MORSLUM

MORphoSyntaxis LaboratoriUM
Plataforma para análise morfossintática da língua portuguesa utilizando técnicas de Processamento de Linguagem Natural.

Projeto desenvolvido no Programa de Iniciação Científica da FATEC Ipiranga.

Sobre o MORSLUM

MORSLUM (MORphoSyntaxis LaboratoriUM) é uma plataforma voltada à análise morfossintática da língua portuguesa, desenvolvida como projeto de pesquisa no Programa de Iniciação Científica da FATEC Ipiranga.

A aplicação utiliza técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) para analisar frases em português, identificar classes gramaticais e gerar árvores de dependência sintática.

O sistema também conta com:

• um aplicativo desktop para análise linguística
• uma landing page para distribuição do software

Este projeto possui uma versão arquivada e citável no Zenodo, garantindo preservação e reprodutibilidade científica.

O aplicativo desktop do MORSLUM pode ser baixado através da landing page oficial do projeto.

🔗 Download da aplicação
https://morslum.vercel.app

Após o download, basta executar o instalador para utilizar o aplicativo localmente.

Sumário

• Sobre o MORSLUM
• Funcionalidades
  • Analisador Morfossintático
  • Quiz
• Imagens do Projeto
• Tecnologias
• Limitações do Modelo
• Arquitetura Geral do Projeto
• Executando o Projeto em Modo Desenvolvedor
  • Executando com Docker
  • Executando sem Docker
• Cronograma de Desenvolvimento
• License

Funcionalidades

A aplicação possui duas funcionalidades principais:

• Analisador Morfossintático
• Quiz

Analisador Morfossintático

Permite analisar frases em português e obter:

• Classificação gramatical de cada palavra
• Relações de dependência sintática
• Visualização da árvore sintática da frase

A análise é realizada utilizando modelos de Processamento de Linguagem Natural (NLP) da biblioteca spaCy.

Quiz

A aplicação inclui um sistema de quiz educacional para auxiliar no aprendizado de análise sintática.

Cada questão apresenta:

• uma árvore de dependências
• alternativas para classificação da estrutura da frase

O objetivo é reforçar o aprendizado de conceitos morfossintáticos por meio da prática.

Imagens do Projeto

Interface inicial da plataforma MORSLUM

Interface do quiz morfossintático

Interface do quiz morfossintático ao responder corretamente uma questão

Interface do quiz morfossintático ao responder erradamente uma questão

Exemplo de análise morfossintática gerada pela plataforma

Árvore de dependências sintáticas gerada pelo analisador

Estatísticas detalhadas da análise

Tecnologias

A plataforma foi desenvolvida utilizando diferentes tecnologias para cada parte do sistema.

O frontend foi construído com React e Vite.

O backend foi desenvolvido em Python com Flask, expondo uma API responsável por processar as frases enviadas pelo frontend e realizar a análise linguística utilizando a biblioteca spaCy, que identifica classes gramaticais e relações de dependência sintática entre as palavras.

Além disso, o backend também gerencia a lógica do Quiz, fornecendo questões e verificando as respostas enviadas pela aplicação.

O projeto inclui ainda:

• um aplicativo desktop empacotado com Electron
• uma landing page para distribuição do software

	Frontend	Backend	Landing Page	Desktop App
Linguagens
Frameworks / Bibliotecas
DevOps / Infra
IDE / Editor

Limitações do Modelo

O modelo de Processamento de Linguagem Natural utilizado (spaCy) apresenta algumas limitações inerentes ao seu treinamento para a língua portuguesa:

• Preposições + Artigos: Palavras como "da" (de + a), "do" (de + o), "dos" (de + os) são classificadas apenas como preposições, ignorando o artigo contraído.

• Adjetivos vs. Particípios: Adjetivos como "lindo", "ensolarado", "encontrado" e "comprado" podem ser confundidos com verbos no particípio passado.

Estas limitações são do modelo do spaCy e não erros de implementação do MORSLUM.

Arquitetura Geral do Projeto

O projeto é composto por quatro componentes principais.

Frontend

Interface da aplicação.

🔗 Mais detalhes da arquitetura:
https://github.com/pedro-Trovo/MORSLUM/blob/main/front-end/README.md

Backend

API responsável pela análise linguística utilizando spaCy e pelo fornecimento das questões do Quiz.

🔗 Mais detalhes da arquitetura:
https://github.com/pedro-Trovo/MORSLUM/blob/main/back-end/README.md

Electron

Responsável por empacotar a aplicação e gerar o executável desktop.

🔗 Mais detalhes da arquitetura:
https://github.com/pedro-Trovo/MORSLUM/blob/main/electron/README.md

Landing Page

Página de apresentação do projeto com download do aplicativo.

🔗 Mais detalhes da arquitetura:
https://github.com/pedro-Trovo/MORSLUM/blob/main/landing-page/README.md

Python Embedded (python-embed)

Diretório que contém o runtime Python portátil e todas as dependências necessárias para executar o backend no aplicativo desktop empacotado com Electron.

O que contém

• Python embedable — runtime portátil (python.exe, DLLs, bibliotecas padrão)
• Dependências do backend — Flask, flask-cors, python-dotenv, spacy, etc.
• Modelo spaCy — pt_core_news_sm (modelo de língua portuguesa)

Note

O python-embed é ignorado pelo Git (.gitignore) devido ao seu tamanho. Para builds do Electron, ele deve estar presente no diretório raiz do projeto.

Como criar

1. Baixe o Python embedable compatível no site oficial: https://www.python.org/downloads/windows/ (versão utilizada no projeto: 3.12.0)

2. Extraia o conteúdo para a pasta python-embed/ na raiz do projeto.

3. Instale o pip no embedded Python:

   python-embed\python.exe -m ensurepip

4. Instale as dependências do backend:

   python-embed\python.exe -m pip install -r back-end\requirements.txt

5. Baixe o modelo spaCy:

   python-embed\python.exe -m spacy download pt_core_news_sm

6. (Opcional) Compacte para distribuição:

   Compress-Archive -Path python-embed\* -DestinationPath python-embed.zip

Executando o Projeto em Modo Desenvolvedor

O projeto pode ser executado localmente de duas formas:

• Com Docker
• Sem Docker

Executando com Docker

1 — Clonar o repositório

git clone https://github.com/pedro-Trovo/MORSLUM

2 — Gerar o arquivo de configuração do backend

Dentro de /MORSLUM/back-end execute:

python setup_env.py

O script gera automaticamente um arquivo .env contendo:

• SECRET_KEY
• APP_MODE

⚠ Certifique-se de que:

APP_MODE=dev

3 — Iniciar os containers

Na raiz do projeto:

docker compose up --build

Após iniciar:

Frontend

http://localhost:3000

Backend

http://localhost:5000

Executando sem Docker

Backend

git clone https://github.com/pedro-Trovo/MORSLUM

Gerar .env:

python setup_env.py

Instalar dependências:

pip install -r requirements.txt

Executar servidor:

python app.py

Backend disponível em:

http://localhost:5000

Frontend

cd front-end

Instalar dependências:

npm install

Executar:

npm run dev

Frontend disponível em:

http://localhost:5173

Cronograma de Desenvolvimento

Etapa	Período
Revisão teórica sobre gramática e PLN	Mês 1
Estudo de estruturas sintáticas e conjunções	Mês 2
Pesquisa sobre spaCy e métodos de análise	Mês 2
Coleta e organização de frases	Mês 3
Desenvolvimento do Backend	Mês 4–6
Desenvolvimento do Frontend	Mês 7–9
Empacotamento com Electron	Mês 10
Testes e validação	Mês 10–11
Elaboração do relatório final	Mês 10–11

License

MIT License

Copyright (c) 2026 Pedro D. O. R. Trovo - MORSLUM

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