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Trabalho de evento-anais periodico
Exploring text decoding methods for portuguese legal text generation (2023)
Sakiyama, Kenzo ; Montanari, Raphael ; Malaquias Junior, Roseval Donisete ; Nogueira, Rodrigo Frassetto ; Romero, Roseli Aparecida Francelin
Fonte: Lecture Notes in Artificial Intelligence. Nome do evento: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidades: ICMC, EESC
Assuntos: PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, TRATAMENTO AUTOMÁTICO DE TEXTOS E DISCURSOS, RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO, PORTUGUÊS DO BRASIL
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ABNT
SAKIYAMA, Kenzo et al. Exploring text decoding methods for portuguese legal text generation. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-45368-7_5. Acesso em: 16 nov. 2024. , 2023
APA
Sakiyama, K., Montanari, R., Malaquias Junior, R. D., Nogueira, R. F., & Romero, R. A. F. (2023). Exploring text decoding methods for portuguese legal text generation. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-031-45368-7_5
NLM
Sakiyama K, Montanari R, Malaquias Junior RD, Nogueira RF, Romero RAF. Exploring text decoding methods for portuguese legal text generation [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2023 ; 14195 63-77.[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-45368-7_5
Vancouver
Sakiyama K, Montanari R, Malaquias Junior RD, Nogueira RF, Romero RAF. Exploring text decoding methods for portuguese legal text generation [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2023 ; 14195 63-77.[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-45368-7_5
Dissertação (Mestrado)
Geração Automática de Verbetações para Recuperação de Informações no Domínio Jurídico Brasileiro (2023)
Sakiyama, Kenzo ; Nogueira, Rodrigo Frassetto (coorient); Romero, Roseli Aparecida Francelin (Orientador)
Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, SISTEMA JUDICIÁRIO, AUTOMAÇÃO DAS LÍNGUAS NATURAIS, RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO, ANÁLISE DE TEXTO
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ABNT
SAKIYAMA, Kenzo. Geração Automática de Verbetações para Recuperação de Informações no Domínio Jurídico Brasileiro. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-18122023-153735/. Acesso em: 16 nov. 2024.
APA
Sakiyama, K. (2023). Geração Automática de Verbetações para Recuperação de Informações no Domínio Jurídico Brasileiro (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-18122023-153735/
NLM
Sakiyama K. Geração Automática de Verbetações para Recuperação de Informações no Domínio Jurídico Brasileiro [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-18122023-153735/
Vancouver
Sakiyama K. Geração Automática de Verbetações para Recuperação de Informações no Domínio Jurídico Brasileiro [Internet]. 2023 ;[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-18122023-153735/
Trabalho de evento-anais periodico
A framework for controversial political topics identification using Twitter data (2023)
Sakiyama, Kenzo ; Rodrigues, Lucas de Souza ; Nogueira, Bruno Magalhães ; Matsubara, Edson Takashi ; Romero, Roseli Aparecida Francelin
Fonte: Lecture Notes in Artificial Intelligence. Nome do evento: Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, RECONHECIMENTO DE TEXTO, EMOÇÕES, PORTUGUÊS DO BRASIL, MÍDIAS SOCIAIS
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ABNT
SAKIYAMA, Kenzo et al. A framework for controversial political topics identification using Twitter data. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. Disponível em: https://doi.org/10.1007/978-3-031-45392-2_19. Acesso em: 16 nov. 2024. , 2023
APA
Sakiyama, K., Rodrigues, L. de S., Nogueira, B. M., Matsubara, E. T., & Romero, R. A. F. (2023). A framework for controversial political topics identification using Twitter data. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Cham: Springer. doi:10.1007/978-3-031-45392-2_19
NLM
Sakiyama K, Rodrigues L de S, Nogueira BM, Matsubara ET, Romero RAF. A framework for controversial political topics identification using Twitter data [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2023 ; 14197 283-298.[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-45392-2_19
Vancouver
Sakiyama K, Rodrigues L de S, Nogueira BM, Matsubara ET, Romero RAF. A framework for controversial political topics identification using Twitter data [Internet]. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2023 ; 14197 283-298.[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.1007/978-3-031-45392-2_19
Trabalho de evento
From Bag-of-Words to pre-trained neural language models: improving automatic classification of App reviews for requirements engineering (2020)
Araujo, Adailton Ferreira de; Gôlo, Marcos Paulo Silva ; Viana, Breno Mauricio de Freitas ; Sanches, Felipe Padula; Romero, Roseli Aparecida Francelin ; Marcacini, Ricardo Marcondes
Fonte: Anais. Nome do evento: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional - ENIAC. Unidade: ICMC
Assuntos: APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL, RECONHECIMENTO DE TEXTO
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ABNT
ARAUJO, Adailton Ferreira de et al. From Bag-of-Words to pre-trained neural language models: improving automatic classification of App reviews for requirements engineering. 2020, Anais.. Porto Alegre: SBC, 2020. Disponível em: https://doi.org/10.5753/eniac.2020.12144. Acesso em: 16 nov. 2024.
APA
Araujo, A. F. de, Gôlo, M. P. S., Viana, B. M. de F., Sanches, F. P., Romero, R. A. F., & Marcacini, R. M. (2020). From Bag-of-Words to pre-trained neural language models: improving automatic classification of App reviews for requirements engineering. In Anais. Porto Alegre: SBC. doi:10.5753/eniac.2020.12144
NLM
Araujo AF de, Gôlo MPS, Viana BM de F, Sanches FP, Romero RAF, Marcacini RM. From Bag-of-Words to pre-trained neural language models: improving automatic classification of App reviews for requirements engineering [Internet]. Anais. 2020 ;[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2020.12144
Vancouver
Araujo AF de, Gôlo MPS, Viana BM de F, Sanches FP, Romero RAF, Marcacini RM. From Bag-of-Words to pre-trained neural language models: improving automatic classification of App reviews for requirements engineering [Internet]. Anais. 2020 ;[citado 2024 nov. 16 ] Available from: https://doi.org/10.5753/eniac.2020.12144

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