Classificação de intenção de citação usando técnicas de aprendizado few-shot

Sousa Junior, Ivan Alvarenga de

Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11422/23089

Type:	Trabalho de conclusão de graduação
Title:	Classificação de intenção de citação usando técnicas de aprendizado few-shot
Author(s)/Inventor(s):	Sousa Junior, Ivan Alvarenga de
Advisor:	Lopes, Giseli Rabello
Abstract:	Este estudo investiga a eficácia da metodologia de treinamento few-shot SetFit (Sentence Transformer Fine-tuning) na classificação das intenções de citação em pesquisas científicas. Com o aumento exponencial de publicações, torna-se crucial identificar trabalhos relevantes e entender as relações entre eles. Utilizando algoritmos de Processamento de Linguagem Natural (PLN), este trabalho compara a metodologia few-shot com outras abordagens tradicionais, observando o impacto do tamanho do conjunto de treinamento no desempenho dos modelos. Os resultados indicam que, mesmo com um número limitado de exemplos, a metodologia SetFit consegue refinar modelos de linguagem para classificar intenções de citação de forma eficiente, aproximando-se da precisão de modelos mais complexos. Portanto, conclui-se que a abordagem few-shot é uma alternativa promissora para aprimorar o mapeamento de intenções de citação, facilitando a construção do conhecimento e a identificação de artigos científicos relevantes.
Keywords:	Aprendizado de máquina Redes neurais Processamento de linguagem natural Natural language processing
Subject CNPq:	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Production unit:	Instituto de Computação
Publisher:	Universidade Federal do Rio de Janeiro
Issue Date:	1-Apr-2024
Publisher country:	Brasil
Language:	por
Right access:	Acesso Aberto
Appears in Collections:	Ciência da Computação

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