{"id":122878,"date":"2025-03-17T20:42:00","date_gmt":"2025-03-18T01:42:00","guid":{"rendered":"https:\/\/latamjournalismreview.org\/?p=122878"},"modified":"2025-03-17T20:42:00","modified_gmt":"2025-03-18T01:42:00","slug":"10-conceitos-avancados-de-ia-que-todo-jornalista-deveria-conhecer-e-como-eles-podem-ser-aplicados-na-redacao","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/latamjournalismreview.org\/pt-br\/articles\/10-conceitos-avancados-de-ia-que-todo-jornalista-deveria-conhecer-e-como-eles-podem-ser-aplicados-na-redacao\/","title":{"rendered":"10 conceitos avan\u00e7ados de IA que todo jornalista deveria conhecer (e como eles podem ser aplicados na reda\u00e7\u00e3o)"},"content":{"rendered":"

Modelos de previs\u00e3o que antecipam tend\u00eancias informativas, redes neurais profundas que otimizam processos automatizados ou t\u00e9cnicas complexas que possibilitam chatbots mais inteligentes s\u00e3o elementos da intelig\u00eancia artificial (IA) cada vez mais presentes nas reda\u00e7\u00f5es.<\/span><\/p>\n

No entanto, ainda existem muitos meios de comunica\u00e7\u00e3o e jornalistas que n\u00e3o est\u00e3o totalmente familiarizados com esses conceitos, alguns dos quais est\u00e3o redefinindo a forma como o jornalismo \u00e9 produzido e consumido.<\/span><\/p>\n

Em uma publica\u00e7\u00e3o anterior, a <\/span>LatAM Journalism Review (LJR) explorou a defini\u00e7\u00e3o de conceitos b\u00e1sicos da IA e sua aplica\u00e7\u00e3o na reda\u00e7\u00e3o<\/span><\/a>. Desta vez, nos aprofundamos em 10 termos avan\u00e7ados de IA, como minera\u00e7\u00e3o de dados, an\u00e1lise preditiva e pesquisa sem\u00e2ntica. Tamb\u00e9m apresentamos exemplos de como esses elementos est\u00e3o ajudando os meios de comunica\u00e7\u00e3o a melhorar aspectos do seu trabalho, como a precis\u00e3o das investiga\u00e7\u00f5es, o relacionamento com o p\u00fablico e a efici\u00eancia na gera\u00e7\u00e3o de not\u00edcias.<\/span><\/p>\n

1. Entidade<\/h3>\n

Uma entidade refere-se a uma unidade de informa\u00e7\u00e3o que pode ser reconhecida, processada e utilizada por sistemas de IA. As entidades podem representar diversos elementos, como objetos, conceitos, nomes, eventos, quantidades ou rela\u00e7\u00f5es.<\/span><\/p>\n

As entidades s\u00e3o essenciais para a interpreta\u00e7\u00e3o e compreens\u00e3o dos dados em algoritmos de IA, servindo como blocos de constru\u00e7\u00e3o para que os sistemas processem e analisem informa\u00e7\u00f5es de forma eficaz. Ao reconhecer e classificar entidades, os sistemas de IA podem transformar dados n\u00e3o estruturados em informa\u00e7\u00f5es estruturadas, facilitando tarefas como an\u00e1lise de dados e recupera\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es.<\/span><\/p>\n

Exemplo<\/b> no jornalismo:<\/b> O TimeLark \u00e9 <\/span>uma ferramenta de investiga\u00e7\u00e3o jornal\u00edstica desenvolvida em 2023<\/span><\/a> por jornalistas e t\u00e9cnicos da BBC, do Projeto de Informa\u00e7\u00e3o sobre Crime Organizado e Corrup\u00e7\u00e3o (OCCRP, na sigla em ingl\u00eas) e da ag\u00eancia Reuters. A ferramenta \u00e9 usada para analisar grandes volumes de informa\u00e7\u00f5es e descobrir conex\u00f5es ocultas entre os elementos de um acontecimento noticioso.<\/span><\/p>\n

O TimeLark usa machine learning para extrair entidades de mat\u00e9rias jornal\u00edsticas n\u00e3o estruturadas, as conex\u00f5es entre elas e seu relacionamento ao longo do tempo. As informa\u00e7\u00f5es extra\u00eddas s\u00e3o ent\u00e3o representadas em gr\u00e1ficos para facilitar sua an\u00e1lise. A ferramenta foi testada com mais de 30 mil artigos da BBC e Reuters sobre a guerra na Ucr\u00e2nia, onde as entidades extra\u00eddas eram l\u00edderes pol\u00edticos, pa\u00edses e organismos internacionais envolvidos, bem como personagens relacionados a eles.<\/span><\/p>\n

2. Alucina\u00e7\u00f5es<\/h3>\n

No contexto da IA, as alucina\u00e7\u00f5es s\u00e3o um fen\u00f4meno em que um modelo de IA \u2013 especialmente aqueles baseados em modelos de linguagem de grande porte (LLMs, na sigla em ingl\u00eas) \u2013 gera respostas ou resultados incorretos ou incoerentes.<\/span><\/p>\n

As alucina\u00e7\u00f5es podem ser causadas por v\u00e1rios fatores, incluindo o modelo de IA \"percebendo\" padr\u00f5es que n\u00e3o existem, ou o modelo n\u00e3o ter informa\u00e7\u00f5es relevantes suficientes para gerar uma resposta apropriada e tentar preencher a lacuna com informa\u00e7\u00f5es irrelevantes.<\/span><\/p>\n

Exemplo no jornalismo:<\/b> Em 2023, <\/span>jornalistas do New York Times testaram a precis\u00e3o do ChatGPT <\/span><\/a>com perguntas como quando o jornal publicou a primeira mat\u00e9ria sobre IA.<\/span><\/p>\n

A plataforma respondeu que se tratava da mat\u00e9ria \"As m\u00e1quinas ser\u00e3o capazes de aprender e resolver problemas, preveem os cientistas\", supostamente publicado em 10 de julho de 1956, como parte da cobertura de uma confer\u00eancia seminal no Dartmouth College, em New Hampshire.<\/span><\/p>\n

O New York Times informou que a confer\u00eancia foi real, mas a mat\u00e9ria nunca existiu.<\/span><\/p>\n

Especialistas alertaram que alucina\u00e7\u00f5es como esta mostram que o uso de IA generativa em tarefas jornal\u00edsticas automatizadas pode resultar na publica\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es falsas ou err\u00f4neas que parecem verdadeiras.<\/span><\/p>\n

3. Text-to-speech<\/h3>\n

Text-to-speech \u00e9 uma tecnologia da \u00e1rea de IA que permite gerar \u00e1udio sint\u00e9tico de voz humana a partir de texto escrito. Essa convers\u00e3o \u00e9 realizada usando algoritmos de processamento de linguagem natural (PLN) para interpretar o texto, juntamente com modelos avan\u00e7ados de s\u00edntese de fala.<\/span><\/p>\n

Entre as t\u00e9cnicas mais utilizadas est\u00e3o as redes neurais profundas, como Tacotron e WaveNet, que s\u00e3o capazes de gerar \u00e1udio flu\u00eddo e com apar\u00eancia natural. Outras t\u00e9cnicas mais tradicionais, mas cada vez menos utilizadas, s\u00e3o a concatena\u00e7\u00e3o de fragmentos de fala pr\u00e9-gravados ou modelos matem\u00e1ticos que simulam as propriedades ac\u00fasticas da fala.<\/span><\/p>\n

\"AI-generatedExemplo no jornalismo:<\/b> Illariy \u00e9 o nome de <\/span>um avatar criado com IA para apresentar as not\u00edcias na l\u00edngua qu\u00edchua<\/span><\/a> em um notici\u00e1rio universit\u00e1rio no Peru.<\/span><\/p>\n

Para fazer Illariy falar qu\u00edchua fluentemente, seus criadores usaram o D-ID, uma plataforma capaz de fazer imagens \"falarem\" usando tecnologias de convers\u00e3o de texto em fala. Como o qu\u00edchua n\u00e3o est\u00e1 entre os idiomas suportados pelo D-ID, os criadores do Illariy forneceram \u00e0 plataforma um texto com voc\u00e1bulos fon\u00e9ticos em espanhol que, uma vez lidos pelo sistema, emulavam palavras em qu\u00edchua.<\/span><\/p>\n

4. Reconhecimento \u00f3ptico de caracteres<\/h3>\n

O reconhecimento \u00f3ptico de caracteres (OCR, na sigla em ingl\u00eas) \u00e9 uma tecnologia que usa algoritmos especializados para converter documentos com texto em texto edit\u00e1vel. Esta tecnologia permite a digitaliza\u00e7\u00e3o de documentos impressos e permite que sistemas inform\u00e1ticos leiam e processem o texto contido em imagens ou arquivos digitalizados.<\/span><\/p>\n

Os sistemas por tr\u00e1s do OCR podem ser de vis\u00e3o computacional, reconhecimento de padr\u00f5es ou algoritmos de aprendizagem profunda (Deep Learning OCR). Estes \u00faltimos s\u00e3o comumente baseados em redes neurais e s\u00e3o especialmente \u00fateis no reconhecimento de textos manuscritos.<\/span><\/p>\n

Exemplo no jornalismo:<\/b> O Cons\u00f3rcio Internacional de Jornalistas Investigativos (ICIJ) criou o <\/span>Datashare<\/span><\/a>, uma ferramenta de c\u00f3digo aberto que permite fazer upload de grandes quantidades de dados e pesquisar informa\u00e7\u00f5es. A ferramenta inclui tecnologia OCR que permite digitalizar texto de documentos digitalizados e manuscritos.<\/span><\/p>\n

Um dos usos mais not\u00e1veis do Datashare foi <\/span>na mega investiga\u00e7\u00e3o transfronteiri\u00e7a e colaborativa<\/span><\/a> \"Pandora Papers\", em que a ferramenta ajudou a organizar e analisar 11,9 milh\u00f5es de documentos vazados. A fun\u00e7\u00e3o OCR permitiu aos jornalistas detectar automaticamente nomes e organiza\u00e7\u00f5es em documentos, bem como extrair entidades para bases de dados.<\/span><\/p>\n

5. Minera\u00e7\u00e3o de dados<\/h3>\n

O <\/span>data mining<\/span><\/i> ou minera\u00e7\u00e3o de dados \u00e9 um processo anal\u00edtico que utiliza t\u00e9cnicas de machine learning, estat\u00edstica e sistemas de banco de dados para explorar grandes conjuntos de dados e descobrir padr\u00f5es, tend\u00eancias e relacionamentos significativos que n\u00e3o s\u00e3o imediatamente vis\u00edveis.<\/span><\/p>\n

Exemplo no jornalismo:<\/b> Para investiga\u00e7\u00f5es jornal\u00edsticas baseadas em vazamentos de milh\u00f5es de documentos, \u00e9 necess\u00e1ria a an\u00e1lise de grandes quantidades de dados. Jornalistas convocados pelo ICIJ para mega investiga\u00e7\u00f5es como o Panama Papers, o Paradise Papers ou os Pandora Papers <\/span>recorreram ao RapidMiner, uma ferramenta que usa algoritmos de minera\u00e7\u00e3o de dados.<\/span><\/a><\/p>\n

O RapidMiner ajuda a processar texto e metadados de documentos vazados e criar agrupamentos baseados em palavras e frases comuns, para que a consulta dos arquivos seja mais \u00e1gil.<\/span><\/p>\n

6. An\u00e1lise preditiva\"Cover<\/h3>\n

A an\u00e1lise preditiva em IA \u00e9 uma abordagem baseada em modelos estat\u00edsticos, algoritmos de machine learning e dados hist\u00f3ricos para prever eventos futuros. Seu objetivo \u00e9 identificar padr\u00f5es e tend\u00eancias em grandes volumes de dados para otimizar a tomada de decis\u00f5es.<\/span><\/p>\n

Os algoritmos de an\u00e1lise preditiva processam dados hist\u00f3ricos por meio de um fluxo de trabalho que inclui coleta, limpeza e estrutura\u00e7\u00e3o das informa\u00e7\u00f5es. O sistema ent\u00e3o seleciona as vari\u00e1veis mais relevantes e aplica modelos matem\u00e1ticos como regress\u00e3o, \u00e1rvores de decis\u00e3o ou redes neurais para gerar previs\u00f5es baseadas em probabilidades e padr\u00f5es detectados nos dados.<\/span><\/p>\n

Exemplo no jornalismo:<\/b> O jornal New York Times <\/span>usou algoritmos de an\u00e1lise preditiva para algumas de suas estrat\u00e9gias comerciais e editoriais.<\/span><\/a> O jornal utilizou essa t\u00e9cnica para analisar como os leitores se tornam assinantes e como eles poderiam ser influenciados para aumentar essas convers\u00f5es.<\/span><\/p>\n

A an\u00e1lise preditiva tamb\u00e9m ajudou o ve\u00edculo a entender os t\u00f3picos que geram maior envolvimento do leitor, para que as equipes de marketing pudessem saber que tipos de artigos promover nas redes sociais.<\/span><\/p>\n

7. Pesquisa sem\u00e2ntica<\/h3>\n

A pesquisa sem\u00e2ntica \u00e9 uma t\u00e9cnica avan\u00e7ada de pesquisa de dados que se concentra na compreens\u00e3o do significado e da inten\u00e7\u00e3o por tr\u00e1s de uma consulta, em vez de simplesmente pesquisar correspond\u00eancias literais de palavras-chave.<\/span><\/p>\n

Essa tecnologia utiliza PLN e machine learning para analisar a linguagem natural e capturar nuances como contexto e inten\u00e7\u00e3o do usu\u00e1rio, resultando em uma pesquisa mais precisa e relevante.<\/span><\/p>\n

Exemplo no jornalismo:<\/b> AskFT \u00e9 uma ferramenta generativa de IA desenvolvida pelo jornal brit\u00e2nico Financial Times em 2024<\/span><\/a>, inicialmente dispon\u00edvel apenas para seus clientes corporativos. A ferramenta utiliza um LLM que, por meio de busca sem\u00e2ntica, encontra mat\u00e9rias relevantes para a pergunta do usu\u00e1rio.<\/span><\/p>\n

Para isso, as mat\u00e9rias s\u00e3o previamente desconstru\u00eddas em segmentos e vetorizadas. A ferramenta resume as mat\u00e9rias resultantes da busca em uma resposta gerada pelo LLM, que inclui cita\u00e7\u00f5es das mat\u00e9rias.<\/span><\/p>\n

8. Reconhecimento de Entidades Nomeadas<\/h3>\n

O Reconhecimento de Entidades Nomeadas (Named Entity Recognition, NER) \u00e9 uma sub\u00e1rea do PLN que se concentra na identifica\u00e7\u00e3o e classifica\u00e7\u00e3o de entidades nomeadas em textos n\u00e3o estruturados. Essas entidades podem incluir nomes de pessoas, organiza\u00e7\u00f5es, locais, quantidades, valores monet\u00e1rios, porcentagens, etc.<\/span><\/p>\n

O NER utiliza algoritmos, modelos estat\u00edsticos e aprendizagem profunda para detectar entidades e classific\u00e1-las, facilitando a an\u00e1lise e processamento de textos n\u00e3o estruturados.<\/span><\/p>\n

Exemplo no jornalismo:<\/b> Jornalistas do La Naci\u00f3n (Argentina), Ojo P\u00fablico (Peru), CLIP (Costa Rica) e MuckRock (Estados Unidos) <\/span>desenvolveram em 2021 o DockIns<\/span><\/a>, ferramenta que, por meio de t\u00e9cnicas de machine learning e PLN, analisa e classifica documentos de conte\u00fado n\u00e3o estruturado, extrai informa\u00e7\u00f5es desses documentos e identifica temas e entidades.<\/span><\/p>\n

Para aperfei\u00e7oar a ferramenta, a equipe testou diversos modelos NER, incluindo SpaCy e DocumentCloud, com mais de 10 mil documentos com dados n\u00e3o estruturados de licita\u00e7\u00f5es, contratos e compras do Minist\u00e9rio de Seguran\u00e7a da Argentina.<\/span><\/p>\n

9. Gera\u00e7\u00e3o Aumentada por Recupera\u00e7\u00e3o<\/h3>\n

A Gera\u00e7\u00e3o Aumentada por Recupera\u00e7\u00e3o (Retrieval-Augmented Generation, RAG) \u00e9 uma t\u00e9cnica de IA que combina a gera\u00e7\u00e3o de linguagem natural com a recupera\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es de outras fontes al\u00e9m dos dados usados para o treinamento do modelo. Isso ajuda a melhorar a precis\u00e3o das respostas geradas e a evitar \"alucina\u00e7\u00f5es\".<\/span><\/p>\n

\"InterfaceUm sistema RAG, composto por um LLM e um sistema de recupera\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00e3o, pode at\u00e9 conectar-se a fontes de informa\u00e7\u00e3o em tempo real ou frequentemente atualizadas, como redes sociais ou sites de not\u00edcias, para gerar respostas com dados atualizados.<\/span><\/p>\n

Exemplo no jornalismo:<\/b> Para evitar ao m\u00e1ximo \"alucina\u00e7\u00f5es\", <\/span>o F\u00e1timaGPT, o chatbot de verifica\u00e7\u00e3o do ve\u00edculo brasileiro especializado em fact-checking Aos Fatos<\/span><\/a>, usa um modelo RAG. Este modelo RAG vincula o modelo de aprendizagem de linguagem do chatbot a um banco de dados espec\u00edfico e confi\u00e1vel de onde extrai as informa\u00e7\u00f5es necess\u00e1rias para gerar respostas.<\/span><\/p>\n

Esta base de dados \u00e9 composta por todo o material jornal\u00edstico e de verifica\u00e7\u00e3o que o Aos Fatos tem produzido.<\/span><\/p>\n

10. Prompt design<\/h3>\n

O <\/span>prompt design<\/span><\/i> ou design de instru\u00e7\u00f5es \u00e9 o processo de cria\u00e7\u00e3o e otimiza\u00e7\u00e3o das instru\u00e7\u00f5es dadas aos modelos de IA para que gerem respostas precisas, coerentes e adequadas \u00e0s necessidades do usu\u00e1rio.<\/span><\/p>\n

Um bom design de prompts n\u00e3o apenas melhora a precis\u00e3o das respostas de LLMs, como ChatGPT ou Gemini, mas tamb\u00e9m permite que voc\u00ea aproveite ao m\u00e1ximo os recursos dessas ferramentas.<\/span><\/p>\n

O design de prompts inclui o uso de diferentes t\u00e9cnicas, dependendo da situa\u00e7\u00e3o e do contexto do usu\u00e1rio. Algumas delas s\u00e3o o uso de exemplos, t\u00e9cnicas de tentativa e erro, atribui\u00e7\u00e3o de pap\u00e9is e delimita\u00e7\u00e3o de escopo, entre outros.<\/span><\/p>\n

Exemplo no jornalismo:<\/b> Joe Amditis, jornalista e professor da Montclair State University em Nova Jersey, publicou em 2023 o <\/span>\"Manual de prompts para iniciantes: ChatGPT para editores de not\u00edcias locais\"<\/span><\/a>, no qual ele ensina como os jornalistas podem criar prompts eficazes e como calibr\u00e1-los para casos de uso espec\u00edficos em suas reda\u00e7\u00f5es.<\/span><\/p>\n

O documento apresenta as partes que comp\u00f5em um bom prompt, discute a import\u00e2ncia da clareza, especificidade e contextualiza\u00e7\u00e3o em seu design e oferece diversas t\u00e9cnicas que os jornalistas podem utilizar. Tamb\u00e9m aborda a import\u00e2ncia da itera\u00e7\u00e3o e da experimenta\u00e7\u00e3o no design de prompts para melhorar a precis\u00e3o e a relev\u00e2ncia das respostas.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Conhe\u00e7a o significado de termos avan\u00e7ados de IA, como minera\u00e7\u00e3o de dados, an\u00e1lise preditiva e pesquisa sem\u00e2ntica, e exemplos de como jornalistas e meios de comunica\u00e7\u00e3o de todo o mundo aplicaram esses conceitos para aproveitar ao m\u00e1ximo a IA em seu trabalho di\u00e1rio.<\/p>\n","protected":false},"author":19,"featured_media":121971,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[1217],"tags":[1556],"coauthors":[2753],"class_list":["post-122878","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-inovacao-pt-br","tag-inteligencia-artificial-pt-br"],"acf":[],"yoast_head":"\n10 conceitos avan\u00e7ados de IA que todo jornalista deveria conhecer (e como eles podem ser aplicados na reda\u00e7\u00e3o) - LatAm Journalism Review by the Knight Center<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"10 conceitos avan\u00e7ados de IA que todo jornalista deveria conhecer (e como eles podem ser aplicados na reda\u00e7\u00e3o) Inova\u00e7\u00e3o. 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He has written for publications such as TODO Austin, Texas Music Magazine and The Austin Chronicle. C\u00e9sar has a Master's degree in Journalism from the University of Texas at Austin and a Bachelors degree in Communication from the National Autonomous University of Mexico. He previously wrote about innovation in journalism for the Gabo Foundation in Colombia and currently reports for the Knight Center's LatAmJournalism Review digital magazine. A native of Mexico City, C\u00e9sar has become a digital nomad combining content creation with his passion for travel. ________ C\u00e9sar L\u00f3pez Linares inici\u00f3 su carrera en el diario mexicano REFORMA como coeditor de entretenimiento y medios. Ha escrito para publicaciones como TODO Austin, Texas Music Magazine y The Austin Chronicle. C\u00e9sar tiene una Maestr\u00eda en Periodismo de la Universidad de Texas en Austin y una Licenciatura en Comunicaci\u00f3n de la Universidad Nacional Aut\u00f3noma de M\u00e9xico. 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Nascido na Cidade do M\u00e9xico, C\u00e9sar se tornou um n\u00f4made digital combinando a cria\u00e7\u00e3o de conte\u00fado com sua paix\u00e3o por viagens.","sameAs":["https:\/\/x.com\/cesarisch"],"url":"https:\/\/latamjournalismreview.org\/pt-br\/articles\/author\/cesar-lopez-linares\/"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/latamjournalismreview.org\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/122878","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/latamjournalismreview.org\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/latamjournalismreview.org\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/latamjournalismreview.org\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/users\/19"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/latamjournalismreview.org\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=122878"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/latamjournalismreview.org\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/122878\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":122884,"href":"https:\/\/latamjournalismreview.org\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/122878\/revisions\/122884"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/latamjournalismreview.org\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/media\/121971"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/latamjournalismreview.org\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=122878"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/latamjournalismreview.org\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=122878"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/latamjournalismreview.org\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=122878"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/latamjournalismreview.org\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/coauthors?post=122878"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}