Recomendação automática de atrações turísticas a partir da análise semântica de comentários de usuários de plataformas colaborativas: uma aplicação da Framenet Brasil - Paiva, Vanessa Maria Ramos Lopes (2019)
O presente trabalho faz parte do projeto FrameNet Brasil (FN-Br) (SALOMÃO et al., 2009) e, por conseguinte, se enquadra nas discussões teórico-metodológicas relacionadas à Semântica de Frames (FILLMORE, 1982) e às relações Qualia (PUSTEJOVSKY, 1995), uma vez que propõe a aplicabilidade de recursos computacionais, a partir da modelagem de frames de domínio específico. Nesse contexto, este trabalho possui como base de investigação duas questões fundamentais: (i) como o turista pode fazer o planejamento de uma viagem de modo mais eficaz, sem precisar recorrer a vários guias de viagem, e assim, demandando menos tempo; (ii) como o turista pode obter informações mais específicas sobre atrações turísticas, tais como “atração para crianças” ou “restaurante com acessibilidade para idosos”. Dessa forma, essas questões norteiam este trabalho, dado que possibilitam a análise de como a Semântica de Frames pode auxiliar esse turista na procura de uma melhor experiência turística. Nessa perspectiva, esta dissertação visa realizar um levantamento de frames relacionados ao domínio específico do turismo, focando na investigação dos frames de interesse secundário, isto é, aqueles que não se restringem a esse domínio específico, dessa forma, esses frames são modelados na base de dados da FrameNet Brasil. Esse levantamento de frames secundários se dá através da análise semântica de comentários de turistas, do Google Places. Além disso, esta dissertação propõe a modelagem desses frames assim como a modelagem das relações Qualia ternárias, com o objetivo de testar o desempenho do sistema de recomendação, desenvolvido pela FrameNet Brasil, a partir da interação entre o turista e o chatbot. Portanto, esta dissertação busca demonstrar como os frames de interesse secundário, da Semântica de Frames, juntamente com as relações Qualia ternárias podem auxiliar no desenvolvimento de recursos computacionais e, mais especificamente, proporcionar ao turista uma interação com o aplicativo mais eficaz.