BERT PolREN: Análise da precisão sobre a inferência textual de reconhecimento de entidades nomeadas do BERTimbau no cenário político

Abstract

Atualmente enfrentamos diversos problemas relacionados à sobrecarga de informações, principalmente no âmbito político. Diante dessa situação, estamos em busca de uma solução que facilite a identificação de pessoas, cargos políticos, locais e eventos mencionados nos textos, a fim de filtrar e compreender melhor os acontecimentos. Nesse contexto, é proposto realizar análises utilizando o BERTimbau, uma versão em português do modelo BERT, aplicado a dados coletados por meio de web scraping, com o parâmetro "política Brasil". Nosso objetivo é avaliar a precisão da inferência de Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER) em um cenário seletivo, dividido em cinco classes: PESSOA/CARGO, ABSTRAÇÃO/IDEIA, ACONTECIMENTO, LOCAL/HUMANO e FÍSICO/REGIÃO. Além disso, pretendemos comparar a precisão entre fontes de dados do Twitter e da Wikipedia. Para validar nossa abordagem, adotamos dois métodos distintos, o primeiro consiste em uma validação manual, no qual analisamos individualmente a saída do modelo BERTimbau para a classe "PESSOA/CARGO", gerando gráficos que demonstram a precisão dos resultados obtidos; O segundo método envolve o uso de scripts de validação, que podem ser aplicados posteriormente, para validar uma grande quantidade de dados de forma automatizada. O primeiro método apresenta uma precisão maior, enquanto o segundo método oferece perspectivas promissoras para validações em escala. Com base nas análises e nas precisões obtidas, foi possível verificar a eficiência do modelo BERT PolREN no que diz respeito à resolução do problema identificado.