Essa jovem API faz analises em textos visando uma Linguagem Neutra de Gênero.
Uma escrita neutra de gênero evita:
- generalizações masculinas como "João e Maria são trabalhadores", sugerindo "João e Maria são pessoas trabalhadoras";
- o gênero masculino implícito como "precisamos pensar no usuário do aplicativo", sugerindo "precisamos pensar em quem usa o aplicativo"
Essa API não sugere alternativas informais da língua portuguesa (ex: todes, elu, amigxs, usuári@s, etc).
Feito com Python, FastAPI e 💚
A análise textual é feita utilizando a bilioteca NLTK com o complemento dessas POS-taggers para português que possibilitam distinguir alguns termos entre verbo/adjetivo/substantivo/etc, e tornar a análise mais assertiva.
Com o docker e docker-compose instalados e ativos na sua máquina, execute:
docker-compose up
Requisito: Python versão 3.9 ou mais recente
Crie um ambiente virtual utilizando o módulo venv
python3 -m venv .venv
Ative o ambiente virtual criado
source .venv/bin/activate
Instale as dependências
python3 -m pip install -r dev-requirements.txt
Suba a aplicação localmente com o comando
python3 -m uvicorn main:app --app-dir app --reload
O arquivo feedbacks.json
armazena as expressões que serão analisadas pelo algoritmo e as alternativas que serão sugeridas pela API, seguindo o formato a seguir:
{
"feedbacks": {
"os estudantes": "os_estudantes",
"os trabalhadores": "os_trabalhadores"
},
"alternatives": {
"os_estudantes": ["as pessoas que estudam", "quem estuda", "as pessoas estudantes"],
"os_trabalhadores": ["quem trabalha", "as pessoas trabalhadoras"]
}
}
👀 É possível realizar uma análise com termos e sugestões customizados, basta informá-los para a API no Body da chamada POST "/"
.
Para o caso de "os trabalhadores"
, qualquer ocorrência de trabalhadores
será alertada, pois assume-se que já existe uma generalização masculina do plural.
Exemplo: "Temos trabalhadores felizes na nossa empresa" 🔴
Para o caso de "os estudantes"
, serão alertadas ocorrências de estudantes
precedida ou sucedida de uma palavra com generalização masculina do plural (palavras que não sejam verbos e terminem com "os", "ores", "ões", "ns" ou "ãos")
Exemplo: "Temos estudantes felizes na nossa escola" 🟢 / "Temos estudantes ativos na nossa escola" 🔴
A ocorrência do termo pessoas
precedendo trabalhadores
ou estudantes
cancelará o alerta.