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FUNDAMENTASAUN AKADÉMIKA

Analiza no Dezenvolvimentu Sistema Chatbot ba Ministériu Edukasaun ho Algoritmu Wagner-Fischer

1. Fundamentasaun Teórika

Projetu ida-ne'e dezenvolve ho baze iha kombinasaun husi Inteligénsia Artifisiál (AI) no Processamentu Linguajen Natura (NLP). Objetivu prinsipál mak atu kria sistema komunikasaun automátiku ne'ebé kapas atu komprende no responde ba perguntas husi públiku, funsionáriu, no partes interessadas kona-ba Ministériu Edukasaun.

Konseitu Xave: NLP + String Matching + Rule-Based System

Rule-Based System: Sistema bazeia ba regra ne'ebé armazena iha database
String Similarity: Mede similaridade entre input user no regra iha database
Session Management: Mantén istória chat kada session uza session PHP

2. Algoritmu Wagner-Fischer

Algoritmu ida-ne'e uza hodi kalkula Levenshtein Distance (distánsia edisaun) entre string rua. Distánsia edisaun mak númeru mínimu husi operasaun sira ne'ebé presiza atu transforma string ida ba string seluk.

Fórmula: d[i][j] = min(d[i-1][j] + 1, d[i][j-1] + 1, d[i-1][j-1] + cost)

✏️ cost = 0 se karakter iha pozisaun hanesan, cost = 1 se lahanesan

Delete: Hasai karakter ida (kustu 1)
Insert: Aumenta karakter ida (kustu 1)
Substitute: Troka karakter ida (kustu 1)

3. Implementasaun iha Sistema

Iha chatbot ida-ne'e, implementa algoritmu ho limiar (threshold) 70% similaridade no toleránsia ba sala hakerek to'o 2 karakter.

Similarity (%) = (1 - distance / max_len) × 100%

Exemplu Implementasaun:

Input: "ministéru" (sala)
Rule: "ministeriu" (loos)
Distánsia = 1, max_len = 9
Similaridade = (1 - 1/9) × 100% = 88.9% ≥ 70%
Rezultadu: Sistema rekoñese no hatán ho regra "ministeriu"

Aplikasaun Prátika Algoritmu Wagner-Fischer

Iha kontestu chatbot ba Ministériu Edukasaun, algoritmu ida-ne'e aplika hodi:

📝 Korresaun Hakerek Sala:

"edukasaun" → "edukasaun" (loos)
"edukasao" → "edukasaun" (sala 1 karakter)
"edukasan" → "edukasaun" (sala 2 karakter)

📚 Buka Informasaun:

"horas servisu" → "horas servisu ministériu"
"diresaun jerál" → "diresaun jerál edukasaun"

🏫 Asuntu ME:

"matrikula" → "matrikula estudante"
"bolsa estudu" → "bolsa estudu ME"

4. Lójika Rule Matching ho Algoritmu Wagner-Fischer

Input Processing: Input husi user prosesa, hasai espasu barak, no muda ba letra ki'ik hotu.

Rule Retrieval: Sistema foti hotu regra (keywords) husi database regra.

Distance Calculation: Kalkula distánsia Levenshtein entre input no kada keyword uza algoritmu Wagner-Fischer.

Similarity Score: Konverte distánsia ba pontuasaun similaridade (%): similarity = (1 - distance/max_length) * 100.

Threshold Filter: Regra ho similaridade ≥ 70% konsidera hanesan kandidatu.

Best Match Selection: Hili regra ho similaridade aas liu (no mós konsidera frequénsia hits se empate).

Response Generation: Resposta bazeia ba regra ne'ebé hili.

Logging: Rejista input no resposta ba database chat_history.

Kódigu Xave (PHP):

function levenshteinDistance($s1, $s2) {
    $len1 = strlen($s1);
    $len2 = strlen($s2);
    
    // Inisializasaun matriz
    $d = array();
    for ($i = 0; $i <= $len1; $i++) $d[$i][0] = $i;
    for ($j = 0; $j <= $len2; $j++) $d[0][$j] = $j;
    
    // Preenxe matriz
    for ($i = 1; $i <= $len1; $i++) {
        for ($j = 1; $j <= $len2; $j++) {
            $cost = ($s1[$i-1] == $s2[$j-1]) ? 0 : 1;
            $d[$i][$j] = min(
                $d[$i-1][$j] + 1,      // delete
                $d[$i][$j-1] + 1,      // insert
                $d[$i-1][$j-1] + $cost // replace
            );
        }
    }
    
    return $d[$len1][$len2];
}

5. Vantajen Komparativu

Robustu ba Typo: Toleránsia to'o 2 karakter sala
Efisiénsia: Responde iha tempu real (response time < 500ms)
Adaptabilidade: Admin bele aumenta regra foun lais
Métrika Klaru: Similaridade (%) fó transparénsia ba rezultadu

6. Limitasaun no Dezenvolvimentu Futuru

Limitasaun: Depende ba kualidade regra ne'ebé admin input
Lian multíplu: Presiza suporta ba Tetun, Portugés, no Inglés
Konteksu: Sistema la komprende kontekstu diálogu naruk
Futuru: Integrasaun ho Machine Learning atu hadia presizaun

7. Arsitektura Sistema

Frontend: HTML5, CSS3, JavaScript (AJAX)
Backend: PHP 8.x (Algoritmu Wagner-Fischer)
Database: MySQL (rules, chat_history, unanswered)
Session: PHP Session ba istória chat ida-idak

8. Referénsia Bibliográfika

Wagner, R.A. & Fischer, M.J. (1974). "The String-to-String Correction Problem". Journal of the ACM.
Levenshtein, V.I. (1966). "Binary codes capable of correcting deletions, insertions, and reversals". Soviet Physics Doklady.
Jurafsky, D. & Martin, J.H. (2023). "Speech and Language Processing". Stanford University.
Russell, S. & Norvig, P. (2021). "Artificial Intelligence: A Modern Approach". Pearson.

 Aplikasaun Espezífiku ba Ministériu Edukasaun
                    Informasaun Disponivel:
                    📋 Estrutura organizasional (Diresaun 11)
⏰ Horas servisu (08:00 - 17:30)
📞 Kontaktu importante (telefone, email)
📝 Prosesu administrativu
🎓 Bolsa estudu no matrikula

                

                    Tipu Pergunta Komun:
                    "Horas servisu ministériu?"
"Númeru telefone DNSIT?"
"Diresaun jerál edukasaun?"
"Prosesu husu bolsa?"
"Matrikula estudante foun?"

                

Liafuan Xave (Keywords)	Vezes Uza
hallo, ola, olla, hi, hy, bomdia, bondia, bon dia, botarde, boa tarde, boatarde, bonoite, boa noite, kalan diak	65 x
total, eskola, iha munisipiu, aileu	23 x
Total, eskola, iha, munisipiu, Baucau	21 x
non-formal, kursu non formal,	20 x
bolsa, beasiswa, scholarship	16 x

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