Banca de DEFESA: VÂNIA BATISTA DOS SANTOS

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: VÂNIA BATISTA DOS SANTOS
DATA: 21/02/2020
HORA: 10:00
LOCAL: Sala de Videoconferência
TÍTULO:

META-APRENDIZAGEM APLICADA A CLASSIFICAÇÃO DE TEXTO MULTIRRÓTULO

PALAVRAS-CHAVES:

Meta-aprendizagem. Classificação de Texto. Classificação Multirrótulo. Processamento de Linguagem Natural. Mineração de dados.

PÁGINAS: 72
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
RESUMO:

A classificação é uma tarefa preditiva da Mineração de Dados que utiliza um conjunto de dados
(instâncias), previamente rotulados, para o treinamento de um algoritmo que tem a função de
aprender com os dados apresentados e ser capaz de predizer os rótulos de novas instâncias. A
classificação multirrótulo, por sua vez, difere da tradicional classificação monorrótulo ao permitir
que cada instância do conjunto de dados esteja associada a mais de um rótulo. Dessa
forma, no domínio de textos, caracterizado pela diversidade, volume e produção crescente, a
classificação multirrótulo desempenha um papel importante ao permitir que, de forma automática,
seja extraído o máximo de informação embutida nesses dados. Por meio dos textos, é
possível identificar conteúdos de grande valor para a tomada de decisão, como interesses, opiniões
e sentimentos. Algumas áreas que exploram formas de trabalhar com os dados textuais
são Processamento de Linguagem Natural, Mineração de Dados e Aprendizado de Máquina.
A classificação multirrótulo dispõe de um significativo número de técnicas de aprendizagem
disponíveis para a sua execução. Porém, encontrar a que seja mais apropriada para um determinado
conjunto de dados, não é uma tarefa trivial, pois exige conhecimento das técnicas,
consecutivos experimentos e, consequentemente, tempo. Nesse contexto, a meta-aprendizagem
apresenta a relevância de sua aplicação ao investigar formas de automatizar o processo de seleção
das melhores técnicas para determinado problema. Portanto, o objetivo deste trabalho é
aplicar a meta-aprendizagem no desenvolvimento de um método para a classificação de textos
multirrótulo, o qual busca selecionar o melhor algoritmo de classificação para cada instância
do conjunto de dados apresentado. Os resultados experimentais demonstraram a eficácia do
método proposto.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - LUIZ HENRIQUE DE CAMPOS MERSCHMANN (Membro)
Interno - MAYRON CESAR DE OLIVEIRA MOREIRA (Suplente)
Interno - DENILSON ALVES PEREIRA (Membro)
Externo à Instituição - RICARDO CERRI - UFSCAR (Suplente)
Externo à Instituição - ELAINE RIBEIRO DE FARIA PAIVA - UFU (Membro)