thegoodfellas/blogset-br huggingface dataset:
interacao e o conhecimento sobre o contexto em que a producao se insere: a globalizacao (internacionalizacao), protecao ambiental (adequacao as normas e padroes tecnicos), responsabilidade social (seguranca de funcionarios e relacao com vizinhos da organizacao), consciencia tecnologica (tecnologia de processo e tecnologias gerais de grande impacto: por exemplo, a internet), gestao do conhecimento (documentacao, aprendizado, etc), protecao da producao, entre outras.Certificacao profissionalEmbora seja uma area de conhecimento ja estabelecida, o profissional da gerencia de operacoes ainda nao tem a sua disposicao uma organizacao internacional que certifique-o de acordo com padroes estabelecidos na industria (como e o caso da certificacao PMP-PMI para gerentes de projeto). Ha no entanto algumas iniciativas nesse sentido, como o recente esforco da associacao britanica The Institute of Operations Management para estabelecer um padrao para a area e certificar profissionais que aderem a ele.Nos Estados Unidos a APICS - Association for Operations Management - www.apics.org - oferece a Certificacao CPIM - Certified in Production and Inventory Management, ou Gerencia de Operacoes. No Brasil existe o escritorio da ABAI - Associacao Brasileira de Administracao Industrial. Salario (R$)JuniorPlenoSenior 6.000,008.000,0011.800,00
um nivel aceitavel de risco.Papel da T I na EmpresaAnalisar o papel do departamento e fundamental para se saber ate que ponto ele pode influenciar a estrategia dos negocios. O objetivo dessa etapa e avaliar a missao e o foco da T I na organizacao, bem como o papel dos lideres de negocios em relacao a tecnologia.CaseAdicionalmente a analise dos processos de gestao da inovacao, o estudo passa a avaliar, os melhores projetos de inovacao implementados.Os cases foram pontuados de acordo com os seguintes criterios.Originalidade X CustosAs Tecnologias UtilizadasGestao de Recursos ( Beneficios X Risco)Metricas de DesempenhoGrau de Contribuicao para Negocios
Iris Stefanelli e Sabrina Sato reinaram no sambodromo paulista, uma na sexta, a outra no sabado. Qual foi melhor? anterior proxima foto 1 de 1 Orlando Oliveira / Felipe Panfili Quem foi a musa do carnaval paulista? Irisou Sabrina paparazzo Tessalia mostra o que Michel so viu debaixo do edredom Karen Pila, a ex-namorada de Michel, do BBB10 veja mais ensaios do paparazzo - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - ll - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -- - Moda ultimas noticias Diz ai!Famosas como Adriane Galisteu e Sabrina Sato adoram modelitos bem curtinhos... Galeria de FotosCarolina Dieckmann faz ensaio para marca de roupas Galeria de FotosWanessa Camargo linda e loira em campanha de grife Wanessa Camargo assume look selvagem para fotos de grife de roupas Galeria de FotosConfira o passo-a-passo de maquiagem com olho marcado para festas Aprenda a fazer maquiagem de festa inspirada em famosas como Juliana Paes Diz ai!Famosas capricharam nos brilhos e no luxo para a festa pre-Grammy deste ano. Opine sobre os looks! moda para musas do axeAlinne Rosa, Daniela Mercury, Ivete Sangalo e Claudia Leitte divertem e deslumbram com suas fantasias Renata Sakai Do EGO, em Salvador Tamanho da letra A- A+ Ivete de zebrinha: criacao de Patricia ZuffaAs modelos sao cheias de curvas, os espectadores nada blases e o menos definitivamente nao e mais. Salvo essas particularidades, o Carnaval da Bahia esta cada vez mais parecido com um desfile de moda. E clara a preocupacao das divas do axe com o figurino que apresentam na avenida. As roupas contam historias, inspiram-se em temas e sao desenvolvidas por nomes fortes da moda brasileira. Betto JR/EGO Alinne Rosa com seu modelito Fause HatenAlinne Rosa, por exemplo, fez uma revolucao em seu guarda-roupa carnavalesco. Deu adeus ao amadorismo nas fantasias e botou seu visual nas maos de Fause Haten. O resultado, neste domingo, 14, foi uma exuberante fantasia de penas de faisao, um classico da folia, com um vestidinho de micropaetes. Daniela Mercury, sempre cuidadosa com a beleza de suas apresentacoes nos trios, virou uma "fada" da floresta sem ser caricata, atraves do estilista Valdemar Iodice. O top e a saia ganharam o toque de fantasia necessario com asas de arame. Betto JR/EGO Daniela Mercury usou uma criacao de Waldemar IodiceJa Ivete Sangalo, que este ano tem como tema o reino animal, mostrou sua personalidade forte e divertida com a fantasia de zebra que escolheu. O vestidinho com estampa animal e o cabelo com apliques brancos, idealizados pela stylist Patricia Zuffa, foram um prato cheio para as piadas da baiana, que se intitulou "a zebrinha mais gostosa da selva". Contra a mare de vestidinhos e cabeloes, foi Claudia Leitte. A cantora deixou o sexy de lado para investir em uma divertida e confortavel fantasia inspirada nos palhacos.
Na concepcao do estilista Valerio Araujo, a gravatona borboleta dos clowns virou um laco no ombro do macacaozinho e o arranjo de cabeca expressou literalmente qual era o personagem circense que servia de inspiracao. Claudia Leitte usou um figurino bem humorado concebido por Valerio Araujo
organizadores de um dos eventos de moda mais aguardados do Brasil, o Perfil Moda 2009, anunciaram esta semana, os temas das palestras que ocorrerao no Centro de Convencoes do Ceara. Reunindo estilistas, profissionais e estudantes de moda vindos de todo o Brasil e exterior, o Perfil Moda, que tera desfiles diarios, acontece paralelamente a Maquintex - Feira de Maquinas, Equipamentos, Servicos e Quimica para a Ind&u acute;stria Textil, entre os dias 11 e 14 de agosto de 2009, em Fortaleza, Ceara.Entre os temas a serem apresentados pelos palestrantes estao Costura, Design de Moda e Formas e Tendencias do Verao 2010/11. Segundo os organizadores, ate o momento estao previstas a realizacao de sete palestras dentro do evento. Os outros temas seriam o vitrinismo, qualidade em moda, exportacao e etiquetagem/nova legislacao. Estamos em negociacao com grandes nomes da moda brasileira, tra zendo como nossos palestrantes, estilistas, diretores de arte e consultores. Junto com a Maquintex, o Perfil Moda vai oportunizar aos visitantes e expositores o maximo de informacoes possiveis. E o ciclo completo da cadeia textil, presente em um so evento, adiantou Helvio Roberto Pompeo Madeira Junior, diretor de marketing do grupo FCEM, empresa responsavel pelos eventos.NeblinaOrganizada e idealizada pelo grupo FCEM, a Maquintex chega a sua terceira edicao, a segunda em Fortaleza. Ainda de acordo com Junior, o foco comercial e empresarial da feira sera ainda mais fortalecido neste ano, mantendo a excelencia no atendimento. O grupo esta trabalhando muito para garantir uma excelente comercializacao de nossos expositores, superando as expectativas.A abertura dos eventos ja esta sendo planejada e esta prevista para ocorrer no dia 11 de agosto, terca-feira, data da abertura oficial da feira.Os eventos contam com o apoio institucional da Associacao Brasileira da Industria e Comercio de Maquinas para Costura Industrial, Componentes, Acessorios e Sistemas (Abramaco), Associacao Brasileira da Industria Textil (Abit), da Associacao Brasileira dos Tecnicos Texteis (ABTT), Associacao Brasileira da Industria de Maquinas e Equipamentos (Abimaq), Associacao Nacional das Empresas de Lavanderia (Anel), Associacao Brasileira de Quimicos e Coloristas Texteis (ABQCT), Federacao das Industrias do Estado do Ceara (FIEC), Associacao Comercial e Industrial de Caruaru, Convention & Visitors Bureau Fortaleza, Sinditextil, Sindiroupas Ceara, Sintex - Blumenau. O apoio educacional do evento esta a cargo dos cursos de Moda da Universidade Federal do Ceara, da Marista Faculdade Catolica do Ceara e da Faculdade Integrada do Ceara.
nao?Essa ideia inicial e, de fato, bastante simples. So que uma tabela dessas fica gigantesca, e dificil de ser utilizada na pratica. Pra se ter uma ideia, normalmente a tabela teria algumas dezenas de milhares de palavras, distribuidas em pelo menos algumas dezenas de milhares de documentos, o que da alguns bilhoes de contagens - equivalente a gigabytes de dados. Alem do mais, a maioria das contagens seria zero, ou quase isso: praticamente nenhum texto iria conter sequer metade das palavras do vocabulario.Ai entram algumas tecnicas de reducao de dimensionalidade, como o PCA (Principal Component Analysis) e LDA (Linear Discriminant Analysis). O que essas tecnicas fazem com a tabela de contagens e reduzir o seu tamanho, mas mantendo tanto quanto possivel as semelhancas entre as palavras.Por exemplo: suponhamos que criamos uma tabela contando as ocorrencias de umas 50 mil palavras ao longo de 500 mil documentos. Podemos entao dizer que cada palavra possui um vetor de 500 mil dimensoes. Se calcularmos a distancia euclidiana entre os vetores de duas palavras parecidas, o valor deve ser baixo, refletindo que elas costumam ocorrer nos mesmos lugares. Ao se aplicar uma tecnica como o PCA, e possivel transformar os vetores em outros menores, com algo como 50 ou 100 dimensoes, e ainda assim, manter a relacao entre palavras semelhantes.Agora as coisas ficam bem mais manuseaveis. Alem dos sistemas de busca que ja mencionei, os vetores podem ser usados para analises automaticas, como determinar classes gramaticais: tambem e comum que palavras de cada classe (substantivo, verbo, preposicao, etc.) tenham vetores semelhantes. Naturalmente, muitas palavras podem ter mais de uma classe, dependendo do contexto, mas e ai que entra a inteligencia de um classificador para tambem examina-lo.Em minha pesquisa durante o mestrado, usei esse tipo de tecnica com o software Semantic Vectors, e tive resultados interessantes. Existem outras tecnicas bem diferentes para gerar vetores numericos para palavras, que tambem sao bem exploradas por pesquisadores. Aqui ha material interessante a respeito dessas tecnicas, alem de arquivos com vetores que podem ser usados para o que voce quiser. Acho particularmente interessante esta figura, onde palavras semelhantes aparecem juntas no espaco. Os vetores dessas palavras foram reduzidos a apenas 2 dimensoes (o que certamente causa uma certa perda de precisao) para que elas pudessem ser plotadas.
Um tema relativamente comum em ficcao cientifica sao povos com tecnologias superevoluidas que viveram num passado distante e sumiram deixando apenas vestigios.Este tema parece atrair bastante atencao dentro do genero provavelmente por parecer irreal: normalmente a humanidade evolui em ciencia e tecnologia, e nao retrocede. Mas fugindo um pouco da ideia de tecnologias futuristicas, acredito que as linguas humanas se encaixam bem nessa descricao.Explico. Ao longo do tempo, as linguas vao sofrendo mudancas de acordo com o jeito que as pessoas falam. Acontece que muitas vezes essas mudancas sao meio inconsistentes - e dai surgem as irregularidades da gramatica, onde antes havia apenas palavras perfeitamente comportadas.Um exemplo pra ilustrar. Temos o verbo dizer, e sua forma conjugada digo - e nao dizo. Nao e assim por acaso. Ha seculos, em latim, esse era um verbo regular: dicere (com c pronunciado como k), e conjugado na primeira pessoa dico. Aconteceu que com o passar dos anos, o c entre uma vogal e um e se transformou em z. Mas o c antes de o passou por um processo diferente, virou g. Dai as duas formas evoluiram para o que sao em portugues, causando uma irregularidade aparentemente aleatoria.E alem da gramatica, existem as metaforas que se tornam tao comuns que acabam adquirindo um significado proprio. Por exemplo, ignorante. Essa palavra vem do verbo ignorar, que significa desconhecer ou fazer de conta que desconhece. Nao tem nada a ver com ser mal-educado, mas a forma como a palavra ignorante foi sendo usada ao longo dos anos acabou agregando esse significado. A tendencia para os proximos seculos, provavelmente, seria as irregularidades aumentarem cada vez mais. Pequenas mudancas na forma como falamos vao ocultando os padroes regulares que existem por tras das palavras, seja na gramatica ou no proprio significado. Parece meio assustador pensar isso, pelo menos para mim: com o passar do tempo, as linguas humanas se tornam cada vez mais caoticas.Me pergunto se ha uns 4000 anos atras as linguas nao eram mais faceis de se aprender, mas apesar disso, duvido que as criancas hoje demorem mais para aprender suas linguas maternas. Como pesquisador de PLN, isso para mim significa que por mais caoticas que sejam, as linguas humanas estao ai para serem aprendidas - inclusive por computadores. Na minha ultima postagem, falei sobre a dificuldade de se definir um conjunto de papeis semanticos. Falei tambem sobre os papeis definidos em frames, que possuem aplicacoes reais, mas a maioria dos trabalhos de identificacao automatica usa as definicoes do PropBank.Um parenteses, antes de explicar o PropBank: pretendo manter o foco deste blog na lingua portuguesa, mas nessa postagem vou tratar de recursos e exemplos em ingles. Ainda nao temos quase nada pronto para a anotacao automatica de papeis semanticos em portugues, mas minha pesquisa e outras do NILC vao preencher esta lacunaO PropBank e um projeto ambicioso. Ele define os papeis (ou argumentos) que podem aparecer com mais de 3000 verbos do ingles. E nao e so isso: para os verbos com mais de um significado (que sao varios), existe um conjunto de argumentos para cada
develop pelo visto nao esta com seu sentido correto. Alias, esse e outra dificuldade da tarefa: eu nao usei nenhum tipo de desambiguacao para os verbos. Se usasse, os resultados tenderiam a ser um pouco melhores.Mesmo assim, o sistema acerta a maioria dos argumentos, mesmo em frases relativamente grandes e complexas. Isso e certamente um bom sinal para a pesquisa de PLN. Cheguei a testar o sistema com frases de textos infantis, mas nao achei que houve uma melhora real. Ainda que costumem ser menos elaborados, possuem tambem muitas metaforas, alem de um estilo e vocabulario que o sistema nao esta acostumado (parece engracado falar assim, mas e a verdade, ja que ele foi treinado com textos jornalisticos).O post ja esta ficando grande demais, mas vou deixar esse ultimo exemplo:One very windy day the stagecoach arrived in town with an unusual passenger. (...) I had seen pictures of Abraham Lincoln and that is who this man reminded me of, although I knew Abraham Lincoln would not have been wearing a preacher's clothes.Verbo: arriveArgumentos:Arg1 (entity in motion / 'comer'): the stagecoachArg4 (end point, destination): in town with an unusual passengerArgM-TMP (when): One very windy dayVerbo: wearArgumentos:Arg1 (clothing): a preacher 's clothesArgM-MOD (modal): wouldArgM-NEG (negation): notVerbo: seeArgumentos:Arg0 (viewer): IArg1 (thing viewed): pictures of Abraham LincolnVerbo: knowArgumentos:Arg0 (knower): IArg1 (thing known or thought): Abraham Lincoln would not have been wearing a preacher 's clothesVerbo: remindArgumentos:Arg0 (cause, agent): this manArg2 (recipient): me ofPor hoje fico por aqui. Espero escrever um novo post parecido com este no futuro proximo, dessa vez totalmente em portugues.
caso particular que acho excelente. Nesse trabalho, de 2005, os autores mostram o desenvolvimento de um sistema que gera textos sobre a previsao do tempo automaticamente, a partir de dados meteorologicos. Se voce acha que o resultado seria estranho de se ler, errou: os autores reportam que usuarios tendem a preferir os textos gerados automaticamente a outros escritos manualmente para a mesma previsao. Em algum nivel, num dominio limitado, ja se consegue fazer sistemas que igualam ou superam uma capacidades linguistica humana em particular - a escrita.Em suma, o PLN busca maneiras de utilizar recursos computacionais em conjunto com conhecimento linguistico, numa tentantiva desesperada de fazer uma maquina entender uma lingua humana, normalmente de formas que provavelmente nunca passaram pela cabeca de um linguista. E e isso que acho intressante nessa area.
linha, uma palavra e os valores do seu vetor, tudo separado por tabulacao. E uma conversao bem facil de se fazer.Alem disso, e preciso dizer no argumento -embeddingSize o tamanho de cada vetor. Veja tambem que, ao contrario do tagger, o parser ja aproveita o arquivo de validacao (o devFile) durante o treinamento.Por ultimo, um aviso: a configuracao padrao do CoreNLP treina o parser por 20.000 iteracoes, o que levou praticamente 24 horas no meu computador. Caso queira acelerar o processo (e naturalmente, perder um pouco de performance), pode passar um numero menor para o argumento -maxIter.Avaliacao e ExecucaoPara avaliar a performance do parser, e so chamar na linha de comando:java -cp "javanlp-core.jar;lib/*" edu.stanford.nlp.parser.nndep.DependencyParser -model pt-model/dep-parser -testFile pt-model/pt-br-universal-test.conllA avaliacao de parsers de dependencia e normalmente medida em UAS (Unlabeled Attachment Score) e LAS (Labeled Attachment Score). O primeiro diz respeito a proporcao de tokens que tiveram seu head corretamente identificado, e o segundo considera, dentre esses, quais tiveram seu tipo de relacao etiquetada corretamente. Meu modelo obteve 88,60% de UAS e 86,96% de LAS. Sao valores claramente abaixo do que se consegue em ingles, mas considerando o tamanho do corpus em que treinei, estao muito bons. O uso das word embeddings ja fornece ao parser um pouco de conhecimento previo, de modo que ele nao comece o treinamento totalmente sem conhecimento. Por isso, seria muito dificil que um outro parser, sem usar embeddings, alcancasse um desempenho igual ou maior sendo treinado apenas nesse corpus.Para rodar o parser com um texto qualquer, e so executar o comando:java -cp "javanlp-core.jar;lib/*" edu.stanford.nlp.parser.nndep.DependencyParser -model pt-model/dep-parser -tagger.model pt-model/pt-pos-tagger.dat -textFile arquivo.txtEle vai ler o arquivo passado como argumento de -textFile, executar o POS tagger e em seguida o parser. Lembrando que essa configuracao que apresentei aqui nao usa tokenizacao, ou seja: o conteudo do seu arquivo de entrada ja deve ter todos os tokens separados por espaco em branco.Enfim!Em tempo, esse post me ajudou bastante a entender como configurar o parser e fazer a coisa toda funcionar bem. Como provavelmente algumas pessoas prefeririam rodar um parser ja treinado (ainda mais com o tempo demorado de treinamento), pretendo disponibilizar em breve um link com o modelo que treinei o modelo treinado pode ser baixado aqui. Espero que esta postagem tenha sido util. Bom trabalho com o parser agora!
falar um pouco aqui do assunto da minha pesquisa, a Anotacao de Papeis Semanticos - mas pretendo manter o nivel inteligivel para leigos.Em primeiro lugar, o que sao papeis semanticos?Analisando um texto conforme a gramatica, podemos encontrar coisas que chamamos de sujeito, objeto direto, objeto indireto, adjuntos, etc. Alguns detalhes dessa classificacao sao dependentes da lingua, mas de modo geral temos um funcionamento parecido.Ja os papeis semanticos sao uma forma de ir um pouco alem. Em vez de olhar so para a estrutura, eles determinam tipos de significado de cada elemento da oracao. O exemplo a seguir e classico da literatura da area:Joao quebrou o vaso.De acordo com a maioria das teorias, Joao assume o papel de Agente, ou seja, causador voluntario de uma acao, e o vaso o papel de Paciente, ou seja, quem ou o que sofre a acao."Mas isso e a mesma coisa que sujeito e objeto direto!". Nesse caso, de fato e. Mas veja como agora as coisas ficam mais interessantes (e confusas):O vaso quebrou.Agora, o sujeito passou a ter o papel de Paciente. Temos mais variacoes parecidas:Joao abriu a porta / A porta abriu.Maria rolou a bola / A bola rolou.Pedro cozinhou a carne / A carne cozinhou.Mas:Joao pintou a parede / A parede pintou.Neste ultimo exemplo, assim como na maioria dos verbos em portugues, nao ha essa possibilidade. So uma ressalva, para complicar mais um pouco: "A parede pintou" e uma sentenca valida se considerarmos que a parede e o objeto direto de pintar, e o sujeito esta oculto. Imagine: Ele pintou muitas coisas, portas e janelas. Ate a parede pintou. Mas seguindo o padrao do primeiro elemento ser o sujeito, a frase e invalida.Esse tipo de coisa motivou linguistas a pensarem na relacao que se estabelece entre a sintaxe (que diz respeito a forma da frase, a gramatica) e a semantica (o significado em si). Frases muito parecidas as vezes querem dizer coisas totalmente diferentes, enquanto construcoes muito diversas as vezes significam praticamente a mesma coisa. Se quisermos que as maquinas comecem a compreender as linguas humanas, teremos que desenvolver alguma forma delas entenderem estas nuances.Mas nao acaba por ai. Outro grande problema dos papeis semanticos e a questao de quantos deles podem existir. Parece bastante intuitivo pensar em agentes e pacientes, mas a coisa fica confusa quando comecamos a incluir outros papeis. Vamos ver mais um exemplo:Joao comprou um presente para Maria.No exemplo, Maria assume o papel que se costuma chamar de Beneficiario. Agora, quanto ao um presente, ha menos consenso. Alguns pensam que como ele nao sofreu nenhuma alteracao, nao pode ser tratado como o vaso do exemplo anterior, e por isso recebe o papel de Tema. Outros insistem em chama-lo de Paciente, o que pode ser justificado por ele ter sofrido uma alteracao de possuidor.Mais exemplos, com comentarios sucintos (quero tentar controlar um pouco o tamanho do post...)Joao viu Maria. [Experienciador, Tema] (ver e um estimulo sensorial, nao uma acao que se pratique) Joao assustou Maria. [Agente, Experienciador] (ha que insistiria em Agente, Paciente) A agua vazou da represa para o rio.