{"id":171220,"date":"2026-08-12T14:15:03","date_gmt":"2026-08-12T17:15:03","guid":{"rendered":"https:\/\/lavras.tv\/site\/?p=171220"},"modified":"2026-08-12T14:15:04","modified_gmt":"2026-08-12T17:15:04","slug":"pesquisa-da-ufla-avalia-eficacia-de-chatbots-na-comunicacao-com-pessoas-surdas","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/lavras.tv\/site\/2026\/08\/12\/pesquisa-da-ufla-avalia-eficacia-de-chatbots-na-comunicacao-com-pessoas-surdas\/","title":{"rendered":"Pesquisa da UFLA avalia efic\u00e1cia de chatbots na comunica\u00e7\u00e3o com pessoas surdas"},"content":{"rendered":"<div class=\"lavra-antes-do-conteudo_2 lavra-entity-placement\" id=\"lavra-4284486857\"><div id=\"lavra-slider-27\" class=\"custom-slider lavra-slider-2004302434 lavra-slider\"><ul><li><div id=\"lavra-2821484343\" style=\"margin-left: auto;margin-right: auto;text-align: center;\"><a 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gerais<\/strong><table border=\"1\"><thead><tr><th><\/th><th>An\u00fancios<\/th><th>wp_the_query<\/th><\/tr><\/thead><tr><td>is_main_query<\/td><td>1<\/td><td>1<\/td><\/tr><tr><td>is_rest_api<\/td><td>0<\/td><td>1<\/td><\/tr><tr><td>page<\/td><td>0<\/td><td>1<\/td><\/tr><tr><td>numpages<\/td><td>0<\/td><td>1<\/td><\/tr><tr><td>is_archive<\/td><td>1<\/td><td><\/td><\/tr><tr><td>is_search<\/td><td>1<\/td><td><\/td><\/tr><tr><td>is_home<\/td><td>1<\/td><td><\/td><\/tr><tr><td>is_404<\/td><td>1<\/td><td><\/td><\/tr><tr><td>is_attachment<\/td><td>1<\/td><td><\/td><\/tr><tr><td>is_singular<\/td><td>1<\/td><td><\/td><\/tr><tr><td>is_front_page<\/td><td>1<\/td><td><\/td><\/tr><tr><td>is_feed<\/td><td>1<\/td><td><\/td><\/tr><\/table><\/div>\t<br><br>\n\t<a style=\"color: green;\" href=\"https:\/\/wpadvancedads.com\/manual\/ad-debug-mode\/?utm_source=advanced-ads&utm_medium=link&utm_campaign=ad-debug-mode\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow\">Encontre solu\u00e7\u00f5es no manual<\/a>\n<\/div>\n<\/li><\/ul><\/div><script>( window.advanced_ads_ready || jQuery( document ).ready ).call( null, function() {var $lavraslider2004302434 = jQuery( \".lavra-slider-2004302434\" );$lavraslider2004302434.on( \"unslider.ready\", function() { jQuery( \"div.custom-slider ul li\" ).css( \"display\", \"block\" ); });$lavraslider2004302434.unslider({ delay:4000, autoplay:true, nav:false, arrows:false, infinite:true });$lavraslider2004302434.on(\"mouseover\", function() {$lavraslider2004302434.unslider(\"stop\");}).on(\"mouseout\", function() {$lavraslider2004302434.unslider(\"start\");});});<\/script><\/div>\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Estudo analisou a capacidade de modelos de intelig\u00eancia artificial de compreender textos em Glosa, forma de representa\u00e7\u00e3o escrita utilizada por pessoas que t\u00eam Libras como primeira l\u00edngua<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"600\" 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O estudo tamb\u00e9m avaliou as limita\u00e7\u00f5es atuais dessas tecnologias e estrat\u00e9gias para torn\u00e1-las mais acess\u00edveis e inclusivas.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A pesquisa analisou especialmente a utiliza\u00e7\u00e3o da Glosa, uma forma de representa\u00e7\u00e3o escrita utilizada por pessoas que t\u00eam a L\u00edngua Brasileira de Sinais (Libras) como primeira l\u00edngua. A t\u00e9cnica tamb\u00e9m \u00e9 utilizada por int\u00e9rpretes e estudantes de Libras.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Como a Glosa n\u00e3o \u00e9 um sistema oficial de escrita, a tradu\u00e7\u00e3o entre Libras e portugu\u00eas nem sempre acontece de forma direta. Com isso, o sentido original de uma mensagem pode ser alterado, o que representa um desafio para sistemas de intelig\u00eancia artificial treinados principalmente com textos em portugu\u00eas convencional.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Chatbots apresentaram dificuldades<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Em uma etapa preliminar, os pesquisadores simularam intera\u00e7\u00f5es entre pessoas surdas e chatbots de quatro diferentes redes banc\u00e1rias. O objetivo era verificar se esses sistemas conseguiriam interpretar mensagens escritas utilizando Glosa e fornecer respostas adequadas.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Os resultados mostraram que os chatbots apresentaram dificuldades para compreender esse tipo de escrita, respondendo frequentemente com mensagens como \u201cDesculpe, n\u00e3o entendi\u201d.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A partir dos resultados, os pesquisadores passaram a avaliar outros modelos de linguagem e sua capacidade de interpretar textos em Glosa. Sem um treinamento espec\u00edfico, a acur\u00e1cia dos modelos, ou seja, o grau de exatid\u00e3o das respostas, ficou abaixo de 49%.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Treinamento melhora desempenho<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para tentar melhorar os resultados, os pesquisadores utilizaram o ChatGPT e o Gemini para gerar uma base de dados com aproximadamente 55 mil conversas no formato de escrita em Glosa.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Essa base foi utilizada para realizar o chamado <em>fine-tuning<\/em>, processo de ajuste e treinamento de modelos de intelig\u00eancia artificial para uma finalidade espec\u00edfica.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Foram avaliados os modelos Qwen2.5-7B, Qwen2.5-14B, Phi-4-14B, Llama-3.1-8B, Llama-3.2-3B e Zephyr-7B, todos gratuitos e com possibilidade de utiliza\u00e7\u00e3o local em computadores.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">O Qwen2.5-14B apresentou o melhor desempenho final, alcan\u00e7ando m\u00e9dia de 54,6% de acerto ap\u00f3s sete horas e 48 minutos de treinamento.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">J\u00e1 o Phi-4-14B apresentou o maior ganho percentual. Antes do treinamento, o modelo tinha taxa de acerto de apenas 0,01%. Ap\u00f3s o <em>fine-tuning<\/em>, chegou a 53,6%, depois de 11 horas e 57 minutos de treinamento.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Apesar dos avan\u00e7os, os textos em Glosa ainda apresentaram desempenho inferior quando comparados ao portugu\u00eas convencional e ao ingl\u00eas. Em uma das compara\u00e7\u00f5es realizadas, os modelos chegaram a 68,5% de acur\u00e1cia em textos em ingl\u00eas e 57% em portugu\u00eas, utilizando o Qwen2.5-7B sem ajuste fino.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Segundo o professor Denilson Alves Pereira, do Instituto de Ci\u00eancias Exatas e Tecnol\u00f3gicas (Icet\/UFLA) e orientador do estudo, os resultados mostram que o treinamento espec\u00edfico pode contribuir para melhorar a compreens\u00e3o dos modelos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u201cPercebemos que o desempenho com a Glosa ainda n\u00e3o \u00e9 o ideal, h\u00e1 perda de efic\u00e1cia nas respostas. Por\u00e9m o treinamento j\u00e1 contribui para melhores resultados, ao inv\u00e9s de usarmos modelos gen\u00e9ricos\u201d, afirma.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Pesquisa busca ampliar a acessibilidade<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">O estudo foi desenvolvido por Anna Paula Figueiredo Gon\u00e7alves durante o Programa de P\u00f3s-Gradua\u00e7\u00e3o em Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o (PPGCC\/UFLA), no qual obteve o t\u00edtulo de mestre. O trabalho foi orientado pelos professores Denilson Alves Pereira e Andr\u00e9 Pimenta Freire, do Instituto de Ci\u00eancias Exatas e Tecnol\u00f3gicas da UFLA.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A pesquisa foi realizada em parceria entre o Laborat\u00f3rio de Recupera\u00e7\u00e3o de Informa\u00e7\u00e3o (LabRI) e o N\u00facleo de Pesquisa em Acessibilidade, Usabilidade e Lingu\u00edstica Computacional (Alcance), ambos vinculados ao Departamento de Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o (DCC\/UFLA).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">At\u00e9 o momento, o estudo foi realizado por meio de simula\u00e7\u00f5es de intera\u00e7\u00f5es com os chatbots. A previs\u00e3o \u00e9 que, futuramente, sejam realizados testes envolvendo usu\u00e1rios reais, o que poder\u00e1 ampliar a avalia\u00e7\u00e3o dos resultados e apresentar novos desafios aos pesquisadores.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">De acordo com os pesquisadores, uma das dificuldades est\u00e1 justamente na disponibilidade de dados para o treinamento das intelig\u00eancias artificiais. Como existem menos textos produzidos por pessoas surdas nas bases utilizadas para treinar esses sistemas, os modelos podem apresentar dificuldades para reconhecer diferentes formas de escrita.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para o professor Andr\u00e9 Pimenta Freire, ampliar essas bases \u00e9 importante para que as tecnologias possam atender diferentes grupos da sociedade.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Atualmente, o desenvolvimento de sistemas centrados no ser humano \u00e9 uma das \u00e1reas discutidas na computa\u00e7\u00e3o. Para Denilson, os resultados da pesquisa podem contribuir para que empresas e desenvolvedores criem produtos mais acess\u00edveis e capazes de atender tamb\u00e9m grupos minorit\u00e1rios.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">O estudo completo, intitulado \u201cAvalia\u00e7\u00e3o de modelos de linguagem para cria\u00e7\u00e3o de chatbots para a comunica\u00e7\u00e3o com pessoas surdas que usam o portugu\u00eas como segunda l\u00edngua\u201d, est\u00e1 dispon\u00edvel no Reposit\u00f3rio Institucional da UFLA.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Estudo analisou a capacidade de modelos de intelig\u00eancia artificial de compreender textos em Glosa, forma de representa\u00e7\u00e3o escrita utilizada por pessoas que t\u00eam Libras como primeira l\u00edngua Uma pesquisa desenvolvida na Universidade Federal de Lavras (UFLA) investigou como chatbots e modelos de intelig\u00eancia artificial podem ser aprimorados para facilitar a comunica\u00e7\u00e3o com pessoas 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