Please use this identifier to cite or link to this item:
http://hdl.handle.net/11422/20474
Type: | Trabalho de conclusão de graduação |
Title: | Construção e classificação de uma base textual em português |
Author(s)/Inventor(s): | Oliveira, Thiago do Nascimento |
Advisor: | Lopes, Giseli Rabello |
Co-advisor: | Silva, João Carlos P. da |
Abstract: | A 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 classicação 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 eciente 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 classicadores 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. |
Keywords: | inteligência artificial mineração de dados mineração de textos web scraping |
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: | 26-Apr-2023 |
Publisher country: | Brasil |
Language: | por |
Right access: | Acesso Aberto |
Appears in Collections: | Ciência da Computação |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
TNOliveira.pdf | 2.25 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.