Transferência de Conhecimento para Classificação de Textos em Português
Apresentação
Abordagens baseadas em Aprendizagem de Máquina apresentam soluções computacionais promissoras para vários problemas do mundo real difíceis de serem resolvidos por meio de programação tradicional. Entre as diversas técnicas dessa área, destacam-se os métodos do campo da Aprendizagem Supervisionada, que são capazes de gerar modelos com base em dados rotulados. Algumas abordagens dentro desse campo podem ser utilizados para Classificação de Textos. Uma limitação das Redes Neurais Artificiais (RNAs) para Processamento de Linguagem Natural é a exigência de disponibilidade de uma grande quantidade de dados rotulados para geração de modelos robustos. Quando não se tem acesso a um conjunto de dados grande o suficiente para uma boa performance do modelo, uma forma de contornar este problema é utilizando técnicas de Transferência de Conhecimento. Trata-se de uma abordagem que tem como finalidade utilizar um modelo gerado para um problema fonte como ponto de partida para a aprendizagem de um modelo alvo. Neste trabalho de pesquisa, aplicou-se essa técnica para melhorar o rendimento de classificação de textos em língua portuguesa. Investigou-se, por meio de experimentos computacionais, diferentes modelos de RNAs e caracterizou-se as condições que garantem a transferência de conhecimento.
Programação
Palestra: "Transferência de Conhecimento para Classificação de Textos em Português"
- Hênio Tierra Lima Sampaio
- https://youtu.be/i6_NDtXSkJA
- 01 hora
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