Pantheon Repositório Institucional da UFRJ
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http://hdl.handle.net/11422/20474| Tipo: | Trabalho de conclusão de graduação |
| Título: | Construção e classificação de uma base textual em português |
| Autor(es)/Inventor(es): | Oliveira, Thiago do Nascimento |
| Orientador: | Lopes, Giseli Rabello |
| Coorientador: | Silva, João Carlos P. da |
| Resumo: | 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. |
| Palavras-chave: | inteligência artificial mineração de dados mineração de textos web scraping |
| Assunto CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO |
| Unidade produtora: | Instituto de Computação |
| Editora: | Universidade Federal do Rio de Janeiro |
| Data de publicação: | 26-Abr-2023 |
| País de publicação: | Brasil |
| Idioma da publicação: | por |
| Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
| Aparece nas coleções: | Ciência da Computação |
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