Normalização automática de descrições de hotéis

As descrições de produtos turísticos na área da hotelaria, aviação, rent-a-car e pacotes de férias baseiam-se sobretudo em descrições textuais em língua natural muito heterogénea com estilos, apresentações e conteúdos muito diferentes entre si. Uma vez que o sector do turismo é bastante dinâmico e que os seus produtos e ofertas estão constantemente em alteração, o tratamento manual de normalização de toda essa informação não é possível. Neste trabalho construiu-se um protótipo que permite a classificação e extracção automática de informação a partir de descrições de produtos de turismo. Inicialmente a informação é classificada quanto ao tipo. Seguidamente são extraídos os elementos relevantes de cada tipo e gerados objectos facilmente computáveis. Sobre os objectos extraídos, o protótipo com recurso a modelos de textos e imagens gera automaticamente descrições normalizadas e orientadas a um determinado mercado. Esta versatilidade permite um novo conjunto de serviços na promoção e venda dos produtos que seria impossível implementar com a informação original. Este protótipo, embora possa ser aplicado a outros domínios, foi avaliado na normalização da descrição de hotéis. As frases descritivas do hotel são classificadas consoante o seu tipo (Local, Serviços e/ou Equipamento) através de um algoritmo de aprendizagem automática que obtém valores médios de cobertura de 96% e precisão de 72%. A cobertura foi considerada a medida mais importante uma vez que a sua maximização permite que não se percam frases para processamentos posteriores. Este trabalho permitiu também a construção e população de uma base de dados de hotéis que possibilita a pesquisa de hotéis pelas suas características. Esta funcionalidade não seria possível utilizando os conteúdos originais. ABSTRACT: The description of tourism products, like hotel, aviation, rent-a-car and holiday packages, is strongly supported on natural language expressions. Due to the extent of tourism offers and considering the high dynamics in the tourism sector, manual data management is not a reliable or scalable solution. Offer descriptions - in the order of thousands - are structured in different ways, possibly comprising different languages, complementing and/or overlap one another. This work aims at creating a prototype for the automatic classification and extraction of relevant knowledge from tourism-related text expressions. Captured knowledge is represented in a normalized/standard format to enable new services based on this information in order to promote and sale tourism products that would be impossible to implement with the raw information. Although it could be applied to other areas, this prototype was evaluated in the normalization of hotel descriptions. Hotels descriptive sentences are classified according their type (Location, Services and/or Equipment) using a machine learning algorithm. The built setting obtained an average recall of 96% and precision of 72%. Recall considered the most important measure of performance since its maximization allows that sentences were not lost in further processes. As a side product a database of hotels was built and populated with search facilities on its characteristics. This ability would not be possible using the original contents.

A Imagem do Agricultor e da Agricultura: resultados e reflexões decorrentes do projeto nova imagem para novos agricultores (estudo comparativo Alentejo – Portugal, e Beauce et Gâtinais - França)

Como se poderá melhorar a imagem do agricultor e da atividade agrícola nos territórios rurais e na sociedade em geral? Para dar resposta a este problema foi realizado um estudo num território do Alentejo (Portugal) e num território do centro de França com os seguintes objetivos: i) Conhecer a perceção de população urbana e rural sobre a profissão de agricultor; ii) Conhecer a perceção dos jovens agricultores sobre o desenvolvimento sustentável; iii) Encontrar ameaças e oportunidades para o desenvolvimento da atividade dos agricultores, e iv) Elaborar um plano de ação conjunto para prestigiar e melhorar a representação social da profissão de agricultor e da atividade agrícola. Para atingir estes objetivos recorreu-se à análise bibliográfica, e à aplicação de entrevistas e questionários a uma amostra de conveniência, o que resultou no conhecimento das características dos agricultores e da atividade agrícola nos dois territórios, e no conhecimento de questões específicas relacionadas nomeadamente com: i) perceção sobre o desenvolvimento durável, ii) auto-avaliação da exploração agrícola, iii) perceção (por parte de uma amostra da população) dos agricultores e da agricultura e iv) perspetivas futuras no enquadramento do Quadro Estratégico Comum 2020. Os resultados da pesquisa são apresentados através dos seguintes pontos: i) Introdução; ii) Metodologia; iii) Apresentação do projeto; iv) Análise comparativa da perceção dos diferentes atores, v) Que novas perspetivas para o caso do Alentejo?, e vi) Considerações finais e Conclusões.