Construção e classificação de uma base textual em português

dc.contributorLopes, Giseli Rabello
dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/9439416101626260
dc.contributorSilva, João Carlos P. da
dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/9413102524215939
dc.contributorMarcelino, Carolina Gil
dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/3289676418940953
dc.contributorPaixão, João Antonio Recio da
dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/5705386762324718
dc.creatorOliveira, Thiago do Nascimento
dc.date2023-05-16T17:38:39Z
dc.date2023-09-27T03:00:31Z
dc.date2023-04-26
dc.date.accessioned2023-09-27T14:07:47Z
dc.date.available2023-09-27T14:07:47Z
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/11422/20474
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8919363
dc.descriptionA Web tornou-se um importante meio para disponibilização de informações. Entre as principais dificuldades, nesse contexto dinâmico, estão a busca por informações específicas e a categorização das mesmas. Com a facilidade de acesso à Internet e a possibilidade de qualquer pessoa publicar ou replicar conteúdo online, é preciso ter cuidado ao selecionar as fontes dessas informações. No domínio do setor elétrico não é diferente. Um importante ator, nesse cenário, é o IFE - Informativo Eletrônico do Setor Elétrico - que sintetiza resumos de notícias, obtidas a partir de fontes confiáveis, para profissionais do setor. A aspiração deste trabalho é propor uma metodologia a fim de se criar um modelo de classicação automática de notícias, para oferecer aos seus editores a possibilidade de uma análise rápida, completa e precisa do conteúdo do texto e atribuir de forma mais ágil e eciente as categorias dos resumos de notícias. Uma análise das implementações clássicas de aprendizado supervisionado de máquina empregando os algoritmos k-Vizinhos-Mais Próximos, Regressão Logística, Naïve Bayes, Máquinas de Vetores de Suporte, Floresta Randômica, e um comitê com esses classicadores foi realizada. Alguns valores candidatos para hiperparâmetros foram comparados e a melhor combinação deles para cada uma das implementações foi configurada em seu treinamento. Este trabalho conclui com a avaliação dos desempenhos alcançados por cada algoritmo na tarefa de classificação de texto no contexto de resumos de notícias do IFE.
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Federal do Rio de Janeiro
dc.publisherBrasil
dc.publisherInstituto de Computação
dc.publisherUFRJ
dc.rightsAcesso Aberto
dc.subjectinteligência artificial
dc.subjectmineração de dados
dc.subjectmineração de textos
dc.subjectweb scraping
dc.subjectCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
dc.titleConstrução e classificação de uma base textual em português
dc.typeTrabalho de conclusão de graduação


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