Curriculum Vitae

Vládia Célia Monteiro Pinheiro

Dados pessoaisFormação acadêmica/TitulaçãoFormação complementarAtuação profissionalLinhas de pesquisaProjetos de pesquisaÁreas de atuação
IdiomasPrêmios e títulosProdução científica, tecnológica e artística/culturalDados complementaresIndicadores de produção

Dados pessoais
NomeVládia Célia Monteiro Pinheiro
Nome em citações bibliográficasPinheiro, Vladia;Pinheiro, V.;PINHEIRO, VLÁDIA;PINHEIRO, VLÁDIA CÉLIA MONTEIRO
Endereço profissionalUniversidade de Fortaleza.
Av. Washington Soares, 1321
Edson Queiroz
60811905 - Fortaleza, CE - Brasil
Telefone: (85) 34773268
URL da Homepage: www.unifor.br
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Formação acadêmica/Titulação
2005 - 2010 Doutorado em Ciências da Computação.
Universidade Federal do Ceará, UFC, Brasil.
Título: SIM: Um Modelo Semântico Inferencialista para Expressão e Raciocínio em Sistemas de Linguagem Natural, Ano de Obtenção: 2010.
Orientador: Tarcísio Pequeno.
Palavras-chave: Semântica; Inferencialismo; Linguagem Natural.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
2002 - 2005 Mestrado em Informática Aplicada.
Universidade de Fortaleza, UNIFOR, Brasil.
Título: Construção de Sistemas Baseados em Conhecimento Interativos: Arquitetura e Processo de Desenvolvimento usando Padrões de Interação, Ano de Obtenção: 2005.
Orientador: João José Vasco Peixoto Furtado.
Bolsista do(a): Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico, FUNCAP, Brasil.
Palavras-chave: Knowledge-based Systems; interaction patterns; Knowledge Engineering.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
1988 - 1991 Graduação em Bacharelado em Computação.
Bolsista do(a): Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico, FUNCAP, Brasil.
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Atuação profissional
Universidade de Fortaleza, UNIFOR, Brasil.
Vínculo institucional
2011 - Atual Vínculo: Livre, Enquadramento Funcional: Professor, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
Atividades
2023 - AtualAtividades de Participação em Projeto, Reitoria, Programa de Pós-Graduação em Informática Aplicada (PPGIA).
Projetos de pesquisa
Tributação 4.0 na SEFIN: Impulsionando uma gestão Tributária mais Eficiente e Inteligente
2022 - AtualAtividades de Participação em Projeto, Reitoria, Vice-Reitoria de Pesquisa e Pós-Graduação.
Projetos de pesquisa
Ciência de Dados e Inteligência Artificial Aplicadas à Administração Tributária do Município de Fortaleza
2022 - AtualAtividades de Participação em Projeto, Reitoria, Programa de Pós-Graduação em Informática Aplicada (PPGIA).
Projetos de pesquisa
Extração de Informações Sobre Demonstrações Financeiras Contábeis
2019 - AtualAtividades de Participação em Projeto, Reitoria, Programa de Pós-Graduação em Informática Aplicada (PPGIA).
Projetos de pesquisa
XVERTEBRAL - Extracao de Informação de Textos
2014 - AtualAtividades de Participação em Projeto, Reitoria, Programa de Pós-Graduação em Informática Aplicada (PPGIA).
Projetos de pesquisa
Indexação Semântica de Textos em Língua Portuguesa: uma abordagem inferencialista
2/2011 - AtualPesquisa e desenvolvimento , Reitoria, Programa de Pós-Graduação em Informática Aplicada (PPGIA).
Linhas de pesquisa
Processamento de Linguagem Natural
Linguística Computacional
Web Semântica
Sistemas Inteligentes
Ciência de Dados
Inteligência Artificial
2011 - 2013Atividades de Participação em Projeto, Reitoria, Divisão de Pós-Graduação Strictu-Sensu.
Projetos de pesquisa
Extração de Informações de Textos em Língua Portuguesa para Área de Segurança Pública
2008 - 2010Atividades de Participação em Projeto, Reitoria, Programa de Pós-Graduação em Informática Aplicada (PPGIA).
Projetos de pesquisa
Um SIstema para Análise Semântico-Inferencialista de Textos em Língua Portuguesa
INFORMAR SERVIÇOS EM INFORMATICA LTDA_ME, INFORMAR, Brasil.
Vínculo institucional
2010 - Atual Vínculo: Livre, Enquadramento Funcional: sócio
Secretaria de Finanças do Município de Fortaleza, SEFIN, Brasil.
Vínculo institucional
2009 - Atual Vínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Auditor do Tesouro Municipal, Carga horária: 30
Vínculo institucional
1999 - 2004 Vínculo: Livre, Enquadramento Funcional: Assistente Técnico de Análise, Carga horária: 20
Serviço Federal de Processamento de Dados, SERPRO, Brasil.
Vínculo institucional
2004 - 2009 Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Analista, Carga horária: 20
Centro Universitário Farias Brito, FB UNI, Brasil.
Vínculo institucional
2007 - 2008 Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Professor titular, Carga horária: 20
Outras informaçõesDisciplinas: Inteligência Artificial e Web Semântica
Atividades
01/2007 - 8/2008Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação.
Disciplinas ministradas
Inteligência Artificial; Web Semântica

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Linhas de Pesquisa
1. Processamento de Linguagem Natural
2. Linguística Computacional
3. Web Semântica
4. Sistemas Inteligentes
5. Ciência de Dados
6. Inteligência Artificial
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Projetos de Pesquisa
2015 - 2017XCrimes: Extrator de Informações para Área de Segurança Pública e de Defesa Nacional
Descrição: Desenvolvimento de um sistema de Inteligência Artificial que permitirá a extração automática de informações sobre crimes a partir de relatos textuais de ocorrências da área de segurança pública ou de defesa nacional, visando:
?	melhoria na identificação via georreferenciamento dos locais envolvidos no crime ou tentativas de crime (local do crime, local de residência de vítimas e suspeitos etc.), inclusive através do uso de pontos de referência; 
?	aumento da capacidade de extração de informações sobre o perfil das pessoas (policiais, vítimas, suspeitos etc.), armas usadas e veículos envolvidos nas ocorrências policiais; 
?	aumento da capacidade de extração de informações sobre apreensões da Delegacia de Narcóticos, especialmente informações sobre tipos de droga, tipos de equipamentos, documentos, dinheiro, eletrodomésticos, bens e utensílios etc;
?	aumento da capacidade de análise a partir da extração de informações sobre os elementos envolvidos em relatórios sobre segurança pública, defesa e segurança nacional..
Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento.
Alunos envolvidos: Graduação ( 1) / Mestrado acadêmico ( 3) .
Integrantes: Vládia Célia Monteiro Pinheiro - Coordenador / Pequeno, Tarcísio - Integrante.
Finaciador(es): Secretaria da Ciência e Tecnologia do Estado do Ceará - Auxílio finaceiro.
Número de produções C, T & A: 1 / Número de orientações: 1.
2010 - AtualMARCAÇÃO E INDEXAÇÃO SEMÂNTICA NA WEB EM LÍNGUA
Descrição: Projeto de Inovação aprovado conforme Edital PAPPE INTEGRAÇÃO ? Nº 10/2010. O objetivo principal é desenvolver uma ferramenta para marcação e indexação semântica automática de textos em língua portuguesa, publicados na Web. O que queremos de fato é fornecer, para o mercado de produtores de conteúdo na Web em língua portuguesa, uma ferramenta que aumente o número de pageviews, ou seja, que permita que os conteúdos das empresas sejam mais encontrados e com isso eles possam agregar mais valor a seus produtos e serviços. Com a ferramenta propiciando acréscimo real de pageviews de portais de notícias, portais de comércio eletrônico, portais de governo eletrônico, blogs, etc, esperamos alcançar visibilidade e interesse pela ferramenta e os resultados econômicos advirão por conseqüência. Para aumentar o número de pageviews, o diferencial da ferramenta são suas características de inovação: (i) marcação semântica automática através da anotação das palavras dos textos com conceitos da base InferenceNet.BR, representados em RDF e LOD; (ii) geração automática de indexadores (tags, palavras-chave etc) através da incorporação, no SIA, de regras de indexação dos principais buscadores de conteúdo da Web ? Google e Yahoo..
Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico ( 1) Doutorado ( 1) .
Integrantes: Vládia Célia Monteiro Pinheiro - Coordenador.
Finaciador(es): Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio finaceiro..
2011 - 2013Extração de Informações de Textos em Língua Portuguesa para Área de Segurança Pública
Descrição: No contexto da área de segurança pública muitas informações estão somente dispostas em textos de ocorrências policiais. Órgãos públicos até mantêm sistemas informatizados para o registro estruturado destas ocorrências, mas ainda há a necessidade premente de recorrer aos textos descritivos para apreender tendências, padrões de ação (modus operandi) e peculiaridades da criminalidade de uma região. Sistemas de Extração de Informações (Information Extraction ? IE) visam localizar e extrair, de forma automática, informações relevantes em um documento ou coleção de documentos expressos em língua natural e estruturar tais informações para os padrões de saída, por exemplo, para um banco de dados, a fim de facilitar sua manipulação e análise. Neste sentido, este projeto apresenta uma proposta de pesquisa científica na área de Linguística Computacional, especificamente em sistemas de IE para o domínio da segurança pública. O caráter inovador do projeto consiste na evolução, validação e aplicação de uma nova abordagem para expressão e análise semântica de textos ? Modelo Semantico Inferencialista (SIM) ? com o objetivo de extrair informações para uma base de dados que servirá à atividade de análise estatística e criminal. A pesquisa terá como objeto de estudo os textos, em língua portuguesa, descritivos de ocorrências policiais e crimes dos sistemas de informação da Secretaria da Segurança Pública e Defesa Social do Estado do Ceará - SSPDS/CE, a saber: SIP (Sistema de Informações Policiais) e o sistema da CIOPS (Coordenadoria Integrada de Operações de Segurança da SSPDS/CE). Como resultados científicos, o projeto propõe o desenvolvimento de método para extração de informações baseado em SIM e na evolução da base de conceitos da língua Portuguesa ? InferenceNet ? para o domínio de segurança pública..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação ( 2) / Mestrado acadêmico ( 2) .
Integrantes: Vládia Célia Monteiro Pinheiro - Coordenador / Tarcisio Pequeno - Integrante / Vasco Furtado - Integrante.
Finaciador(es): Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio finaceiro..
2008 - 2010Um SIstema para Análise Semântico-Inferencialista de Textos em Língua Portuguesa
Descrição: O objetivo geral do projeto é evoluir o modelo semântico inferencialista (SIM) e desenvolver um sistema de PLN, que utilize o SIM para análise semântica de textos em português. A aplicação final será um sistema de IE para apoio à atividade de análise criminal. Este sistema será capaz de receber textos de BOs que descrevem ocorrências de crimes e extrair informações sobre os mesmos. Sistema de extração de informações (Information Extraction - IE) são aplicações da área de PLN com o objetivo de transformar a maneira de apresentação da informação contida em um conjunto de documentos em linguagem natural e apresentá-la de forma estruturada, podendo armazená-la em bancos de dados tradicionais (Vieira e Strube de Lima, 2001). Uma das premissas para sistemas de IE é que eles sejam capazes de ?entender? documentos em linguagem natural, por isso devem realizar uma análise semântica dos mesmos. O diferencial de nossa pesquisa está justamente neste ponto: a análise semântica baseada em um novo paradigma ? o SIM. Objetiva-se, especificamente, melhorar a qualidade do registro de crimes e prover meios para uma análise qualitativa dos dados atuais, por exemplo, dar conhecimento aos gestores de segurança pública do quanto os dados atuais estão incorretos ou incompletos e do quanto isto prejudica a análise dos crimes. Com uma base de dados acurada, a atividade de análise criminal será beneficiada pelo conhecimento dos fatores condicionantes reais de crimes e da criminalidade de uma região, tornando-se mais capaz de inferir conhecimento relevante e ações mais efetivas.
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação ( 1) / Mestrado acadêmico ( 2) .
Integrantes: Vládia Célia Monteiro Pinheiro - Integrante / Furtado, Vasco - Integrante / Adriano Albuquerque - Coordenador.
Finaciador(es): Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio finaceiro.
Número de produções C, T & A: 4.
2019 - AtualXVERTEBRAL - Extracao de Informação de Textos
Descrição: O projeto proposto tem dois objetivos ortogonais. O primeiro consiste em desenvolver um Sistema de Extração de Informação ? XVertebral ? baseado em técnicas de Inteligência Artificial (IA) e Processamento de Linguagem Natural (PLN). O XVertebral será capaz de extrair informações sobre diagnósticos, sintomas, características e tratamento de doenças da coluna vertebral, a partir de textos científicos publicados em veículos com boa proveniência. As informações extraídas serão analisadas por especialistas humanos (corpo técnico do ITC Vertebral) para, caso sejam validadas, compor a base de conhecimento do sistema de apoio a diagnóstico do ITC. O segundo objetivo é construir um conjunto de rotinas para análise de dados dos sistemas de atendimento do ITC Vertebral visando descobrir padrões consistentes, como regras de associação ou sequências temporais, para detectar relacionamentos sistemáticos entre sintomas, diagnósticos, e tratamentos aplicados pelo ITC VERTEBRAL.
A análise de dados permitirá avaliar a padronização de tratamentos entre franquias e a efetividade dos mesmos (taxa de retorno)..
Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento.
Alunos envolvidos: Graduação ( 1) / Mestrado acadêmico ( 2) / Doutorado ( 1) .
Integrantes: Vládia Célia Monteiro Pinheiro - Coordenador / CAMINHA, CARLOS - Integrante.
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2022 - AtualCiência de Dados e Inteligência Artificial Aplicadas à Administração Tributária do Município de Fortaleza
Descrição: A Secretaria Municipal das Finanças (SEFIN), órgão da Prefeitura Municipal de Fortaleza (PMF), vem realizando ações e programas para diminuir a perda de receitas tributárias de seus impostos próprios - ISSQN (Imposto sobre Serviços), IPTU (Imposto Predial e Territorial Urbano) e ITBI (Imposto sobre a Transmissão de Bens Imóveis). No entanto, a dinamicidade e volume dos negócios e das interações entre prestadores e tomadores de serviços, o crescimento e as especificidades do cadastro imobiliário trazem dificuldades e desafios para a administração tributária, não sendo mais possível prescindir do uso das tecnologias de Ciência de Dados (CD) e Inteligência Artificial (IA). Tais tecnologias vêm como forma de auxiliar na alocação de recursos com eficiência para auditorias e controle tributário, além de apoiar o processo de previsão e inferência de novos casos, não somente para detectar indícios de fraude fiscal, mas também para aumentar a equidade no lançamento dos impostos. Em linhas gerais, o objetivo do projeto é realizar análise de dados e evoluir técnicas CD e IA, especialmente da área de Processamento de Linguagem Natural (PLN), enquanto aplicadas nas bases de dados fiscais, tributários, imobiliários, contábeis e socioeconômicos da SEFIN e de seus conveniados (SPED, CPF, CNPJ, etc.), além de informações sobre as empresas, imóveis e contribuintes em redes sociais, bases georreferenciadas e sites na Internet, visando dirimir a evasão de receitas tributárias e promover a justiça e educação fiscal. Ao final, os entregáveis do projeto serão MVPs (Produtos Mínimos Viáveis) que possibilitarão à organização apreender os requisitos, conjuntos de dados, viabilidade, retorno do investimento e recursos humanos e computacionais necessários para implantação dos modelos de CD, IA e PLN desenvolvidos..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação ( 3) / Mestrado acadêmico ( 4) / Doutorado ( 1) .
Integrantes: Vládia Célia Monteiro Pinheiro - Coordenador / Pequeno, Tarcísio - Integrante / José Wellington Franco - Integrante / Lara Sucupira Furtado - Integrante.
Finaciador(es): Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa..
2022 - AtualExtração de Informações Sobre Demonstrações Financeiras Contábeis
Descrição: O projeto tem como objetivo o desenvolvimento de uma solução para extrair, correlacionar e validar informações a partir de documentos em PDF, DOC e XLS contendo textos e tabelas de demonstrações financeiras padronizadas e não-padronizadas de empresas. Os principais requisitos são:
? Documentos são originalmente digitais, composto por tabelas e textos explicativos;
? Necessidade de extração de informações estruturadas para conciliação automática;
? Necessidade de extração de referências a dados das tabelas, referências estas mencionadas em textos.
A solução proposta consiste na definição das informações a serem extraídas e conciliadas; em módulo de OCR, módulo de Extração de Informação das Tabelas estruturadas e módulo de PLN para extração de referências e entidades em textos..
Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento.
Alunos envolvidos: Graduação ( 1) / Mestrado acadêmico ( 2) / Doutorado ( 1) .
Integrantes: Vládia Célia Monteiro Pinheiro - Coordenador / Vasco Furtado - Integrante / CAMINHA, CARLOS - Integrante.
Finaciador(es): KPMG CONSULTORIA LTDA - Bolsa..
2023 - AtualTributação 4.0 na SEFIN: Impulsionando uma gestão Tributária mais Eficiente e Inteligente
Descrição: A Secretaria Municipal das Finanças (SEFIN), órgão da Prefeitura Municipal de Fortaleza (PMF), vem realizando ações e programas para diminuir a perda de receitas tributárias de seus impostos próprios - ISSQN (Imposto sobre Serviços), IPTU (Imposto Predial e Territorial Urbano) e ITBI (Imposto sobre a Transmissão de Bens Imóveis). No entanto, a dinamicidade e volume dos negócios e das interações entre prestadores e tomadores de serviços, o crescimento e as especificidades do cadastro imobiliário trazem dificuldades e desafios para a administração tributária, não sendo mais possível prescindir do uso das tecnologias de associadas à uma visão de Tributação 4.0, que envolvem tecnologias como: . Tais tecnologias vêm como forma de auxiliar na alocação de recursos com eficiência para auditorias e controle tributário, além de apoiar o processo de previsão e inferência de novos casos, não somente para detectar indícios de fraude e evasão fiscal, mas também para aumentar a equidade no lançamento dos impostos. Em linhas gerais, o objetivo do projeto é evoluir, consolidar e sistematizar uma gestão tributária mais eficiente e inteligente, através da implantação e uso sistemático de tecnologias associadas à Tributação 4.0 na SEFIN, tais como: Ciência de Dados (CD), Inteligência Artificial (IA) Generativa, Aprendizado de Máquina (Machine Learning), Processamento de Linguagem Natural (PLN), Big data e BlockChain, com base em dados fiscais, tributários, imobiliários, contábeis e socioeconômicos da SEFIN e de seus conveniados, além de informações sobre as empresas e contribuintes em redes sociais, bases georreferenciadas e Internet. Ao final, os entregáveis do projeto serão produtos que impulsionarão a automação e digitalização; a análise de grandes volumes de dados, detecção de fraudes e evasão fiscal, previsão de receitas tributárias, melhor compreensão do comportamento tributário e otimização da coleta de receitas; promoção da transparência, segurança e imutabilidade nos registros tributários; utilização de chatbots e outras ferramentas de IA generativas que melhoram a interação do contribuinte com a SEFIN, simplificando processos e tornando-os mais eficientes; ações de auditoria que garantam que as empresas e indivíduos estejam em conformidade com as leis fiscais; e integração interinstitucional..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação ( 4) / Mestrado acadêmico ( 2) / Doutorado ( 2) .
Integrantes: Vládia Célia Monteiro Pinheiro - Coordenador / Pequeno, Tarcísio - Integrante / José Wellington Franco - Integrante / Rafael Pontes - Integrante / Lara Sucupira Furtado - Integrante.
Finaciador(es): Secretaria de Finanças do Município de Fortaleza - Bolsa..
2014 - AtualIndexação Semântica de Textos em Língua Portuguesa: uma abordagem inferencialista
Descrição: A anotação dos significados de um texto é base para uma série de tarefas que envolvem conhecimento: indexação semântica, recuperação de conteúdo relacionado, resposta automática a perguntas, extração de informações, sumarização de textos, tomada de decisões, planejamento de ações, dentre outras. No tocante a indexação semântica, uma área de consultoria em crescente interesse pelas organizações produtoras de conteúdo para Web é a aplicação de técnicas de otimização de máquinas de buscas (Search Engine Optimization - SEO).
Neste caminho, a Web Semântica (Semantic Web ? SW) propõe tecnologias como RDF (Resource Description Framework), LOD (Linked Open Data) e OWL (Ontology Web Language) que visam atribuir significados ao conteúdo publicado em páginas da Web para que aplicações possam manipular informações significativas e, como consequência, possam prover serviços mais adequados a seus usuários através da extração e recuperação de informações contextualizadas.
No entanto, pesquisadores preveem que a maior parte do grande volume de anotação semântica não será feito à mão. Ao contrário, análise de documentos através de técnicas de processamento de linguagem natural e empréstimo de informações de outras fontes, como bases de conhecimento, serão as técnicas mais proeminentes a serem usadas.
A tarefa de anotação semântica de textos, grosso modo, busca associar a partes do texto uma referência que exprime seu valor semântico. A pesquisa de fundo consiste em como definir o valor semântico de uma palavra, expressão, sintagma ou sentença, usadas em um proferimento linguístico. Nos recentes anos, tem aumentado a popularidade de técnicas para analisar propriedades estatísticas de palavras. Por exemplo, modelos de Semântica Distribucional (em inglês, Distributional Semantic Models (DSMs)) aproximam o significado de expressões linguísticas por padrões de co-ocorrência em corpora de textos,
suportado pela hipótese de que palavras ou expressões que ocorrem no mesmo contexto tendem a ter significados similares. A despeito do sucesso, abordagens estatísticas tem sofrido críticas quanto a falta de fundamentação teórica e até que ponto o que faz com que uma palavra tenha um significado pode emergir das propriedades do texto. As técnicas LSA (Latent Semantic Analisys) ou LSI (Latent Semantic Indexing), por exemplo, trabalham bem no nível da palavra mas isso não ocorre no nível de sintagmas ou sentenças devido, principalmente, ao problema de dados esparsos.
Em 2010, propus um framework para análise semântica de textos ? Modelo Semântico Inferencialista (SIM) que se baseia numa visão também pragmática da linguagem, onde o significado de expressões linguísticas deve ser apreendido ?pelo uso?. No entanto, adota uma visão de ?uso? ortogonal à visão dos DSMs. Uma premissa básica da Semântica Inferencialista é que, para responder a perguntas, extrair e recuperar informações, refutar argumentos, justificar respostas ou dar explicações sobre um texto, dentre tantas outras aplicações, um sistema de entendimento de linguagem natural deve dominar o conteúdo inferencial dos conceitos ? o que é exigido para usá-lo em uma sentença e o que se pode depreender deste uso ? e não somente saber que um conceito comumente ?ocorre com? outros. Minha tese é que, com o SIM, sistemas de computador são capazes de uma melhor qualidade em manipular signos linguísticos com o objetivo de realizar inferências.No presente projeto, proponho concentrar minha pesquisa em como a Semântica Inferencialista, através do uso da base InferenceNet.BR e do SIA, pode alavancar a tarefa de anotação e indexação semântica de textos em língua portuguesa. O objetivo é, portanto, desenvolver métodos e tecnologia para anotação e indexação semântica automática de textos em língua portuguesa, com vistas a alavancar a recuperação e extração de informações..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação ( 2) / Mestrado profissionalizante ( 6) / Doutorado ( 2) .
Integrantes: Vládia Célia Monteiro Pinheiro - Coordenador / Tarcisio Pequeno - Integrante / Furtado, Vasco - Integrante.
Finaciador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio finaceiro..
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Áreas de atuação
1. Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Sistemas de Computação / Especialidade: Linguistica Computacional.
2. Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Sistemas de Computação.
3. Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação / Especialidade: Sistemas de Informação.
4. Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Teoria da Computação.
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Idiomas
Compreende Inglês (Bem), Francês (Bem).
Fala Inglês (Razoavelmente), Francês (Pouco).
Inglês (Bem), Francês (Bem).
Escreve Inglês (Razoavelmente), Francês (Pouco).
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Prêmios e títulos
20102010 Best Paper Award - IEEE International Conference on Intelligence and Security InformaticsSI 2010, IEEE.
2011Second Best Paper Award em STIL 2011, Sociedade Brasileira da Computação.
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Produção científica, tecnológica e artística/cultural
Produção bibliográficaProdução técnicaOrientações concluídas

Produção bibliográfica

Trabalhos completos/resumidos em eventos
1. Pinheiro, Vladia; FURTADO, J. J. V. P.. Uma Arquitetura de Software Para Sistemas Baseados em Conhecimento Interativos. In: Congresso Latino-Americano de Interação Humano Computador, 2003, Rio de Janeiro. Anais do Congresso Latino-Americano de Interação Humano Computador, 2003.
Referências adicionais: Classificação do evento: Internacional; Brasil/ Português; Meio de divulgação: Impresso
2. Pinheiro, Vladia; FURTADO, J. J. V. P.; VASCONCELOS, E.. Mining Data and Providing Explanation to Improve Learning in Geosimulation. In: International Conference on Intelligent Tutoring Systems, 2004, Maceió. Anais do International Conference on Intelligent Tutoring Systems, 2004.
Referências adicionais: Classificação do evento: Brasil/ Inglês; Meio de divulgação: Impresso
3. Pinheiro, Vladia; LIBORIO, A.; SILVA, Paulo Pinheiro da et al. Auxiliando o Desenvolvimento de Explicações para Sistemas Baseados em Conhecimento. In: V Encontro Nacional de Inteligência Artificial (ENIA), 2005, Sao Leopoldo. Anais do V ENIA, 2005.
Referências adicionais: Classificação do evento: Nacional; Brasil/ Português; Meio de divulgação: Vários
4. Pinheiro, Vladia; FURTADO, J. J. V. P.; SILVA, Paulo Pinheiro da et al. WebExplain: A UPML Extension to Support the Development of Explanations in the Web for Knowledge-Based Systems. In: International Conference on Software Engineering and Knowledge Engineering, 2006, San Francisco. Proceedings of the 18th SEKE. San Francisco, 2006. v. 1. p. 550-555.
Palavras-chave: Knowledge-based Systems; Web Explanations.
Referências adicionais: Classificação do evento: Internacional; Estados Unidos/ Inglês; Meio de divulgação: Vários
5. FURTADO, J. J. V. P.; MCGUINNESS, D.; SILVA, Paulo Pinheiro da et al. Abstracting Web Agent Proofs into Human-Level Justifications. In: 20th FLAIRS Conference, 2007, Menlo Park. Proceedings of the 20th FLAIRS Conference, 2007.
Referências adicionais: Classificação do evento: Internacional; Brasil/ Português; Meio de divulgação: Vários
6. Pinheiro, Vladia; PEQUENO, T.; FURTADO, V. et al. SIm: Um Modelo Semântico-Inferencialista para Sistemas de Linguagem Natural. In: VI Workshop da Tecnologia da Informãção e da Linguagem Humana, 2008, Vila Velha. Anais do WebMedia 2008, 2008.
Palavras-chave: Linguagem Natural; Semântica; Inferencialismo.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Classificação do evento: Nacional; Brasil/ Português; Meio de divulgação: Vários
7. Pinheiro, Vladia; PEQUENO, T.; FURTADO, V. et al. Semantic Inferentialist Analyser: Um Analisador Semântico de Sentenças em Linguagem Natural. In: 7th Brazilian Symposium in Information and Human Language Technology (STIL), 2009, São Carlos, SP. 7th Brazilian Symposium in Information and Human Language Technology - STIL 2009, 2009.
Palavras-chave: Semântica; Inferencialismo; Linguagem Natural.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Classificação do evento: Nacional; Brasil/ Português; Meio de divulgação: Digital; Homepage: [http://www.sbc.org.br/bibliotecadigital/?module=Public&action=PublicationObject&subject=0&publicationobjectid=208]; ISSN/ISBN: 21756201.
8.

Pinheiro, Vladia; PEQUENO, T.; FURTADO, V. et al. Information Extraction from Text Based on Semantic Inferentialism.. In: Flexible Query Answering Systems, 2009, Roskilde, Denmark. FQAS 2009 - LNAI 5822. Berlin / Heidelberg : Springer, 2009. v. 5822. p. 333-344.
Palavras-chave: Linguagem Natural; Inferencialismo; Semântica.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Classificação do evento: Internacional; Dinamarca/ Inglês; Meio de divulgação: Impresso; Homepage: [http://www.springerlink.com/content/d4r3116652t72505/]; ISSN/ISBN: 9783642049.
9.

Pinheiro, Vladia; Furtado, Vasco; PEQUENO, TARCISIO et al. Natural Language Processing based on Semantic inferentialism for extracting crime information from text. In: 2010 IEEE International Conference on Intelligence and Security Informatics, 2010, Vancouver. 2010 IEEE International Conference on Intelligence and Security Informatics. v. 1. p. 19-24.
Palavras-chave: Semântica; Inferencialismo; Linguagem Natural.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Classificação do evento: Internacional; Canadá/ Inglês; Meio de divulgação: Impresso; Homepage: [http://ieeexplore.ieee.org/xpl/mostRecentIssue.jsp?punumber=5476380]; ISSN/ISBN: 9781424464449.
10.

Pinheiro, Vladia; PEQUENO, T.; FURTADO, V. et al. InferenceNet.Br: Expression of Inferentialist Semantic Content of the Portuguese Language. In: Computational Processing of the Portuguese Language - PROPOR 2010, 2010, Porto Alegre, RS. Computational Processing of the Portuguese Language, LNAI 6001. Berlin / Heidelberg : Springer, 2010. v. 6001. p. 90-99.
Palavras-chave: Semântica; Linguagem Natural; Inferencialismo.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Classificação do evento: Internacional; Brasil/ Inglês; Meio de divulgação: Impresso; Homepage: [http://www.springerlink.com/content/b645378170m02uu1/]; ISSN/ISBN: 9783642123.
11. Pinheiro, Vladia; FURTADO, V.; PEQUENO, T. et al. Aquisicao de Conhecimento de Senso Comum e Inferencialista. In: VIII Simposio Brasileiro de Tecnologia e da Linguagem Humana, 2011, Cuiabá, MT. Anais do VIII Simposio Brasileiro de Tecnologia e da Linguagem Humana. Porto Alegre : SBC, 2011. v. 1. p. 40-48.
Palavras-chave: Aquisição de Conhecimento; Senso Comum; Inferencialismo.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Setores de atividade: Pesquisa e desenvolvimento científico.
Referências adicionais: Classificação do evento: Nacional; Brasil/ Português; Meio de divulgação: Magnético; Série: 1; ISSN/ISBN: 21756201.
12. Pinheiro, Vladia; FURTADO, J. J. V. P.; PEQUENO, T. et al. Towards a Common Sense Base in Portuguese for the Linked Open Data Cloud. In: 10a INTERNATIONAL CONFERENCE ON THE COMPUTATIONAL PROCESSING OF PORTUGUESE LANGUAGE, 2012, COIMBRA, PORTUGAL. COMPUTATIONAL PROCESSING OF THE PORTUGUESE LANGUAGE. BERLIN : SPRINGER-VERLAG, 2012. v. 7243. p. 128-138.
Palavras-chave: Linguistic Resource; Portuguese Language; Semantic Web; Linked Open Data.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Setores de atividade: Pesquisa e desenvolvimento científico.
Referências adicionais: Classificação do evento: Internacional; Portugal/ Inglês; Meio de divulgação: Impresso; Homepage: [http://www.springerlink.com/content/41421x573548r722/]; ISSN/ISBN: 9783642288845.
13. FURTADO, V.; Pinheiro, Vladia; FREIRE, L. et al. Knowledge-Intensive Word Disambiguation via Common-Sense and Wikipedia. In: 21st Brazilian Symposium on Artificial Intelligence. SBIA 2012, 2012, Curitiba, PR. Lecture Notes in Artificial Intelligence (LNAI), 2012.
Referências adicionais: Classificação do evento: Internacional; Brasil/ Inglês; Meio de divulgação: Impresso
14. ALBUQUERQUE, A.; Pinheiro, Vladia; LEITE, T.. Reuse of Experiences Applied to Requirements Engineering: An Approach Based on Natural Language Processing. In: SEKE 2012 - The 24th International Conference on Software Engineering and Knowledge Engineering, 2012, São Francisco, CA. SEKE 2012 - The 24th International Conference on Software Engineering and Knowledge Engineering.
Referências adicionais: Classificação do evento: Internacional; Estados Unidos/ Inglês; Meio de divulgação: Digital
15. Franco, Wellington; Pinheiro, V.; FURTADO, J. J. V. P.. Aquisição de Relações Semânticas a partir de Textos da Wikipédia. In: X Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional - ENIAC, 2013, Fortaleza. X Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional - ENIAC. Porto Alegre, Brasil : Sociedade Brasileira de Computação, 2013. v. 1. p. 1-12.
Palavras-chave: Aquisição de Conhecimento; Common-sense Knowledge; Linguagem Natural.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Classificação do evento: Nacional; Brasil/ Português; Meio de divulgação: Digital; Série: 1; ISSN/ISBN: 2318-2555.
16. BEZERRA, G.; Pinheiro, V.; ALBUQUERQUE, A.. Incident Management Optimization through the Reuse of Experiences and Natural Language Processing. In: 9th International Conference on the Quality of Information and Communications Technology (QUATIC), 2014, 2014, Guimaraes. 9th International Conference on the Quality of Information and Communications Technology (QUATIC), 2014, 2014. v. 1. p. 247-254.
Palavras-chave: Case-Based Reasoning; Natural Language Processing; Reuse of Experiences.
Referências adicionais: Classificação do evento: Internacional; Brasil/ Inglês; Meio de divulgação: Impresso; Série: 1; ISSN/ISBN: 978-1-4799-61.
17. SILVEIRA, RAQUEL; Furtado, Vasco; Pinheiro, Vladia. Using Non-textual Terms for Boosting Document Keyphrase Assignment. In: 2015 IEEE / WIC / ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology (WIIAT), 2015, Singapore. 2015 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology (WI-IAT). v. 1. p. 260-267.
Palavras-chave: Keyphrase Extraction; Semantic Annotation; Semantic SImilarity; Information Ranking.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Classificação do evento: Internacional; Cingapura/ Inglês; Meio de divulgação: Magnético; Homepage: [http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?arnumber=7396813]; ISSN/ISBN: 9781467396189.
18. SILVEIRA, RAQUEL; Furtado, Vasco; Pinheiro, Vladia. Ranking Keyphrases from Semantic and Syntactic Features of Textual Terms. In: 2015 Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2015, Natal. 2015 Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS). v. 1. p. 134.
Palavras-chave: Keyphrase Extraction; Semantic Annotation; Semantic SImilarity; Information Ranking.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Classificação do evento: Internacional; Brasil/ Inglês; Meio de divulgação: Magnético; ISSN/ISBN: 9781509000166.
19. PEREIRA, V.; Pinheiro, V.. RePort - Um Sistema de Extração de Informações Aberta para Língua Portuguesa. In: X Brazilian Symposium in Information and Human Language Technology (STIL), 2015, Natal. Anais do X Brazilian Symposium in Information and Human Language Technology (STIL), 2015.
Palavras-chave: Aquisição de Conhecimento; Open Information Extraction; Relation Extraction.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Classificação do evento: Nacional; Brasil/ Português; Meio de divulgação: Digital
20. SILVEIRA, R.; FURTADO, V.; Pinheiro, V.. Towards Keyphrase Assignment for Texts in Portuguese Language. In: International Conference on Computational Processing of the Portuguese Language, 2016, Tomar. PROPOR 2016. Lecture Notes in Computer Science, 2016. v. 9727. p. 165-176.
Palavras-chave: Keyphrase Extraction; Semantic Annotation; keyphrase Assignment; Information retrieval.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Sistemas de Computação / Especialidade: Inteligência Artificial.
Referências adicionais: Classificação do evento: Internacional; Brasil/ Português; Meio de divulgação: Impresso; Homepage: [http://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-41552-9_17]; ISSN/ISBN: 978-3-319-415.
21. FREIRE, J.; Pinheiro, V.; FEITOSA, D.. LEC_UNIFOR no ASSIN: FlexSTS - Um Framework para Similaridade Semântica Textual. In: Workshop ASSIN - Avaliação de Similaridade Semântica e Inferência Textual, 2016, Tomar/Portugal. Anais do Workshop ASSIN, 2016. v. 1. p. 1.
Palavras-chave: Semantic SImilarity; Semantic Textual Similarity.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Classificação do evento: Internacional; Brasil/ Português; Meio de divulgação: Digital; Série: 1
22. CAMINHA, CARLOS; Furtado, Vasco; Pinheiro, Vladia et al. Micro-interventions in urban transportation from pattern discovery on the flow of passengers and on the bus network. In: 2016 IEEE International Smart Cities Conference (ISC2), 2016, Trento. 2016 IEEE International Smart Cities Conference (ISC2), 2016. p. 1.
Palavras-chave: Urban Mobility; Complex Networks; Data Mining.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Classificação do evento: Internacional; Brasil/ Português; Meio de divulgação: Digital; Homepage: [http://ieeexplore.ieee.org/document/7580776/]; ISSN/ISBN: 9781509018468.
23. BARREIRA, RAVI; Pinheiro, Vladia; Furtado, Vasco. A framework for digital forensics analysis based on semantic role labeling. In: 2017 IEEE International Conference on Intelligence and Security Informatics (ISI), 2017, Beijing. 2017 IEEE International Conference on Intelligence and Security Informatics (ISI), 2017. p. 66.
Palavras-chave: Computational Semantics; Frame Semantics; Public Security.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Classificação do evento: Internacional; Brasil/ Português; Meio de divulgação: Magnético; ISSN/ISBN: 9781509067275.
24. FEITOSA, D.; Pinheiro, V.. Análise de Medidas de Similaridade Semântica na Tarefa de Reconhecimento de Implicação Textual. In: Symposium in Information and Human Language Technology, 2017, Uberlândia. Proceedings of Symposium in Information and Human Language Technology. Uberlândia, MG, Brazil, October 2?5, 2017 Sociedade Brasileira de Computção, 2017. v. 1. p. 161-170.
Palavras-chave: Semantic SImilarity; Computational Semantics.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Classificação do evento: Nacional; Brasil/ Português; Meio de divulgação: Digital; Homepage: [http://www.aclweb.org/anthology/W17-6619]; Série: 1
25. BARREIRA, R.; Pinheiro, V.; FURTADO, V.. FrameFOR ? a Knowledge Base of Semantic Frames for Digital Forensics. In: Symposium in Information and Human Language Technology., 2017, Uberlândia. Proceedings of Symposium in Information and Human Language Technology. Uberlândia, MG, Brazil, October 2?5, 2017 Sociedade Brasileira de Computação, 2017. v. 1. p. 171-180.
Palavras-chave: Semantic Annotation; Frame Semantics; Public Security.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Classificação do evento: Nacional; Brasil/ Português; Meio de divulgação: Digital; Homepage: [http://www.aclweb.org/anthology/W/W17/W17-6620.pdf]; Série: 1
26. LIMA, S. M.; Pinheiro, V.; OLIVEIRA, J. D. A. et al. MODELOS DE NEGÓCIOS APLICADOS A COMPARTILHAMENTO DE VEÍCULOS ELÉTRICOS. In: XX SEMEAD ? Seminários em Administração FEA- USP, 2017, São paulo. Proceedings do XX SEMEAD. São Paulo : FEAUSP, 2017. v. 1.
Grande área: Engenharias.
Referências adicionais: Classificação do evento: Nacional; Brasil/ Português; Meio de divulgação: Digital; Série: 1; ISSN/ISBN: 2117-3886.
27. LOPES, A. S.; MENEZES, E.; OLIVEIRA, J. D. A. et al. Identificação de Problemas Ambientais e Levantamento de Indicadores Associados à Eletrificação de Frotas. In: XXXI Congresso de Pesquisa e Ensino em Transportes - ANPET, 2017, 2017, Rio de Janeiro. Proceedings do ANPET 2017, 2017. v. 1. p. 1-13.
Referências adicionais: Classificação do evento: Nacional; Brasil/ Português; Meio de divulgação: Impresso; Série: 1
28. MÁXIMO, EDUARDO; Pinheiro, Vladia. XMILE - An Expert System for Maintenance Learning from Textual Reports (S). In: The 30th International Conference on Software Engineering and Knowledge Engineering, 2018, San Francisco, 2018. v. 1. p. 492.
Palavras-chave: Maintenance Learning; Expert System.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Classificação do evento: Internacional; Brasil/ Português; Meio de divulgação: Magnético; Série: 1
29. FRANCO, W.; Pinheiro, V.. Analyzing Actions in Play-by-Forum RPG. In: Computational Processing of the Portuguese Language - PROPOR 2018, 2018, Canela. Lecture Notes in Computer Science - Conference Proceedings of the PROPOR 2018 -, 2018. v. 11122. p. 180-190.
Palavras-chave: Natural Language Processing; RPG.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Classificação do evento: Internacional; Brasil/ Português; Meio de divulgação: Impresso; Homepage: [http://https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-99722-3]; Série: 1
30. LOPES, A. S.; PAIVA, V.; LIMA, S. M. et al. Representação e caracterização de problemas sociais por meio de um modelo integrado de atividades, uso do solo e transportes - ALUTI. In: 8o CONGRESSO LUSO-BRASILEIRO PARA O PLANEAMENTO URBANO, REGIONAL, INTEGRADO E SUSTENTÁVEL (PLURIS 2018), 2018, Coimbra. Proceedings do PLURIS 2018, 2018.
Palavras-chave: Human Mobility; Meio Ambiente; Mobilidade Eletrica.
Grande área: Ciências Sociais Aplicadas.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Sistemas de Computação / Especialidade: Inteligência Artificial.
Referências adicionais: Classificação do evento: Internacional; Portugal/ Português; Meio de divulgação: Impresso; Homepage: [http://https://www.dec.uc.pt/pluris2018/Paper1137.pdf]
31. LIMA, S. M.; Pinheiro, V.; CAMINHA, CARLOS et al. Veiculos Eletricos: Proposicao de Modelos de Negocios. In: XVIII ENCONTRO DE POS-GRADUACAO E PESQUISA DA UNIFOR, 2018, Fortaleza. Anais do XVIII ENCONTRO DE POS-GRADUACAO E PESQUISA DA UNIFOR, 2018.
Palavras-chave: Mobilidade Eletrica; Modelos de Negocios.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Grande área: Ciências Sociais Aplicadas / Área: Administração / Subárea: Administração de Empresas / Especialidade: Mercadologia.
Referências adicionais: Classificação do evento: Local; Brasil/ Português; Meio de divulgação: Digital
32. LIMA, S. M.; Pinheiro, V.; CAMINHA, CARLOS et al. Veiculos eletricos Compartilhados: Uma Análise de Diferentes Modelos de Negócios. In: XVIII ENCONTRO DE POS-GRADUACAO E PESQUISA DA UNIFOR, 2018, Fortaleza. Anais do XVIII ENCONTRO DE POS-GRADUACAO E PESQUISA DA UNIFOR, 2018.
Palavras-chave: Mobilidade Eletrica; Modelos de Negocios; CAR Sharing.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Grande área: Ciências Sociais Aplicadas / Área: Administração / Subárea: Administração de Empresas / Especialidade: Mercadologia.
Referências adicionais: Classificação do evento: Local; Brasil/ Português; Meio de divulgação: Digital
33. LIMA, T. A.; OLIVEIRA, J. D. A.; Pinheiro, V. et al. Veiculos Eletricos Compartilhados: Estudo de Impactos na Rede Eletrica. In: XVIII ERIAC - ENCONTRO REGIONAL IBERO-AMERICANO DO CIGRE, 2019, FOZ DO IGUACU. Anais do XVIII ERIAC, 2019.
Palavras-chave: CAR Sharing; electric mobility; Rede Eletrica.
Grande área: Engenharias.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Sistemas de Computação / Especialidade: Inteligência Artificial.
Referências adicionais: Classificação do evento: Nacional; Brasil/ Português; Meio de divulgação: Digital
34. CARVALHO, C.; Pinheiro, V.; FREIRE, L.. Um modelo para Sistema de Diálogo Fim-a-Fim usando Conhecimento de Senso Comum. In: STIL 19 - Symposium in Information and Human Language Technology, 2019, Salvador. Proceedings of STIL 19 - Symposium in Information and Human Language Technology, 2019. v. 1. p. 124-133.
Palavras-chave: chatbot; deep learning; Common-sense Knowledge.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Sistemas de Computação / Especialidade: Inteligência Artificial.
Referências adicionais: Classificação do evento: Nacional; Brasil/ Português; Meio de divulgação: Digital; Homepage: [http://comissoes.sbc.org.br/ce-pln/stil2019/proceedings-stil-2019-Final-Publicacao.pdf]; Série: 1
35. CORDEIRO, P.; Pinheiro, V.. Um Corpus de Notícias Falsas do Twitter e Verificacão Automática de Rumores em Língua Portuguesa. In: STIL 19 - Symposium in Information and Human Language Technology, 2019, Salvador. Proceedings if the STIL 19 - Symposium in Information and Human Language Technology, 2019. v. 1. p. 219-228.
Palavras-chave: fake news; corpus; Linguistic Resource.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Classificação do evento: Nacional; Brasil/ Português; Meio de divulgação: Digital; Homepage: [http://comissoes.sbc.org.br/ce-pln/stil2019/proceedings-stil-2019-Final-Publicacao.pdf]; Série: 1
36. CORDEIRO, PAULO ROBERTO DA; Pinheiro, Vladia; MOREIRA, RONALDO et al. What is Real or Fake? - Machine Learning Approaches for Rumor Verification using Stance Classification. In: IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence, 2019, Thessaloniki. IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence on - WI '19. New York : ACM Press, 2019. v. 1. p. 429-432.
Palavras-chave: fake news; stance classification; Natural Language Processing.
Referências adicionais: Classificação do evento: Internacional; Brasil/ Inglês; Meio de divulgação: Digital; Série: 1; ISSN/ISBN: 9781450369343.
37. VASCONCELOS, JÔNATAS; Pinheiro, Vladia. Metodologia de Apoio ao Processo de Ensino-Aprendizagem baseada em Extração de Informações Abertas e Teoria dos Grafos. In: XXX Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (Brazilian Symposium on Computers in Education), 2019, Brasília. Anais do XXX Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE 2019), 2019. v. 1. p. 1818-1827.
Palavras-chave: Ensino-Aprendizagem; Open Information Extraction; Natural Language Processing.
Referências adicionais: Classificação do evento: Nacional; Brasil/ Português; Meio de divulgação: Digital; Homepage: [http://https://br-ie.org/pub/index.php/sbie]; Série: 1
38. CARVALHO, C.; Pinheiro, Vladia; FREIRE, LIVIO. A Deep Learning Model of Common Sense Knowledge for Augmenting Natural Language Processing Tasks in Portuguese Language. In: International Conference on Computational Processing of the Portuguese Language, 2020, Évora. International Conference on Computational Processing of the Portuguese Language - LNCS, 2020. v. 12037.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Classificação do evento: Internacional; Portugal/ Inglês; Meio de divulgação: Digital; Homepage: [http://https://doi.org/10.1007/978-3-030-41505-1_29]; ISSN/ISBN: 312.
39. CARNEIRO, V.; PINHEIRO, VLÁDIA. SpiNet - A FrameNet-like Schema for Automatic Information Extraction about Spine from Scientific Papers. In: AMIA 2020 - Virtual Annual Symposium, 2020, Chicago. AMIA 2020 - Virtual Annual Symposium, 2020.
Palavras-chave: Frame Semantics; Information Extraction; Semantic Annotation.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Classificação do evento: Internacional; Estados Unidos/ Inglês; Meio de divulgação: Digital
40. AGUIAR, A.; SILVEIRA, R.; Pinheiro, V. et al. Text Classification in Legal Documents Extracted from Lawsuits in Brazilian Courts. In: 10th Brazilian Conference on Intelligent Systems, 2021, On-line. Proceedings of 10th Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS 2021, 2021.
Palavras-chave: Text Classification; Legal Domain; Brazilian Lawsuits; Language Models.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Classificação do evento: Internacional; Brasil/ Inglês; Meio de divulgação: Digital
41. SANTOS, A. V.; PINHEIRO, VLÁDIA; MONTEIRO, J. M.. Algoritmos para Identificação de Dados Frios em Bancos de Dados em Memória. In: XXXVI SIMPÓSIO BRASILEIRO DE BANCOS DE DADOS ARTIGOS COMPLETOS, 2021, Porto Alegre. 2021: ANAIS DO XXXVI SIMPÓSIO BRASILEIRO DE BANCOS DE DADOS ARTIGOS COMPLETOS. Rio de Janeiro : Sociedade Brasileira de Computação, 2021. v. 1. p. 241-252.
Palavras-chave: Banco de Dados em Memória; Gerenciamento; Dados Frios.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Classificação do evento: Internacional; Brasil/ Português; Meio de divulgação: Digital; Homepage: [http://https://sol.sbc.org.br/index.php/sbbd/article/view/17881]; Série: 1; ISSN/ISBN: 2763-8979.
42. Franco, Wellington; FRANCO, ARTUR O. R.; AVILA, CAIO VIKTOR et al. ExQuestions: An Expanded Factual Corpus for Question Answering over Knowledge Graphs. In: 2022 IEEE 16th International Conference on Semantic Computing (ICSC), 2022, Laguna Hills. 2022 IEEE 16th International Conference on Semantic Computing (ICSC), 2022. v. 1. p. 235-242.
Palavras-chave: Question and Answer; Knowledge Graphs; Common-sense Knowledge.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Classificação do evento: Internacional; Brasil/ Português; Meio de divulgação: Digital; Homepage: [http://https://ieeexplore.ieee.org/document/9736325]; Série: 1; ISSN/ISBN: 9781665434188.
43. AGUIAR, A.; SILVEIRA, R.; FURTADO, V. et al. Using Topic Modeling in Classification of Brazilian Lawsuits. In: 15th International Conference, PROPOR 2022, Fortaleza, Brazil, March 21?23, 2022, Proceedings, 2022, Fortaleza. Computational Processing of the Portuguese Language - LNCS 13208, 2022. v. 13208. p. 233-242.
Palavras-chave: Topic Modeling; Text Classification; Legal Domain; Brazilian Lawsuits.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Classificação do evento: Internacional; Brasil/ Inglês; Meio de divulgação: Digital; Homepage: [http://https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-98305-5_22]; Série: 1; ISSN/ISBN: 978-3-030-983.
44. SILVEIRA, R.; PONTE, CAIO; ALMEIDA, V. et al. LegalBert-pt: A Pretrained Language Model for the Brazilian Portuguese Legal Domain. In: 12th Brazilian Conference on Intelligent Systems, 2023, Belo Horizonte. Proceedings of the 12th Brazilian Conference on Intelligent Systems, 2023. v. 14197.
Referências adicionais: Classificação do evento: Internacional; Brasil/ Inglês; Meio de divulgação: Digital; Homepage: [https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-45392-2_18]
45. ALVES, ELIOENAI L. G.; CARVALHO, CECÍLIA; DE LIMA, PATRICK MARTINS et al. Information Extraction from Financial Statements based on Visually Rich Document Models. In: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2023, Brasil. Anais do XX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2023). v. 1. p. 894-908.
Palavras-chave: Documentos Visualmente Ricos; Information Extraction; Documentos Financeiros.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Sistemas de Computação / Especialidade: Linguistica Computacional.
Referências adicionais: Classificação do evento: Nacional; Brasil/ Português; Meio de divulgação: Digital; Homepage: [https://sol.sbc.org.br/index.php/eniac/article/view/25752]; Série: 1
46. ALVES, ELIOENAI L. G.; VIANA, LUIZ ZAIRO BASTOS; SANTOS, FABIO et al. Leveraging Property Tax Collection Through an Unsupervised Model for Taxpayer Qualification. In: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2023, Brasil. Anais do XX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2023). PORTO ALEGRE : Sociedade Brasileira de Computação - SBC, 2023. p. 1142-1156.
Palavras-chave: Otimização de Cobrança; Aprendizagem de Máquina; Aprendizagem Supervisionada; IPTU; Perfil de Contribuinte.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Classificação do evento: Nacional; Brasil/ Português; Homepage: [https://sol.sbc.org.br/index.php/eniac/article/view/25770]; ISSN/ISBN: 2763-9061.
47. Franco, Wellington; ALVES, E. L. G.; SANTOS, FABIO et al. An Intelligent Model for Generating Indications of Tax Gap in Service Companies. In: II Brazilian Workshop on Artificial Intelligence in Finance, 2023, João Pessoa. Anais do II Brazilian Workshop on Artificial Intelligence in Finance. Bento Gonçalves : SBC, 2023. v. 1. p. 61-72.
Palavras-chave: Tax Gap; Outliers; Classifiers Commitee.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Classificação do evento: Nacional; Brasil/ Inglês; Meio de divulgação: Digital; Homepage: [https://sol.sbc.org.br/index.php/bwaif/article/view/24953]; Série: 1
Evasão fiscal é ainda um dos principais problemas da Administração Tributária Brasileira. No caso do Imposto Sobre Serviço (ISS), reconhecer e estimar a perda tributária se torna mais difícil, pois o ISS é um imposto auto-lançável e os serviços prestados são voláteis e não podem ser verificados após sua prestação. Visando promover a autorregularização fiscal de empresas prestadoras de serviço, este trabalho propõe um modelo de geração de indícios de evasão fiscal, a partir da previsão dos custos e do arbitramento do faturamento de tais empresas. O modelo é operacionalizado por um comitê de algoritmos de Inteligência Artificial (IA) e Ciência de Dados (CD) que infere a probabilidade de determinada empresa apresentar comportamento atípico. O diferencial do modelo é a possibilidade de inferir tais indícios mesmo na ausência de dados sobre os custos das empresas. A avaliação do modelo proposto foi realizada em um estudo de caso no município de Fortaleza. Como resultado do experimento foram reconhecidas 1.839 empresas de serviço, contidas em um universo de 22.071 empresas, com fortes indícios de evasão fiscal, importando em uma perda receita tributária do ISS estimada em, aproximadamente, 10 milhões de reais..
48. BRITO, M.; Pinheiro, Vladia; Furtado, Vasco et al. Uma Coleção Dourada do Judiciário Brasileiro com Entidades Nomeadas Refinadas.. In: 14th Symposium in Information and Human Language Technology (STIL), 2023, Belo Horizonte. Proceedings of the 14th Symposium in Information and Human Language Technology, 2023.
Referências adicionais: Classificação do evento: Nacional; Brasil/ Português; Meio de divulgação: Digital; Homepage: [https://to appear]
49. LINS, A. A.; CARVALHO, CECILIA; BOMFIM, F. J. et al. CLSJUR.BR - A Model for Abstractive Summarization of Legal Documents in Portuguese Language based on Contrastive Learning. In: 16th International Conference on Computational Processing of Portuguese - PROPOR 2024, 2024, Santiago de Compostela. Proceedings of the 16th International Conference on Computational Processing of Portuguese, 2024. v. 1. p. 321-331.
Palavras-chave: Legal Domain; Large Language Models; Text Summarization; Legal Document Summarization.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Sistemas de Computação / Especialidade: Linguistica Computacional.
Setores de atividade: Atividades jurídicas, de contabilidade e de auditoria.
Referências adicionais: Classificação do evento: Internacional; Brasil/ Inglês; Meio de divulgação: Digital; Homepage: [https://aclanthology.org/2024.propor-1.33/]; Série: 1
50.

BOMFIM, F. J.; MONTEIRO NETO, J. A.; BEZERRA FILHO, G. et al. SARA - A Generative AI for Legal Process Summarization Based on Chain of Density Prompt Engineering. In: 34th Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS 2024, 2024, Belém. Proceedings of the 34th Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS 2024, 2024. v. 15413. p. 370-383.
Palavras-chave: Text Summarization; Legal Document Summarization; Generative AI; Prompt Engineering.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Sistemas de Computação / Especialidade: Inteligência Artificial.
Referências adicionais: Classificação do evento: Internacional; Brasil/ Português; Meio de divulgação: Digital; Homepage: [https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-79032-4_26#citeas]; ISSN/ISBN: 978-3-031-790.

Artigos completos/resumidos publicados em periódicos
1. Pinheiro, Vladia; FURTADO, J. J. V. P.; FURTADO, E.. A Unified Architecture to Develop Interactive Knowledge Based Systems. Lecture Notes in Computer Science, São Luís - MA, v. 1, p. 174-183, 2004.
Palavras-chave: Knowledge-based Systems; interaction patterns; reusable components.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação / Especialidade: Sistemas de Informação. ; Meio de divulgação: Vários; ISSN/ISBN: 03029743.
Artigo publicado no 17o.Simpósio Brasileiro de Inteligência Artificial - Outubro/2004
LNAI 3171 - Lecture Notes in Artificial Intelligence..
2. Pinheiro, Vladia; PEQUENO, T.; FURTADO, V.. Um Analisador Semântico Inferencialista de Sentenças em Linguagem Natural. Linguamática (Braga), v. 2, p. 111-130, 2010.
Palavras-chave: Linguagem Natural; Semântica; Inferencialismo.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra. ; Meio de divulgação: Digital; Homepage: [http://linguamatica.com/index.php/linguamatica/article/view/49]; ISSN/ISBN: 16470818.
3.

Pinheiro, Vladia; Furtado, Vasco; Pequeno, Tarcísio et al. A semi-automated method for acquisition of common-sense and inferentialist knowledge. Journal of The Brazilian Computer Society (Online), v. 19, p. 75-87, 2013.
Palavras-chave: Knowledge Acquisition Method; Common-sense Knowledge; Inferentialist Knowledge.; Meio de divulgação: Digital; Homepage: [doi:10.1007/s13173-012-0082-6]; Série: 1; ISSN/ISBN: 16784804.
4. Pinheiro, V.; FURTADO, V.; ALBUQUERQUE, A.. Semantic Textual Similarity of Portuguese-Language Texts: An Approach Based on the Semantic Inferentialism Model. Lecture Notes in Computer Science, v. 8775, p. 183-188, 2014.
Palavras-chave: Semantic Textual Similarity; Computational Semantics; Semantic Similarity Models.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra. ; Meio de divulgação: Impresso; Homepage: [http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-09761-9_19]; Série: LNAI; ISSN/ISBN: 03029743.
5. Pinheiro, Vladia; PONTES, R.; FURTADO, V.. A #hashtagtokenizer for Social Media Messages. International Journal of Computational Linguistics and Applications, v. 6, p. 139, 2015.
Palavras-chave: Social Media; Information Extraction; Tokenization; Hashtag.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra. ; Meio de divulgação: Digital; Homepage: [http://www.gelbukh.com/ijcla/2015-2/]; Série: 2; ISSN/ISBN: 09760962.
6. FREIRE, J.; Pinheiro, V.; FEITOSA, D.. FlexSTS: Um Framework para Similaridade Semântica Textual. Linguamática (Braga), v. 8, p. 23-31, 2016.
Palavras-chave: Semantic SImilarity; Semantic Textual Similarity; Avaliação Semântica.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra. ; Meio de divulgação: Vários; Homepage: [http://www.linguamatica.com/index.php/linguamatica/article/view/v8n2-3]; Série: 2; ISSN/ISBN: 16470818.
7. CAMINHA, CARLOS; Furtado, Vasco; PINHEIRO, VLÁDIA et al. Graph mining for the detection of overcrowding and waste of resources in public transport. JOURNAL OF INTERNET SERVICES AND APPLICATIONS, v. 9, p. 9, 2018.
Palavras-chave: Complex Networks; Graph Mining; Human Mobility.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra. ; Meio de divulgação: Digital; Homepage: [doi:10.1186/s13174-018-0094-3]; Série: 1; ISSN/ISBN: 18690238.
8. LIMA, S. M.; Pinheiro, V.; OLIVEIRA, J. D. A. et al. Business Model Applied to Electric Car Sharing. RISUS. Journal on Innovation and Sustainability, v. 9, p. 122-134, 2018.
Palavras-chave: electric mobility; Human Mobility; CAR Sharing.
Grande área: Ciências Sociais Aplicadas.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Sistemas de Computação / Especialidade: Inteligência Artificial. ; Meio de divulgação: Vários; Série: 2018; ISSN/ISBN: 21793565.
9. SILVEIRA, R.; FURTADO, V.; Pinheiro, V.. Learning keyphrases from corpora and knowledge models. Natural Language Engineering, v. 1, p. 1-26, 2019.
Palavras-chave: keyphrase Assignment; Keyphrase Extraction; Natural Language Processing.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra. ; Meio de divulgação: Digital; Homepage: [doi:10.1017/s1351324919000342]; Série: 1; ISSN/ISBN: 13513249.
10. Furtado, Vasco; LIMA, LANNA; CHAGAS, DANIEL ALMEIDA et al. E-Totem, Digital Locative Media to Support E-Participation in Cities. INTERNATIONAL JOURNAL OF ELECTRONIC GOVERNMENT RESEARCH, v. 15, p. 1-20, 2019. ; Meio de divulgação: Digital; Homepage: [http://https://www.igi-global.com/gateway/article/251871][doi:10.4018/ijegr.2019070101]; Série: 3; ISSN/ISBN: 15483886.
11. DA SILVA, JOSÉ WELLINGTON FRANCO; VENCESLAU, AMANDA DRIELLY PIRES; SALES, JULIANO EFSON et al. A short survey on end-to-end simple question answering systems. ARTIFICIAL INTELLIGENCE REVIEW, v. 53, p. 5429-5453, 2020.
Palavras-chave: Neural Networks; Question and Answer; Survey.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra. ; Meio de divulgação: Digital; Homepage: [http://https://doi.org/10.1007/s10462-020-09826-5][doi:10.1007/s10462-020-09826-5]; ISSN/ISBN: 02692821.
12.

ERICKSON, J. S.; SANTOS, H.; Pinheiro, Vladia et al. LLM experimentation through knowledge graphs: Towards improved management, repeatability, and verification. Journal of Web Semantics, v. 85, p. 100853, 2024.
Palavras-chave: Large Language Models; Knowledge Graphs; Retrieval-Augmented Generation; Explainability; Governance in AI.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Sistemas de Computação / Especialidade: Inteligência Artificial. ; Meio de divulgação: Digital; Homepage: [https://doi.org/10.1016/j.websem.2024.100853]; ISSN/ISBN: 15708268.

Livros publicados/organizados ou edições
1. (Org.) FURTADO, João José Vasco Peixoto (Org.); PINHEIRO, Vládia Célia Monteiro (Org.). 2013 Brazilian Conference on Intelligent Systems. 1. ed. Los Alamitos, California, USA: IEEE Computer Society/CPS, 2013. v. 1. 272 p.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Brasil/Inglês; Meio de divulgação: Magnético; Série: 1; ISBN: 9780769550923.
2. Pinheiro, V.; GAMALLO, P.; AMARO, R. et al. Computational Processing of the Portuguese Language. 1. ed. Springer, Cham, 2022. v. 1. 442 p.
Palavras-chave: Natural Language Processing; Portuguese Language; Linguistica Computacional.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Brasil/Inglês; Meio de divulgação: Digital; Homepage: https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-030-98305-5#about; Série: 13208; ISBN: 9783030983048.

Capítulos de livros publicados
1. Pinheiro, V.; PEQUENO, T.; FURTADO, V.. A Semantic-Inferentialist Framework for Natural Language Understanding. In: Jean-Yves Béziau; Francicleber Ferreira;Ana Teresa Martins; Marcelino Pequeno. (Org.). Logic, Intelligence, and Artifices - Tributes to Tarcisio H.C.Pequeno. 1 ed. London, 2018, v. 1, p. 121-140.
Palavras-chave: Semantic Inferentialism; Computational Semantics; Common-sense Knowledge; Linguistic Resource.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Brasil/Português; Série: 1; Número da revisão: 1; ISBN: 9781848902978.
2. FURTADO, E.; OLIVEIRA, F.; Pinheiro, Vladia. Conversational Assistants and their Applications in Health and Nephrology. In: Geraldo Bezerra da Silva Junior; Masaomi Nangaku. (Org.). Innovations in Nephrology Breakthrough Technologies in Kidney Disease Care. 1 ed. Switzerland, 2022, v. 1, p. 283-303.
Palavras-chave: Conversational agent; Conversational assistants; Low health literacy; health communication.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Grande área: Ciências da Saúde / Área: Medicina / Subárea: Clínica Médica / Especialidade: Nefrologia.
Referências adicionais: Brasil/Inglês; Meio de divulgação: Digital; Homepage: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-11570-7_18; Série: 1; Número da revisão: 1; ISBN: 9783031115.

Produção técnica
1.

Pinheiro, Vladia; FURTADO, J. J. V. P.. WebExplain - Framework Java para Geração de Explicações em SBCs. 2005.
Palavras-chave: Web Explanations; Knowledge-based Systems.
Referências adicionais: Brasil/; Meio de divulgação: Magnético; Finalidade: Desenvolvimento de SBCs com Geração de Explicações em Proof Markup Language (PML); Plataforma: Java; Ambiente: Java; Disponibilidade: Irrestrita.
2. Pinheiro, Vladia. SIA - Analisador Semântico para Língua Portuguesa. 2010.
Palavras-chave: Linguagem Natural; Inferencialismo; Semântica.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Brasil/; Meio de divulgação: Digital; Homepage: www.inferencenet.org; Finalidade: Análise semântica de textos em lingua portuguesa; Plataforma: Java; Disponibilidade: Restrita; Inst. promotora/financiadora: FUNCAP.
3. Pinheiro, V.; FURTADO, J. J. V. P.. Widgets para Anotacao Semantica de Textos. 2013.
Palavras-chave: Linguagem Natural; reusable components; Semântica.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Brasil/; Finalidade: Geração de topicos ou Palavras-chave de Textos em Lingua Portuguesa; Plataforma: java; Ambiente: Processadores de texto|Sistemas de processamento de linguagem natural; Inst. promotora/financiadora: Fundação Cearense de Pesquisa e Desenvolvimento - FUNCAP; FINEP.
Framework de Anotacao semantica de textos com topicos ou palavras-chave. Composto de:
- Analisador morfossitático;
- Analisador Sintático;
- Analisador Semântico;
- Extratos de Topicos;
- Widgets de interação.
4. BARREIRA, RAVI; PINHEIRO, VLÁDIA; Furtado, Vasco. FrameFOR - Framework para Anotação Semântica de Mensagens Instantâneas (p.ex.WhatsApp). 2017.
Palavras-chave: Frame Semantics; Linguistic Resource; Public Security.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Brasil/; Finalidade: Identificação de Mensagens indiciadas de crimes; Plataforma: C++; Ambiente: Ferramenta de apoio|Inteligência artificial|Sistemas de processamento de linguagem natural; Inst. promotora/financiadora: Universidade de Fortaleza; Governo do Estado do Ceará.
Framework de análise forense que realiza a anotação semântica em textos extraídos de dispositivos móveis apreendidos pela polícia (mensagens do WhatsApp ou FaceBook Messenger). O mesmo é composto de uma base de Forensic Semantic Frames, denominada FrameFOR, e um conjunto de componentes de software que realiza a análise das mensagens textuais em português e identifica as que são relevantes e os elementos envolvidos no evento que está sendo investigado..
5. CORDEIRO, PAULO ROBERTO DA; PINHEIRO, VLÁDIA. FakeTweet.BR - Um Corpus de Notícias Falsas do Twitter e Verificação Automática de Rumores em Língua Portuguesa. 2019.
Palavras-chave: fake news; Linguistic Resource; Social Media.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Brasil/; Finalidade: Classificação de Fake News; Plataforma: Java, Python; Ambiente: Sistemas de processamento de linguagem natural; Inst. promotora/financiadora: Universidade de Fortaleza.
O corpus FakeTweet.Br contem tweets falsos e verdadeiros. No total, o conjunto de treinamento do corpus é composto por 279 tweets distribuídos em 24 assuntos. É bem notória a predominância de assuntos ligados a política, o que é esperado dado o momento polarizado em que estamos vivendo no Brasil e em vários países do mundo. O conjunto de teste é composto de 20 tweets distribuídos em 7 assuntos. Neste caso, os assuntos estão balanceados entre assuntos relacionados à política e assuntos gerais..
6. CARNEIRO, V.; Pinheiro, Vladia. SpiNet - Um Framework para Extração de Informação sobre doenças da Coluna Vertebral. 2020.
Palavras-chave: Frame Semantics; Information Extraction; Linguistic Resource.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Brasil/; Finalidade: Extração Automatica de Doenças, Sintomas e Tratamento relacionados à Coluna Vertebral.; Plataforma: Python; Ambiente: Sistemas de processamento de linguagem natural|Inteligência artificial; Inst. promotora/financiadora: Universidade de Fortaleza; ITC Vertebral.
Framework para análise de textos científicos que realiza a anotação semântica em textos extraídos de portais de publicação científica visando a identificação e reconhecimento de doenças, sintomas e tratamentos relacionados à Coluna Vertebral. O mesmo é composto de uma base de Spine Semantic Frames, denominada SpiNet, e um conjunto de componentes de software que realiza a análise dos textos científicos em inglês e identifica as partes relevantes e os elementos envolvidos, usando uma ontologia médica MeSH (Medical Subject Headings)..
7. BRITO, M.; Pinheiro, Vladia; FURTADO, V.. CDJUR.BR - Coleção Dourada do Judiciário Brasileiro. 2023.
Palavras-chave: Semantic Annotation; corpus; Reconhecimento de Entidades Nomeadas.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Setores de atividade: Atividades jurídicas, de contabilidade e de auditoria.
Referências adicionais: Brasil/; Finalidade: Corpus anotado com entidades jurídicas para REN na área de IA Jurídica; Plataforma: Python, Português; Ambiente: Sistemas de processamento de linguagem natural|Linguagens|Ferramentas de suporte ao desenvolv. de sistemas; Inst. promotora/financiadora: Tribunal de Justiça do Estado do Ceará, Ministério Público do Estado do Ceará..
A Coleção Dourada do Judiciário Brasileiro (CDJUR-BR) é um corpus de documentos jurídicos anotado com 21 entidades específicas. A CDJUR-BR visa fornecer um corpus abrangente e robusto para o reconhecimento de entidades nomeadas (REN), composto por 44.526 anotações. Além disso, foi desenvolvido um modelo para REN baseado no BERT que suplantou o estado da arte para REN em documentos jurídicos..
8. ALMEIDA, V.; PONTE, CAIO; SILVEIRA, R. et al. LEGALBERT.PT - Um Modelo de Linguagem para o Domínio Jurídico em Português Brasileiro. 2023.
Palavras-chave: Text Classification; Language Model; Inteligência Artificial Jurídica.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Setores de atividade: Atividades jurídicas, de contabilidade e de auditoria.
Referências adicionais: Brasil/; Finalidade: Processamento Automático de Textos Jurídicos escritos em Português Brasileiro; Plataforma: Python, BERT; Ambiente: Sistemas de processamento de linguagem natural|Linguagens; Inst. promotora/financiadora: Tribunal de Justiça do Estado do Ceará; Universidade de Fortaleza; FUNACP.
O modelo de linguagem LegalBert-pt foi treinado para o domínio jurídico em português. O modelo foi pré-treinado em um grande e diversificado corpus de textos jurídicos brasileiros e agora é de código aberto e personalizável para tarefas específicas. Experimentos foram conduzidos para avaliar a eficácia do modelo pré-treinado no domínio jurídico, tanto intrinsecamente quanto em duas tarefas específicas: reconhecimento de entidade nomeada e classificação de texto. Os resultados indicam que a utilização do LegalBert-pt supera o modelo de linguagem genérica em todas as tarefas, enfatizando a importância da especialização na obtenção de resultados eficazes para tarefas específicas no domínio jurídico..
9. ALVES, ELIOENAI L. G.; CARVALHO, C.; FURTADO, V. et al. EXTRACTOR-DF: Extrator de Informações de Demonstrações Financeiras badeado em VRDU. 2023.
Palavras-chave: Documentos Visualmente Ricos; Information Extraction; Documentos Financeiros.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Setores de atividade: Atividades jurídicas, de contabilidade e de auditoria.
Referências adicionais: Brasil/; Finalidade: Extrair e Validar Informações de Demonstrações Financeiras para fins de Auditoria Contábil; Plataforma: Python, LayOutXML; Ambiente: Ferramenta de apoio|Processadores de texto|Sistemas especialistas; Inst. promotora/financiadora: KPMG Brasil.
Sistema de Extração de Informação e Validação para documentos financeiros visualmente ricos. O sistema utiliza modelos neurais pré-treinados da família LayoutXLM e os refina para uso em Demonstrações Financeiras. Duas etapas de pós-processamento foram desenvolvidas com o intuito de ajustar os resultados gerados pelo modelo refinado. O sistema proposto é eficaz na extração de informações de documentos financeiros e automatiza e otimiza o processo de análise e validação de demonstrações financeiras..
10. ALVES, ELIOENAI L. G.; VIANA, LUIZ ZAIRO BASTOS; SANTOS, FABIO et al. FORTALYSIS - Analisador de Perfis de Contribuintes do IPTU. 2023.
Palavras-chave: Aprendizagem Semissupervisionado; Expert System; Otimização de Cobrança; IPTU; Perfil de Contribuinte.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Setores de atividade: Atividades jurídicas, de contabilidade e de auditoria.
Referências adicionais: Brasil/; Finalidade: Analisar e Classificar os contribuintes do IPTU segundo o histórico de arrecadação tributária; Plataforma: Python, Machine Learning Toolkits; Ambiente: Auditoria|Inteligência artificial|Sistemas especialistas; Inst. promotora/financiadora: Secretaria Municipal das Finanças do Município de Fortaleza.
FORTALYSIS implementa um modelo de Machine Learning não supervisionado para qualificar os contribuintes de impostos imobiliários como o IPTU, a partir do histórico de pagamentos e dos débitos do imposto. Os resultados do modelo treinado com dados da cidade de Fortaleza, comparados com o sistema baseline em uso hoje nessa cidade, indicaram desempenho promissor com F1-Score de 92,30%..
11. SANTOS, FABIO; Franco, Wellington; Pinheiro, Vladia et al. ISSMeter - Sistema de Arbitramento de Receitas de Empresas de Serviço. 2023.
Palavras-chave: Aprendizagem Semissupervisionado; Modelos Preditivos; Administração Tributária; Evasão Fiscal.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Setores de atividade: Atividades jurídicas, de contabilidade e de auditoria.
Referências adicionais: Brasil/; Finalidade: Estimar as receitas de empresas do setor de serviços; Plataforma: Python, Machine Learning Toolkits; Ambiente: Auditoria|Inteligência artificial|Sistemas especialistas; Inst. promotora/financiadora: Secretaria Municipal das Finanças do Município de Fortaleza..
Evasão fiscal é ainda um dos principais problemas da Administração Tributária Brasileira. No caso do Imposto Sobre Serviço (ISS), reconhecer e estimar a perda tributária se torna mais difícil, pois o ISS é um imposto auto-lançável e os serviços prestados são voláteis e não podem ser verificados após sua prestação. Visando promover a autorregularização fiscal de empresas prestadoras de serviço, este SOFTWARE implementa um modelo de geração de indícios de evasão fiscal, a partir da previsão dos custos e do arbitramento do faturamento de tais empresas. O modelo é operacionalizado por um comitê de algoritmos de Inteligência Artificial (IA) e Ciência de Dados (CD) que infere a probabilidade de determinada empresa apresentar comportamento atípico. O diferencial do modelo é a possibilidade de inferir tais indícios mesmo na ausência de dados sobre os custos das empresas. A avaliação do modelo proposto foi realizada em um estudo de caso no município de Fortaleza. Como resultado do experimento foram reconhecidas 1.839 empresas de serviço, contidas em um universo de 22.071 empresas, com fortes indícios de evasão fiscal, importando em uma perda receita tributária do ISS estimada em, aproximadamente, 10 milhões de reais..

Trabalhos técnicos
1. Pinheiro, Vladia. Presidente da Comissão Especial de Processamento de Linguagem Natural - SBC. 2013.
Palavras-chave: Natural Language Processing.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Brasil/Português; Meio de divulgação: Outro; Homepage: http://comissoes.sbc.org.br/ce-pln/; Finalidade: Assessoria à Sociedade Brasileira de Computação na área de PLN; Disponibilidade: Irrestrita; Duração do evento: 24; Nº páginas: 0; Cidade: Porto Alegre; Inst. promotora/financiadora: Sociedade Brasileira de Computação.
2. Pinheiro, Vladia. Planejamento e Aplicação do IDEA - Teste de Progresso da UNIFOR. 2013.
Palavras-chave: Ciencias da Computação.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Brasil/Português; Meio de divulgação: Impresso; Finalidade: Teste de Progresso da UNIFOR; Disponibilidade: Restrita; Duração do evento: 12; Nº páginas: 0; Cidade: Fortaleza; Inst. promotora/financiadora: Universidade de Fortaleza.
3. Pinheiro, Vladia. Planejamento e Aplicação do IDEA - Teste de Progresso da UNIFOR. 2014.
Palavras-chave: Ciencias da Computação.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Brasil/Português; Meio de divulgação: Impresso; Finalidade: Teste de Progresso da UNIFOR; Disponibilidade: Restrita; Duração do evento: 12; Nº páginas: 0; Cidade: Fortaleza; Inst. promotora/financiadora: Universidade de Fortaleza.

Demais tipos de produção técnica
1. Pinheiro, Vladia. Qua História É Essa, ChatGPT?. 2023. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
Palavras-chave: INTELIGENCIA ARTIFICIAL; Large Language Models; ChatGPT.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Sistemas de Computação / Especialidade: Inteligência Artificial.
Referências adicionais: Brasil/Português; Local: Hoots GastroPub; Cidade: Fortaleza; Evento: PINT OF SCIENCE; Inst. promotora/financiadora: https://pintofscience.com.br/.
Palestra apresentada no evento PINT OF SCIENCE em Fortaleza na edição de 2023 para divulgação de ciência para o público em geral, que ocorre no mundo todo no mesmo período. 
Minha Palestra tratou da então novidade do momento: ChatGPT, e, numa linguagem simples, foram explicadas as tecnologias por trás desta IA gerativa (os modelos de linguagem largos, a engenharia de prompts) e os principais desafios desta tecnologia que chegou para mudar e popularizar o uso das IAs..
2Pinheiro, Vladia; FURTADO, J. J. V. P.; Pequeno, Tarcísio. Brazilian Conference on Intelligent Systems BRACIS 2013. 2013. (Organização de evento/Congresso).
Palavras-chave: INTELIGENCIA ARTIFICIAL.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Brasil/Inglês; Meio de divulgação: Magnético; Evento itinerante: Sim; Duração do evento: 1; Local: Universidade de Fortaleza; Cidade: Fortaleza; Inst. promotora/financiadora: Sociedade Brasileira de Computação.
3Pinheiro, Vladia; FURTADO, J. J. V. P.. IX Brazilian Symposium in Informtion and Human Language Technology - STIL. 2013. (Organização de evento/Congresso).
Palavras-chave: Linguagem Natural; Portuguese Language.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Brasil/Português; Meio de divulgação: Digital; Evento itinerante: Sim; Duração do evento: 1; Local: Fabrica de Negocios; Cidade: Fortaleza; Inst. promotora/financiadora: Universidade de Fortaleza.

Orientações concluídas

Mestrado
1. Alfredo Antônio de Araujo Malheiros. Semântica Inferencialista na Resolução de Anáforas Pronominais. 2010. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal do Ceará, Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Vládia Célia Monteiro Pinheiro.
Palavras-chave: Resolução de Anáfora; Inferencialismo; Semântica.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Brasil/Português; Tipo de orientação: Co-orientador.
2. Thiago Leite e Carvalho. Um processo de recuperacao de casos usando Processamento de Linguagem Natural: Uma aplicacao na Engenharia de Requisitos. 2012. Dissertação (Mestrado em Informática Aplicada) - Universidade de Fortaleza, . Orientador: Vládia Célia Monteiro Pinheiro.
Palavras-chave: Recuperação de Informação; Linguagem Natural; Engenharia de Requisitos.
Referências adicionais: Brasil/Português; Tipo de orientação: Orientador principal.
3. Wellington Franco. Aquisição de Conhecimento de Senso Comum e Inferencialista para Sistemas de Processamento de Linguagem Natural. 2013. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal do Ceará, . Orientador: Vládia Célia Monteiro Pinheiro.
Palavras-chave: Aquisição de Conhecimento; Common-sense Knowledge; Portuguese Language.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Brasil/Português; Tipo de orientação: Co-orientador.
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Dados Complementares
Participação em bancas examinadorasOrientações em andamento

Participação em bancas examinadoras

Dissertações
1. PEQUENO, Marcelino; MARTINS, Ana Teresa et al. Participação em banca de Alfredo Antônio de Araujo Malheiros. Semântica Inferencialista na Resolução de Anáforas Pronominais. 2010. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal do Ceará.
Palavras-chave: Resolução de Anáfora; Semântica; Inferencialismo.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Brasil/Português.
2. FURTADO, João José Vasco Peixoto; PINHEIRO, Vládia Célia Monteiro et al. Participação em banca de Henrique Oliveira Santos. SeMaps: Uma arquitetura orientada a serviços para o auxílio na autoria de mapas colaborativos semânticos. 2012. Dissertação (Mestrado em Informática Aplicada) - Universidade de Fortaleza.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Brasil/Português.
3. ALENCAR, Leonel Figueiredo de; PINHEIRO, Vládia Célia Monteiro et al. Participação em banca de Katiuscia de Moraes Andrade. Astrolábio: um corpus de redações escolares do Ceará anotado multidimensionalmnte conforme a TEI P5. 2013. Dissertação (Mestrado em Lingüística) - Universidade Federal do Ceará.
Referências adicionais: Brasil/Português.
4. MACHADO, Vinicius Ponte; VERAS, Rodrigo et al. Participação em banca de Bruno Vicente. Abordagem Híbrida Semi-Supervisionada para Rotulação de Dados a partir de Dados Não-Rotulados. 2015. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Piauí.
Palavras-chave: Aprendizagem Semissupervisionado; Classificação; Rotulação.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Brasil/Português.

Teses de doutorado
1. ALENCAR, Leonel Figueiredo de; PINHEIRO, Vládia Célia Monteiro et al. Participação em banca de Tiago Martins da Cunha. A criação de um sistema híbrido de tradução automática para a conversão de expressões nominais da língua inglesa para a língua portuguesa. 2013. Tese (Doutorado em Lingüística) - Universidade Federal do Ceará.
Grande área: Lingüística, Letras e Artes.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Sistemas de Computação / Especialidade: Linguistica Computacional.
Referências adicionais: Brasil/Português.
2. ALENCAR, Leonel Figueiredo de; PINHEIRO, Vládia Célia Monteiro et al. Participação em banca de Andréa Feitosa dos Santos. Uma Gramatica LFG-XLE para o Processamento SIntatico Profundo da Frase do Português Brasileiro. 2014. Tese (Doutorado em Lingüística) - Universidade Federal do Ceará.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Brasil/Português.
3. CASTRO, Miguel Franklin de; FURTADO, Maria Elizabeth Sucupira et al. Participação em banca de Marilia Soares Mendes. MALTU - Modelo de Avaliação da Linguagem Textual do usuário a partir de Postagens em Sistemas Sociais. 2015. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal do Ceará.
Palavras-chave: Natural Language Processing; Sistemas Sociais; Usabilidade; Experiência do Usuário.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Brasil/Português.
4. PARDO, Thiago; ALUÍSIO, Sandra Maria et al. Participação em banca de Márcio de Souza Dias. Investigação de modelos de coerência local para sumários multidocumento. 2016. Tese (Doutorado em Ciencia da Computacao) - Universidade de São Paulo.
Palavras-chave: Sumarização Multi-Documentos.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Brasil/Português.
5. ALENCAR, Leonel Figueiredo de; BATISTA, Moises Alves et al. Participação em banca de Cid Ivan da Costa Carvalho. Transdutor de estados finitos para conversão de grafema para a pronúncia da variedade linguística potiguar. 2016. Tese (Doutorado em Lingüística) - Universidade Federal do Ceará.
Palavras-chave: Linguistica Computacional; Transdutor de Estados Finitos; Pronuncia Potiguar; Conversão Lingua Falada.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Brasil/Português.

Qualificações de doutorado
1. FURTADO, Elizabeth; PINHEIRO, Vládia Célia Monteiro. Participação em banca de Marilia Soares Mendes. Framework de apoio na avaliação da usabilidade de softwares sociais a partir da linguagem natural veiculada nas interações. 2012. Exame de qualificação (Doutorando em Ciências da Computação) - Universidade Federal do Ceará.
Referências adicionais: Brasil/Português.

Trabalhos de Conclusão de Curso de graduação
1. FRANCO, Wellington; PINHEIRO, Vládia Célia Monteiro et al. Participação em banca de Wellington Franco. FACIL: UMA FERRAMENTA DE AQUISIÇÃO DE CONHECIMENTO INFERENCIALISTA. 2010. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciências da Computação) - Universidade Estadual do Ceará.
Referências adicionais: Brasil/Português.

Orientações em andamento

Mestrado
1. João Gabriel. Processamento de Linguagem Natural em Nuvem. Início: 2014. Dissertação (Mestrado em Informática Aplicada) - Universidade de Fortaleza. (Orientador).
Palavras-chave: Natural Language Processing.
Referências adicionais: Brasil/Português.
2. Janio Freire. Similaridade Semântica de Textos. Início: 2014. Dissertação (Mestrado em Informática Aplicada) - Universidade de Fortaleza. (Orientador).
Palavras-chave: Linguagem Natural; Semantic Textual Similarity.
Referências adicionais: Brasil/Português.
3. Victor Santos. Sistemas Abertos de Extração de Informação. Início: 2014. Dissertação (Mestrado em Informática Aplicada) - Universidade de Fortaleza. (Orientador).
Palavras-chave: Linguagem Natural.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Brasil/Português.
4. David Feitosa. Modelos de Raciocínio Semântico para Sistemas de PLN. Início: 2015. Dissertação (Mestrado em Informática Aplicada) - Universidade de Fortaleza. (Orientador).
Grande área: Ciências Exatas e da Terra.
Referências adicionais: Brasil/Português.
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Indicadores de produção
Produção bibliográficaProdução técnicaOrientações concluídasDados complementares

Total
Produção bibliográfica66

Artigos publicados em periódicos12
Completos12
Trabalhos em eventos50
Completos46
Resumos2
Livros e capítulos4
Livros publicados ou organizados2
Capítulos de livros publicados2

Total
Produção técnica17

Softwares11
Softwares sem registro ou patente11
Trabalhos técnicos3
Demais tipos de produção técnica3

Total
Orientações concluídas3

Mestrado 3
Orientador principal 1
Co-Orientador2


Total
Dados complementares15

Participação em bancas examinadoras11
Orientações em andamento4
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Última atualização do CV em 04/02/2025 - 13:57