O advento do Big Data, aliado à crescente capacidade de processamento, tornou técnicas de linguística distributiva mais acessíveis à historiografia. Dominar tais tecnologias, tanto do ponto de vista teórico quanto prático — por meio de experiências de treinamento em modelos de processamento de linguagem natural —, representa um desafio significativo para a pesquisa histórica no século XXI.

Neste semestre, vamos nos focar nos seguintes desafios:

1. Desenvolvimento de Códigos de Raspagem: Criar e otimizar códigos específicos para a raspagem de dados do repositório institucional da UFSC, do Google News e do Wikidata.

2. Treinamento de Modelos Word Embedding: Uma vez coletados os dados, o objetivo é treinar modelos de Word Embedding que sejam sensíveis às nuances linguísticas e contextuais específicas do campo da história.

3. Promoção do Letramento Digital: Fomentar o letramento digital entre estudantes através de experiências práticas, oferecendo capacitação no uso e compreensão de ferramentas de processamento de linguagem natural.

Participe do nosso projeto, todas as quartas-feiras, das 14h-16h no NEPEMI (ao lado da coordenação do curso de História)!