Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11422/14341
Type: Trabalho de conclusão de graduação
Title: Classificação de texto usando codificação de palavras
Author(s)/Inventor(s): Moreira, Diego Jesus da Costa
Advisor: Lima, Priscila Machado Vieira
Co-advisor: Benevides, Mario Roberto Folhadela
Abstract: Neste trabalho, serão explicadas 3 formas de codificação de textos. Essas codificações são comparadas em busca de um melhor resultado na classificação do nosso conjunto de dados. Para realizar a classificação do texto codificado, são comparados 3 classificadores. Os nossos principais objetivos são avaliar a acurácia e tempo de execução desses classificadores usando os codificadores testados e testar a acurácia da codificação nos classificadores testados. Para realizar os testes serão usados dois conjuntos de dados, um com muitos exemplos e outros com poucos exemplos, o motivo para essa escolha é analisar como os codificadores e classificadores atuam nesses cenários distintos e tentar traçar uma curva de progressão para as métricas apuradas. Por fim, esse trabalho abordará uma possível combinação entre codificadores e classificadores usados. Essa escolha será baseada nos gráficos gerados e resultados obtidos. A analise principal, que será feita tanto para os codificadores quanto para os classificadores, será verificar se os modelos mais simples conseguem competir com os modelos mais robustos em acurácia e se os modelos mais complexos conseguem competir em tempo de execução.
Keywords: Classificação
Processamento de linguagem natural
Inteligência artificial
Redes neurais
Subject CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO::LINGUAGEM FORMAIS E AUTOMATOS
Production unit: Instituto de Computação
Publisher: Universidade Federal do Rio de Janeiro
Issue Date: 3-Feb-2021
Publisher country: Brasil
Language: por
Right access: Acesso Aberto
Appears in Collections:Ciência da Computação

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
DJCMoreira.pdf485.51 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.