Fora de Série

A Série dos fora de série

Num universo de mais de 800 colaboradores, são muitos os meses em que há mais de um colaborador com um desempenho “Fora de Série”. Prova disso mesmo é o facto de, em vários meses, recebermos mais do que um nomeado. Isto determinou uma mudança de política editorial: o BIP passou a destacar todos os nomeados em cada mês, sem opção de mérito (porque todos o têm muito!). Adicionalmente, tendo por base critérios de oportunidade noticiosa, é desenvolvida uma entrevista a um dos nomeados.

ESTE MÊS FALAMOS COM Arian Pasquali

1. O Arian é de nacionalidade brasileira, mas está a trabalhar e a estudar em Portugal há já alguns anos. Porque escolheu Portugal e o INESC TEC em particular?

Minha história com Portugal começou em 2011. Nessa altura eu trabalhava em uma startup no Brasil e era responsável pela criação de uma ferramenta para monitoramento de redes sociais. O objetivo era medir popularidade de figuras públicas brasileiras na internet. O componente principal dependia de compreensão automatizada de texto para processar milhões de mensagens do Twitter, Facebook, Youtube e até mesmo o falecido Orkut. No entanto, o maior desafio era criar uma solução que fosse razoavelmente boa para o português.

Nessa área o trabalho realizado aqui em Portugal por investigadores da Universidade do Porto tornou-se referência pra mim. Quando surgiu uma oportunidade para fazer um estágio em um laboratório especializado em text mining aqui eu candidatei-me e fui chamado. Inicialmente seriam de seis a 12 meses no Porto, lá se foram mais de 5 anos.

A decisão de ficar e continuar estudando aqui foi natural. Durante esse tempo ingressei no curso de mestrado da Faculdade de Ciências da Universidade do Porto e formei-me com especialização em data mining e machine learning.
 

Escolhi o INESC TEC por gostar de investigação e por ser um ambiente ideal para colocar em prática e expandir os conhecimentos adquiridos no mestrado, no entanto o mais importante está sendo as pessoas. Participar de uma rede de investigadores de alto nível com alcance internacional está me dando confiança pra seguir nesse caminho.

2. Trabalha na área de compreensão automática de texto. Em que é que consiste o seu trabalho?

Compreensão automática de texto é uma área bem abrangente. O principal objetivo é extrair informação relevante a partir da linguagem escrita. Aplicações que usamos todos os dias dependem fundamentalmente disso. Motores de busca, tradutores, corretores de texto, a função auto complete do nosso telemóvel e até mesmo agentes inteligentes como a Siri da Apple são excelentes exemplos de como análise de texto está tão presente hoje nas nossas vidas.

O trabalho de um investigador nesta área passa por explorar maneiras de fazer o computador perceber melhor o que comunicamos através de linguagem natural, ou seja, daquilo que falamos ou escrevemos naturalmente. Independente da aplicação, o meu trabalho sempre lida com a tarefa de identificar elementos importantes em um texto e descobrir de que maneira eles se relacionam gramatical e semanticamente.

3. Há algum projeto do INESC TEC na sua área de trabalho em que tenha trabalhado e que gostasse de destacar? Qual e porquê?

Alguns trabalhos recentes são sobre extração de palavras chave. O LIAAD desenvolveu um algoritmo próprio cujo os resultados são melhores que o estado da arte até então. Submetemos dois artigos para uma conferência importante nesse último mês com os resultados. Qualquer pessoa pode experimentar através do endereço http://bit.ly/YakeDemoCIKM2017. Outro trabalho na mesma linha é uma ferramenta que nos permite explorar os assuntos mais publicados pelo INESC TEC. Sem nenhum treino ou informação externa a aplicação lê o conteúdo das publicações dos colaboradores para extrair identificar os termos mais relevantes. O protótipo pode ser acessado em https://nabu.dcc.fc.up.pt/solr/inescpapers-ui/browse.
Uma aplicação mais prática que gosto de destacar explora discussões em redes sociais sobre política no Brasil. Estudar fenômenos tão polarizados como esse nos permite compreender sob uma óptica alternativa aos media convencionais a opinião pública a respeito de diversos assuntos. Os resultados desse trabalho vão ser publicados em breve.

4. Depois de um mestrado em ciência de computadores, com especialização em data mining e machine learning, o que ambiciona agora fazer profissionalmente?

Pretendo seguir na investigação para ir mais a fundo na área de processamento de linguagem natural. Acredito que a interface definitiva entre homem máquina será quase que em sua totalidade via comunicação natural, seja por voz ou por texto. Depois de trabalhar com compreensão automatizada de texto pretendo trabalhar com geração de texto, ou seja, modelos capazes de produzir texto que nós humanos podemos compreender. O que me fascina na área de machine learning é que quanto mais ensinamos as máquinas, mais aprendemos sobre nós mesmos.

5. Terminaremos este questionário, pedindo que comente a sua nomeação, feita pela coordenação do LIAAD:

“O Arian é um investigador incansavelmente curioso, focado no fascinante tema da compreensão automática de texto. A sua constante disponibilidade para colaborar em projetos da área com os vários colegas faz dele uma figura central no LIAAD. É um programador e um cientista de dados intenso e cheio de recursos. A isso acrescenta um sentido estético que se destaca nos resultados que apresenta assim como uma alegria e um modo de estar que contagiam.”

Fico bastante honrado pela citação. Os trabalhos mais interessantes são sempre um esforço em equipe e fico contente em poder contar com colegas que posso aprender tanto. Isso motiva-me a seguir cada vez mais forte no caminho da investigação e o LIAAD está sendo fundamental para minha formação nesse sentido.

Foras de Série - mês de abril

• João Silva, CSIG

"Gostaria de destacar o trabalho do João Rocha da Silva, neste momento bolseiro do projeto TAIL. O João, para além de ter feito um trabalho de doutoramento excelente, produziu no doutoramento (e tem vindo a continuar) uma plataforma muito original (o Dendro) que está a ser usada na descrição de dados de investigação. O João combina rigor científico, imensa capacidade de trabalho e uma presença muito motivadora no InfoLab. É um elemento único, e eu só posso elogiá-lo."

Coordenação CSIG

• José Ricardo Andrade, CPES

"O José Ricardo tem desenvolvido com grande autonomia um trabalho de elevada qualidade cientifica no projeto CORAL e demonstrado uma elevada capacidade de coordenação com tarefas a decorrer no Projeto Europeu InteGrid e num contrato de I&D com a EFACEC. No mês de abril esta atividade foi especialmente relevante. A qualidade do trabalho do CORAL foi reconhecida com um artigo aceite para publicação na IEEE Transactions on Sustainable Energy e que teve origem em trabalho desenvolvido no curto período em que ele está no INESC TEC."

Coordenação CPES