Processamento de linguagem natural: uma abordagem através do Word2Vec

Ramos Júnior, Sidney Ribeiro; Silva, Leonardo Neves da

Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11422/23621

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Bastos, Valeria Menezes	-
dc.contributor.author	Silva, Leonardo Neves da	-
dc.contributor.author	Ramos Júnior, Sidney Ribeiro	-
dc.date.accessioned	2024-09-06T13:44:20Z	-
dc.date.available	2024-09-08T03:00:17Z	-
dc.date.issued	2024-05-28	-
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11422/23621	-
dc.language	por	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal do Rio de Janeiro	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	Word2Vec	pt_BR
dc.subject	Processamento de linguagem natural	pt_BR
dc.subject	Natural language processing	pt_BR
dc.subject	Wikipedia	pt_BR
dc.subject	Clueweb	pt_BR
dc.title	Processamento de linguagem natural: uma abordagem através do Word2Vec	pt_BR
dc.type	Trabalho de conclusão de graduação	pt_BR
dc.contributor.referee1	Rossetto, Silvana	-
dc.contributor.referee2	Paixão, João Antonio Recio da	-
dc.description.resumo	Este trabalho investiga o Processamento de Linguagem Natural (PLN) utilizando diversas técnicas e ferramentas, com ênfase na aplicação Word2Vec. O PLN é uma área de estudo essencial para a interação entre computadores e linguagens humanas, sendo crucial para aplicações como tradução automática, análise de sentimentos e assistentes virtuais. Além do Word2Vec, o estudo explora diversas ferramentas e técnicas utilizadas para processar e analisar grandes bases de dados textuais. Entre os principais corpus, estão a Wikipedia e o ClueWeb. O estudo também implementa e avalia métodos de limpeza de dados e normalização de texto, abordando questões como a remoção de acentuação e a correção de erros ortográficos. Esses processos são essenciais para preparar o texto bruto para a análise subsequente, garantindo que os modelos possam operar com maior eficiência. O trabalho testa algumas soluções para a análise de similaridade semântica entre palavras e avaliação de contextos linguísticos. Os resultados demonstram se técnicas aplicadas são eficazes para melhorar a compreensão e o processamento automático da linguagem natural. Apesar do NELL ter sido a principal inspiração para o início do desenvolvimento, a proposta central é validar o uso dessas ferramentas no contexto da língua portuguesa, mostrando sua aplicabilidade e eficácia em diversas tarefas de PLN.	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.department	Instituto de Computação	pt_BR
dc.publisher.initials	UFRJ	pt_BR
dc.subject.cnpq	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO	pt_BR
dc.embargo.terms	aberto	pt_BR
Appears in Collections:	Ciência da Computação

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