Caracterização autoral a partir de textos utilizando redes neurais artificiais (2019)
- Authors:
- Autor USP: DIAS, RAFAEL FELIPE SANDRONI - EACH
- Unidade: EACH
- Subjects: RECONHECIMENTO DE PADRÕES; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; REDES NEURAIS; RECONHECIMENTO DE TEXTO
- Keywords: Artificial Neural Networks; Author Profiling; Caracterização autoral; Redes Neurais Artificiais; Word Embeddings
- Language: Português
- Abstract: A caracterização autoral (CA) é uma tarefa computacional de reconhecimento de características de autores de textos com base em seus padrões linguísticos. O uso de modelos computacionais de CA permite inferir características sociais a partir do texto, mesmo que os autores não escolham conscientemente colocar indicadores dessas características no texto. A tarefa de CA pode ser importante para diversas aplicações práticas, tais como análise forense e marketing. Abordagens tradicionais de CA muitas vezes utilizam conhecimento linguístico, que exige conhecimento prévio e demanda esforço manual para extração de características. Recentemente, o uso de redes neurais artificiais têm demonstrado resultado satisfatório em problemas de processamento de linguagem natural (PLN), entretanto, para caracterização autoral, apresenta um nível variado de sucesso. Este trabalho tem o objetivo de organizar, definir e explorar diversas tarefas de caracterização autoral a partir de córpus textuais, abrangendo três idiomas (i.e., português, inglês e espanhol) e quatro domínios textuais (i.e., redes sociais, questionários, SMS e blogs). Foram propostos seis modelos baseados em redes neurais e Word Embeddings, comparando-se com sistemas de baseline utilizando regressão logística e TF-IDF... (Continua)(Continuação) Os resultados dos modelos de Long Short Term Memory (LSTM) with self-attention e Convolutional Neural Network (CNN) sugerem que tais técnicas apresentam desempenho superior ao baseline quando córpus grandes são utilizados. Os modelos de LSTM with self-attention baseados em representação de Word Embeddings e Char apresentam desempenho superior ao estado da arte da competição PAN-CLEF 2013
- Imprenta:
- Data da defesa: 11.10.2019
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ABNT
DIAS, Rafael Felipe Sandroni. Caracterização autoral a partir de textos utilizando redes neurais artificiais. 2019. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2019. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-24012020-202805/. Acesso em: 09 out. 2024. -
APA
Dias, R. F. S. (2019). Caracterização autoral a partir de textos utilizando redes neurais artificiais (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-24012020-202805/ -
NLM
Dias RFS. Caracterização autoral a partir de textos utilizando redes neurais artificiais [Internet]. 2019 ;[citado 2024 out. 09 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-24012020-202805/ -
Vancouver
Dias RFS. Caracterização autoral a partir de textos utilizando redes neurais artificiais [Internet]. 2019 ;[citado 2024 out. 09 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100131/tde-24012020-202805/
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