Teste
2019
Artigos Completo Publicado em Periódico
SINOARA, ROBERTA A. ; CAMACHO-COLLADOS, JOSE ; ROSSI, RAFAEL G. ; NAVIGLI, ROBERTO ; REZENDE, SOLANGE O. . Knowledge-enhanced document embeddings for text classification. KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS, v. 163, p. 955-971
COUTINHO, FELIPE PROVEZANO ; REZENDE, SOLANGE OLIVEIRA ; ROSSI, RAFAEL GERALDELI . GA-TCTN: a framework for hyper-parameter optimization and text classification using transductive semi-supervised learning through term networks. LEARNING AND NONLINEAR MODELS, v. 17, p. 27-41.
Trabalhos completos publicados em anais de congressos
VASQUES, D. G. ; SANTOS, G. S. ; GOMES, F. D. ; GALINDO, J. F. ; MARTINS, P. S. . Use Case Extraction through Knowledge Acquisition. In: 2019 IEEE 10th Annual Information Technology, Electronics and Mobile Communication Conference (IEMCON), 2019, Vancouver. 2019 IEEE 10th Annual Information Technology, Electronics and Mobile Communication Conference (IEMCON).
VASQUES, DILDRE G. ; GALINDO, JUAN F. ; DOS SANTOS, GLAUCIA S. ; GOMES, FRANCIENE D. ; GARCIA-NUNES, PEDRO I. ; MARTINS, PAULO S. . An Educational Process for Requirements Extraction and Use Case Modeling Based on Problem-Based Learning and Knowledge Acquisition. In: the XV Brazilian Symposium, 2019, Aracaju. Proceedings of the XV Brazilian Symposium on Information Systems – SBSI’19.
2019
- Representações semanticamente enriquecidas para mineração de textos em português: Modelos e Aplicações
- Descrição: Com a crescente geração e disponibilização de textos, seja internamente nas organizações ou na Web, técnicas de Mineração de Textos têm se tornado essenciais no apoio à análise e extração de conhecimento desses dados. Independentemente da aplicação ou técnica utilizada, o tratamento semântico dos textos é um grande desafio do processo de mineração. Esse desafio é ainda maior quando se considera textos escritos no idioma português, visto as particularidades do idioma e o limitado volume de recursos e pesquisas desenvolvidas. Nesse contexto, este projeto visa avançar as pesquisas da área de Mineração de Textos, com foco no idioma português, e disseminar o conhecimento da área por meio da aplicação em diferentes problemas do mundo real. Assim, serão investigados e propostos modelos de representação de textos semanticamente enriquecidos, abordando tanto representações no modelo espaço-vetorial quanto representações em rede, bem como sua aplicação no aprendizado baseado em uma única classe. Para viabilizar a pesquisa, coleções de textos escritos em português serão coletadas, preparadas e caracterizadas, disponibilizando à comunidade informações consolidadas sobre coleções rotuladas e disponibilizadas para pesquisa. Por fim, as representações semanticamente enriquecidas serão avaliadas e aplicadas em diferentes problemas práticos de Mineração de Textos, como análise de sentimentos, sistemas de recomendação, detecção de notícias falsas, descoberta baseada em literatura e mineração de eventos.
- Coordenador: Solange Oliveira Rezende
- Membros participantes do laboratório: Rafael Geraldeli Rossi e Ricardo Marcondes Marcacini
- Financiamento: Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
- Duração: 2020 – 2023