Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10316/96118
Title: Configuração automática de dados no ANSA
Other Titles: NLSA: Automatic Data Ingestion
Authors: Pontes, Guilherme Moita
Orientador: Bento, Carlos Manuel Robalo Lisboa
Keywords: Interface de Linguagem Natural para Pesquisas Analíticas; Processamento de Linguagem Natural; Extração de Informação; Reconhecimento de Entidades Mencionadas; Classificação de dados; Natural Language Interface for Search Analytics; Natural Language Processing, Information Extraction; Information Extraction; Named Entity Recognition; Data Classification
Issue Date: 15-Sep-2021
Serial title, monograph or event: Configuração automática de dados no ANSA
Place of publication or event: Critical Software, SA
Abstract: Este relatório documenta as atividades realizadas relativas ao estágio curricular na Critical Software SA (CSW) no âmbito do Mestrado em Engenharia Informática da Faculdade de Ciências e Tecnologias da Universidade de Coimbra.O principal objetivo deste trabalho é melhorar a configuração de um programa desenvolvido pela CSW, o ANSA. O ANSA é uma interface de linguagem natural para pesquisas analíticas, ou seja, é um programa que permite fazer perguntas em linguagens como português ou inglês acerca de uma base de dados onde as respostas são depois dadas no formato mais adequado, seja em texto simples ou sob a forma de gráficos. Para que isto seja possível existe a necessidade de configurar a base de dados de forma a ser interpretável pelo sistema. O principal objetivo deste estágio é então automatizar este processo reduzindo o tempo necessário e aumentando a facilidade de adição de novos conjuntos de dados ao ANSA. Para tal, será criada uma plataforma web nomeada “Back Office” onde será possível gerar configurações. Estas configurações devem classificar a base de dados fornecida quanto às categorias dos seus dados (dados de pessoas, organizações, datas, entre outros), quanto ao tipo de dados (inteiros, decimais, letras, entre outros) e sugerir o nome a apresentar na interface para cada coluna.Para além de visualizar as sugestões de configuração, esta ferramenta também deve permitir alterar definições do ANSA, visualizar estatísticas relativas ao comportamento dos utilizadores, entre outros requisitos definidos neste relatório.
This document reports the work done regarding the curricular internship at Critical Software (CSW) within the scope of the Master’s in Informatics Engineering at the Faculty of Sciences and Technologies of the University of Coimbra.The main goal of this work is to improve the configuration of a software developed by CSW, named ANSA. ANSA is a natural language interface for search analytics, i. e., a program that allows a user to ask questions about a given database in languages like English or Portuguese and get answers in real time, similar to what happens in search engines such as Google. ANSA is also able to present the result in the most appropriate format, be it text or graphs. To make this possible, there is a need to configure the database, making it interpretable. Therefore, the main focus of the internship is to automate this process, reducing the configuration time and making it easier to add new databases to ANSA. To do so, a web platform called “Back Office” will be created where these configurations will be created. The configurations must classify the given data by its category (personal, organizational, dates, among others), by its data type (integers, decimal numbers, strings, among others) and suggest the names to be displayed on the interface for each column.Besides creating and visualizing configuration, this tool should allow the changing of ANSA’s settings and show statistics that help the business administrator analyze how the users behave in the platform, among other requirements defined in this document.
Description: Dissertação de Mestrado em Engenharia Informática apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia
URI: http://hdl.handle.net/10316/96118
Rights: openAccess
Appears in Collections:UC - Dissertações de Mestrado

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