Seg, 20 Novembro 2017 19:10
Artigo na área de Inteligência Artificial ganha prêmio
Tráfico de drogas, pedofilia e homicídio. Estes e outros crimes fazem parte da realidade e frequentemente são planejados e coordenados nos meios virtuais. Materializar indícios desses delitos é imprescindível para punir e evitar que a situação se repita. Neste contexto, os peritos forenses de informática entram em ação para analisar conteúdo de mensagens instantâneas extraídas de celulares. No entanto, a leitura humana dessas mensagens pode levar bastante tempo.
Baseado nessa questão, o perito forense e estudante do Mestrado em Informática Aplicada da Unifor, Ravi Barreira, levou a problemática do acúmulo de material apreendido a ser periciado na Perícia Forense do Estado do Ceará (Pefoce) para a Pós-Graduação.
A pesquisa resultou em artigo científico que propõe uma base de conhecimento de frames semânticos chamada FRAMEFor, contendo 113 cenários, relacionados a diversos tipos de crimes, como formação de quadrilha, tráfico de drogas, sequestro, corrupção, contrabando, pedofilia, estupro, agressão, tortura, falsificação, ameaça, porte ilegal de arma, estelionato, extorsão, entre outros.
O estudante foi orientado e co-orientado pelos professores do Programa de Pós-Graduação em Informática Aplicada (PPGIA), Vládia Pinheiro e Vasco Furtado, respectivamente. A pesquisa identificou as dificuldades no uso das tecnologias tradicionais de Processamento de Linguagem Natural (PLN), uma subárea da Inteligência Artificial que pesquisa como interpretar ou gerar textos em língua natural - a qual os humanos usam para se comunicar.
Estudo revelou que um celular apreendido tem em média 20 mil linhas de mensagens, o que torna a análise impossível para um ser humano. Os analisadores sintáticos automáticos também encontram dificuldades em identificar palavras como válidas para o português quando se deparam com erros ortográficos, gramaticais, uso de abreviações e neologismos. A utilização de “deceptions” é outro obstáculo, ou seja, termos usados para enganar quem está ouvindo ou lendo a mensagem, como por exemplo, “doce” no lugar de uma droga específica.
A base de conhecimento FRAMEFor serve para auxiliar no processo de perícia forense. “O conhecimento dessa base é expresso em dois componentes principais: as unidades lexicais e elementos de frame. A primeira são palavras que podem comumente acontecer em uma situação. Por exemplo, os vocábulos “matar”, “assassinar”, “atirar”, “revólver” e “sangue” são palavras que dão indício de um homicídio”, explica Vládia Pinheiro.
“Já os elementos de frames são papéis semânticos, ou seja, funções que palavras exercem na situação ou cenário em questão. Por exemplo, a frase “ei man um brother meu chegou aqui com umas gramas do kunk.” é identificada como relevante por conter a unidade léxica “gramas” do frame “Quantidade”, o qual possui como elemento de frame “entidade da medida”, que, por sua vez, pode ser identificado como o substantivo comum que segue a unidade léxica “gramas” – no caso, a palavra “kunk”.
“Em um frame de compra ilegal, o método proposto pode identificar automaticamente o que foi comprado, quem comprou, quem vendeu, por quanto foi comprado, onde foi comprado e o que foi usado para comprar”, complementa a professora.
O trabalho intitulado “FrameFOR – Uma Base de Conhecimento de Frames Semânticos para Perícias de Informática” ganhou prêmio de melhor artigo na 11ª edição do Symposium in Information and Human Language Technology (STIL), realizado em Uberlândia.
A premiação demonstra a relevância do paper para a comunidade científica brasileira da área de PLN. O evento foi promovido pela Comissão Especial de PLN, da Sociedade Brasileira de Computação (SBC), presidida nos últimos quatros anos pela professora Vládia Pinheiro, e aconteceu simultaneamente com o 6o. Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS).
