Knowledge graphs: exploring the potential of language generation models

Authors

DOI:

https://doi.org/10.5007/1984-6924.2023.95037

Keywords:

Artificial intelligence, Natural Language Processing, Data-Driven Journalism

Abstract

An exploratory study is presented on the potential of using language generation models as auxiliary tools in the work of data-driven journalism and automated narratives, through the construction of knowledge graphs, to facilitate the visualization of relationships between detected entities in textual corpus, as well as the possibility of using such models in a more assertive way, based on specific knowledge bases, according to the users' needs. The methodology used was the development of proof of concept, using OPENAI's GPT model, as well as its API (Application Programming Interface). The experiments demonstrated potential for use and the ability to be expanded to operate in larger-scale contexts.

Author Biography

Márcio Carneiro dos Santos, Federal University of Maranhão

Dr. em Tecnologias da Inteligência e Design Digital - PUC-SP

Bolsista de Produtividade DT-II do CNPq.

Professor Adjunto do Departamento de Comunicação Social da UFMA da área de Jornalismo em Redes Digitais.

Coordenador do Laboratório de Convergência de Mídias - LABCOM/DCS/UFMA

Grupo de Pesquisa Tecnologia e Narrativas Digitais - TECND   Link lattes: http://lattes.cnpq.br/8231237935065420

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Capa da revista Estudos em Jornalismo e Mídia com o título Jornalismo Artificial? Desafios e tendências do Jornalismo frente à Inteligência Artificial. Revista Acadêmica semestral Programa de Pós-Graduação em Jornalismo, Universidade Federal de Santa Catarina. Volume 20, número 2, Julho a Dezembro de 2023

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Published

2024-08-08

Issue

Vol. 20 No. 2 (2023): Jornalismo Artificial?

Section

Núcleo Temático

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