Banca de DEFESA: LUYZA ELLEN DOMINGOS DO NASCIMENTO

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: LUYZA ELLEN DOMINGOS DO NASCIMENTO
DATA: 27/02/2025
HORA: 08:00
LOCAL: Centro de Informática
TÍTULO: Classificação de Texto: uma nova abordagem utilizando agrupamento por interseção de conjuntos
PALAVRAS-CHAVES: Agrupamento, Algoritmo Guloso, Classificação de Texto, Naive Bayes e Teorema de Bayes
PÁGINAS: 57
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
SUBÁREA: Teoria da Computação
ESPECIALIDADE: Computabilidade e Modelos de Computação
RESUMO: Na atual conjuntura da era da digitalização de textos, há uma certa urgência em categorizá-los. O processo para realizar esse ganho de informações e organização é chamado de classificação de texto, em que textos são classificados conforme as suas categorias. A partir da utilização de técnicas de processamento de linguagem natural e de algoritmos de machine learning, é possível realizar a implementação de modelos de classificação de texto. Nesse sentido, este trabalho propõe um modelo intitulado Intersect Bayes para o problema de classificação de texto. Tendo em vista que, com o aumento no volume de mensagens, se torna necessário adotar métodos eficientes para identificá-los. O modelo proposto combina o Teorema de Bayes com o Problema de Agrupamento por Interseção de Conjuntos (PAIC) para explorar as dependências entre palavras em uma base de dados. Para isso, introduzimos uma nova formulação matemática para o PAIC e uma heurística polinomial para obter soluções aproximadas. Os resultados demonstraram que o modelo proposto, apesar de uma alta complexidade, apresenta métricas satisfatórias para uma classificação de texto.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2551745 - GILBERTO FARIAS DE SOUSA FILHO
Interno - 1723491 - CLAUIRTON DE ALBUQUERQUE SIEBRA
Externo ao Programa - 1827772 - YURI DE ALMEIDA MALHEIROS BARBOSA