Combinação de modelos por método físico inspirado para a classificação científica de patentes (2023)
- Authors:
- Autor USP: RESENDE, LUCAS LOPES - EACH
- Unidade: EACH
- DOI: 10.11606/D.100.2023.tde-16012024-085102
- Subjects: PATENTE; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; ALGORITMOS GENÉTICOS; PROCESSAMENTO DE TEXTO
- Keywords: BERT; Citações a não Patentes; Comitê de Classificadores; Ensemble Learning; Non-Patent References
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Abstract: Este presente trabalho propõe um modelo físico inspirado para a composição de modelos de aprendizado de máquina. O objetivo é aplicar o modelo para o estudo bibliométrico da relação entre ciência e tecnologia nos países latino-americanos por meio de citações a não patentes. Na metodologia, as citações a não patentes foram utilizadas como recurso de supervisão para os classificadores Naive Bayes, BERT e SVM OneClass. Em seguida, os classificadores são combinados por meio de comitê de superposição para a classificação científica das patentes. Foi avaliado o alinhamento com as citações a não patentes, a distorção da representatividade e a significância estatística dos resultados produzidos. Verificou-se que o modelo de superposição é 5,18% mais alinhado com as citações a não patentes e distorce 18,96% menos a proporção esperada das classes que o método de base Naive Bayes. Respectivamente, os resultados são significativos para o teste-z e para teste qui-quadrado de aderência com significância para α < 0,05. Durante a aplicação do classificador de comitê, foi criada uma interpretação inspirada pelas leis da termodinâmica para explicar a superioridade dos métodos de comitê sobre os preditores fracos. É apontado que a entropia é conceito essencial para explicar a melhoria da acurácia nos métodos de comitê.Por fim, as predições do classificador de comitê são utilizadas para criação de rede que representa a intensidade da interação entre as áreas científicas e as áreas tecnológicas, como também para regressão que compara o peso da produção científica de um país com relação à proporção esperada da produção de patentes. Concluímos que o classificador de superposição é capaz de fornecer um resultado mais verossímil para o problema da classificação científica de patentes
- Imprenta:
- Data da defesa: 14.08.2023
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- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
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ABNT
RESENDE, Lucas Lopes. Combinação de modelos por método físico inspirado para a classificação científica de patentes. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100132/tde-16012024-085102/. Acesso em: 10 jan. 2026. -
APA
Resende, L. L. (2023). Combinação de modelos por método físico inspirado para a classificação científica de patentes (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100132/tde-16012024-085102/ -
NLM
Resende LL. Combinação de modelos por método físico inspirado para a classificação científica de patentes [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100132/tde-16012024-085102/ -
Vancouver
Resende LL. Combinação de modelos por método físico inspirado para a classificação científica de patentes [Internet]. 2023 ;[citado 2026 jan. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/100/100132/tde-16012024-085102/
Informações sobre o DOI: 10.11606/D.100.2023.tde-16012024-085102 (Fonte: oaDOI API)
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