Application of a swarm intelligence algorithm in the selection of bible passages to compose a sermon
| Ano de defesa: | 2024 |
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| Autor(a) principal: | |
| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Tese |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | eng por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Presbiteriana Mackenzie
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://dspace.mackenzie.br/handle/10899/38712 |
Resumo: | A literatura religiosa é, sem dúvida, um dos tipos de literatura mais amplamente lidos pela humanidade, independentemente do espectro confessional (cristãos, judeus, muçulmanos, etc.). E por meio da literatura religiosa que líderes religiosos comunicam seus valores e ideias, e essa comunicação é geralmente referida como sermões ou homilias. No contexto cristão, a Bíblia Sagrada constitui esse corpus normativo. No entanto, a Bíblia Sagrada não é uma literatura trivial do ponto de vista hermenêutico, devido ao seu alto grau de variabilidade literária e linguística. Portanto, a construção de sermões pode se tornar uma atividade laboriosa. Diante desse desafio, esta tese teve como objetivo implementar uma metodologia de otimização combinatória para a seleção de passagens bíblicas que comporão sermões pastorais. Essa metodologia utiliza uma abordagem híbrida, ou seja, a combinação de processamento de linguagem natural e inteligência de enxames. A tese propõe a implementação de um algoritmo SwarmaBle que simula uma colônia de formigas artificiais percorrendo um grafo bíblico para encontrar a melhor solução. Essa solução envolve retornar um número específico de passagens bíblicas para a composição de um sermão, dado uma sentença de entrada ou tema. O sucesso desse método poderia facilitar sua aplicação a outros corpora textuais complexos para recuperação de informação otimizada e eficiente. A metodologia é inovadora, e os resultados obtidos são robustos e promissores. Isso significa que foi conduzida uma bateria de testes experimental, na qual foi observada uma convergência média acima de 70% da função fitness. Nesse processo de otimização do SwarmaBle, os versículos resgatados mostraram-se compatíveis com a sentença de busca. Essa correspondência entre os versículos e a sentença de busca foi validada por especialistas de domínio (teólogos), os quais atribuíram um desempenho acima da média para o SwarmaBle. |