tipos de documentos e informações serão incluídos no corpus, levando em consideração as necessidades da organização ou do projeto.
  
• Coletar os documentos: é preciso coletar os documentos que farão parte do corpus, seja por meio da digitalização dos documentos físicos ou por meio da coleta de documentos digitais já existentes.
  
• Organizar o corpus: os documentos devem ser organizados de forma adequada, seguindo uma estrutura de pastas e subpastas que permita a fácil localização e recuperação das informações.
  
• Anotar os documentos: é importante anotar os documentos com metadados relevantes, como o autor, a data de criação, a origem e outros detalhes importantes para a gestão documental.
• Converter os documentos para um formato adequado: os documentos devem ser convertidos para um formato que possa ser processado pela IA, como .txt ou .pdf.
  
• Realizar o pré-processamento: antes de utilizar o corpus para treinar a IA, é necessário realizar o pré-processamento dos documentos, que envolve tarefas como a remoção de dados irrelevantes, tokenização, lematização, entre outras.
  
• Treinar a IA: por fim, o corpus pode ser utilizado para treinar modelos de IA que possam auxiliar na gestão documental, como modelos de classificação, extração de informações ou análise de sentimentos.
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  É importante lembrar que a criação de um corpus arquivístico para uma IA requer cuidado e atenção aos detalhes, pois qualquer erro na organização ou anotação dos documentos pode afetar a qualidade do treinamento e comprometer os resultados obtidos pela IA.