[pt] A aplicação de linguagens declarativas baseadas na programação em lógica tem sido bastante difundida devido ao grande interesse hoje existente na área de Inteligência Artificial. Porém, o uso destas linguagens ainda não é muito evidente devido à restrições de desempenho, portabilidade, capacidade de integração com outras linguagens, etc. O presente trabalho contém a definição e implementação de uma extensão de programação em lógica para o C, denominada CLog, que têm como objetivo suprir as deficiências acima, permitindo, principalmente, a implementação de aplicações que apresentem características de programação em lógica integrada à programação imperativa em um mesmo ambiente de desenvolvimento. / [en] The use of declarative languages based in logic programming has been spread out due to the great interest in Artificial Intelligence. However, the use of these languages is not evident yet due to performance, portability, integration to other languages capability and other restrictions. This work contains the definition and implementation of a logic programming extension for C called Clog, which intends to cover the above deficiencies, allowing, mainly, the implementation of applications that have logic programming characteristics integrated to interative programming in the same development environment.

[pt] A superioridade de desempenho dos algoritmos quânticos, em alguns problemas específicos, reside no uso direto de fenômenos da mecânica quântica para realizar operações com dados em computadores quânticos. Esta característica fez surgir uma nova abordagem, denominada Computação com Inspiração Quântica, cujo objetivo é criar algoritmos clássicos (executados em computadores clássicos) que tirem proveito de princípios da mecânica quântica para melhorar seu desempenho. Neste sentido, alguns algoritmos evolutivos com inspiração quântica tem sido propostos e aplicados com sucesso em problemas de otimização combinatória e numérica, apresentando desempenho superior àquele dos algoritmos evolutivos convencionais, quanto à melhoria da qualidade das soluções e à redução do número de avaliações necessárias para alcançá-las. Até o presente momento, no entanto, este novo paradigma de inspiração quântica ainda não havia sido aplicado à Programação Genética (PG), uma classe de algoritmos evolutivos que visa à síntese automática de programas de computador. Esta tese propõe, desenvolve e testa um novo modelo de algoritmo evolutivo com inspiração quântica, denominado Programação Genética Linear com Inspiração Quântica (PGLIQ), para a evolução de programas em código de máquina. A Programação Genética Linear é assim denominada porque cada um dos seus indivíduos é representado por uma lista de instruções (estruturas lineares), as quais são executadas sequencialmente. As contribuições deste trabalho são o estudo e a formulação inédita do uso do paradigma da inspiração quântica na síntese evolutiva de programas de computador. Uma das motivações para a opção pela evolução de programas em código de máquina é que esta é a abordagem de PG que, por oferecer a maior velocidade de execução, viabiliza experimentos em larga escala. O modelo proposto é inspirado em sistemas quânticos multiníveis e utiliza o qudit como unidade básica de informação quântica, o qual representa a superposição dos estados de um sistema deste tipo. O funcionamento do modelo se baseia em indivíduos quânticos, que representam a superposição de todos os programas do espaço de busca, cuja observação gera indivíduos clássicos e os programas (soluções). Nos testes são utilizados problemas de regressão simbólica e de classificação binária para se avaliar o desempenho da PGLIQ e compará-lo com o do modelo AIMGP (Automatic Induction of Machine Code by Genetic Programming), considerado atualmente o modelo de PG mais eficiente na evolução de código de máquina, conforme citado em inúmeras referências bibliográficas na área. Os resultados mostram que a Programação Genética Linear com Inspiração Quântica (PGLIQ) apresenta desempenho geral superior nestas classes de problemas, ao encontrar melhores soluções (menores erros) a partir de um número menor de avaliações, com a vantagem adicional de utilizar um número menor de parâmetros e operadores que o modelo de referência. Nos testes comparativos, o modelo mostra desempenho médio superior ao do modelo de referência para todos os estudos de caso, obtendo erros de 3 a 31% menores nos problemas de regressão simbólica, e de 36 a 39% nos problemas de classificação binária. Esta pesquisa conclui que o paradigma da inspiração quântica pode ser uma abordagem competitiva para se evoluir programas eficientemente, encorajando o aprimoramento e a extensão do modelo aqui apresentado, assim como a criação de outros modelos de programação genética com inspiração quântica. / [en] The superior performance of quantum algorithms in some specific problems lies in the direct use of quantum mechanics phenomena to perform operations with data on quantum computers. This feature has originated a new approach, named Quantum-Inspired Computing, whose goal is to create classic algorithms (running on classical computers) that take advantage of quantum mechanics principles to improve their performance. In this sense, some quantum-inspired evolutionary algorithms have been proposed and successfully applied in combinatorial and numerical optimization problems, presenting a superior performance to that of conventional evolutionary algorithms, by improving the quality of solutions and reducing the number of evaluations needed to achieve them. To date, however, this new paradigm of quantum inspiration had not yet been applied to Genetic Programming (GP), a class of evolutionary algorithms that aims the automatic synthesis of computer programs. This thesis proposes, develops and tests a novel model of quantum-inspired evolutionary algorithm named Quantum-Inspired Linear Genetic Programming (QILGP) for the evolution of machine code programs. Linear Genetic Programming is so named because each of its individuals is represented by a list of instructions (linear structures), which are sequentially executed. The contributions of this work are the study and formulation of the novel use of quantum inspiration paradigm on evolutionary synthesis of computer programs. One of the motivations for choosing by the evolution of machine code programs is because this is the GP approach that, by offering the highest speed of execution, makes feasible large-scale experiments. The proposed model is inspired on multi-level quantum systems and uses the qudit as the basic unit of quantum information, which represents the superposition of states of such a system. The model’s operation is based on quantum individuals, which represent a superposition of all programs of the search space, whose observation leads to classical individuals and programs (solutions). The tests use symbolic regression and binary classification problems to evaluate the performance of QILGP and compare it with the AIMGP model (Automatic Induction of Machine Code by Genetic Programming), which is currently considered the most efficient GP model to evolve machine code, as cited in numerous references in this field. The results show that Quantum-Inspired Linear Genetic Programming (QILGP) presents superior overall performance in these classes of problems, by achieving better solutions (smallest error) from a smaller number of evaluations, with the additional advantage of using a smaller number of parameters and operators that the reference model. In comparative tests, the model shows average performance higher than that of the reference model for all case studies, achieving errors 3-31% lower in the problems of symbolic regression, and 36-39% in the binary classification problems. This research concludes that the quantum inspiration paradigm can be a competitive approach to efficiently evolve programs, encouraging the improvement and extension of the model presented here, as well as the creation of other models of quantum-inspired genetic programming.

[pt] Confiança é um aspecto fundamental em sistemas distribuídos abertos de larga-escala. Ela está no núcleo de todas as interações entre as entidades que precisam operar em ambientes com muita incerteza e que se modificam constantemente. Dada essa complexidade, esses componentes, e o sistema resultante, são cada vez mais contextualizados, desenhados e construídos usando técnicas baseadas em agentes. Portanto, confiança é fundamental em um sistema multi-agentes (MAS) aberto. Logo, este trabalho investiga como se ter um modelo de confiança explicitamente em um agente inteligente, que possui crenças (Beliefs), desejos (Desires) e intenções (Intentions), chamado de agente BDI. Ou seja, o agente passa a ter um quarto componente chamado confiança (Trust). Dessa forma, é necessário uma lógica para englobar o conceito de confiança em um MAS BDI aberto. Isso é feito usando uma lógica multi-modal indexada, onde os mundos possíveis que modelam um sistema multi-agentes representam quais agentes estão presentes em um dado instante de tempo. E, para cada uma três componentes originais de um agente BDI, há também uma representação de mundos possíveis, pois as mesmas são tratadas como modalidades. Já a confiança é modelada como sendo um predicado, e não uma modalidade. / [en] Trust is a fundamental concern in large-escale open distributed sytems. It lies at the core of all interactios between the entities that have to operate in such uncertain and constantly changing environmonts. Given the complexity of the interactions, these components, and the ensuing system, are increasingly being conceptualised, desined, and built using agent-based techiques. Therefore, the presence of trust is imperative in a multi-agent system (MAS). Consequently, this work studies how to have a explicit trust model in intelligent agent, which has beliefs, desires and intentions (BDI agent). Thas is, the agent now has a fourth component called Trust. This way, a logic to include the concept of trust in an open BDI MAS is interesting, so that the different aspects of a trust model can be expressed formally and accuratelly. This is achieved by using an indexed multi-modal logic, where the possible worlds which model a multi-agent system represent which agents are in the system in a given moment. Moreover, for each one of the three original components of a BDI agent, where the components represent beliefs, desires and intentions, there is a representation of possible worlds, because these are treated as modalities. However, trust is modelled as predicate, not as a modality.

[pt] Esta obra compreende a utilização de Máquinas de Estados Hierárquicas na definição e no controle de comportamento de agentes inteligentes para jogos eletrônicos. Esse tipo de Máquina de Estados permite reduções drásticas no número de transições quando comparada com uma Máquina de Estados não hierárquica que implemente o mesmo comportamento; além disso, oferece uma maneira mais intuitiva de se definir e entender representações gráficas de Máquinas de Estados compostas por muitos estados, típicas de agentes de jogos que necessitam de comportamento reativo complexo. / [en] This work comprehends the use of Hierarchical State Machines in the definition and control of behavior pertaining to intelligent agents in electronic games. This type of State Machine permits drastic reductions in the number of transitions when compared to a non-hierarchical State Machine that implements the same behavior; besides, it offers a more intuitive manner for defining and understanding graphical representations of State Machines consisting of many states, a typical scenario in game agents that need to exhibit complex reactive behavior.

[pt] O presente trabalho apresenta uma pesquisa onde é proposto um novo modelo de pré-processamento para mineração de textos em português utilizando técnicas de inteligência computacional baseadas em conceitos existentes, como redes neurais, sistemas dinâmicos, e estatística multidimensional. O objetivo dessa tese de doutorado é, portanto, inovar na fase de pré- processamento da mineração de textos, propondo um modelo automático de enriquecimento de dados textuais. Essa abordagem se apresenta como uma extensão do tradicional modelo de conjunto de palavras (bag-of-words), de preocupação mais estatística, e propõe um modelo do tipo conjunto de lexemas (bag-of-lexems) com maior aproveitamento do conteúdo lingüístico do texto em uma abordagem mais computacional, proporcionando resultados mais eficientes. O trabalho é complementado com o desenvolvimento e implementação de um sistema de préprocessamento de textos, que torna automática essa fase do processo de mineração de textos ora proposto. Apesar do objeto principal desta tese ser a etapa de préprocessamento, passaremos, de forma não muito aprofundada, por todas as etapas do processo de mineração de textos com o intuito de fornecer a teoria base completa para o entendimento do processo como um todo. Além de apresentar a teoria de cada etapa, individualmente, é executado um processamento completo (com coleta de dados, indexação, pré-processamento, mineração e pósprocessamento) utilizando nas outras etapas modelos já consagrados na literatura que tiveram sua implementação realizada durante esse trabalho. Ao final são mostradas funcionalidades e algumas aplicações como: classificação de documentos, extração de informações e interface de linguagem natural (ILN). / [en] This work presents a research that proposes a new model of pre-processing for text mining in portuguese using computational intelligence techniques based on existing concepts, such as neural networks, dinamic systems and multidimensional statistics. The object of this doctoral thesis is, therefore, innovation in the pre-processing phase of text-mining, proposing an automatic model for the enrichment of textual data. This approach is presented as an extension of the traditional bag-of-words model, that has a more statistical emphasis, and proposes a bag-of-lexemes model with greater usage of the texts' linguistic content in a more computational approach, providing more efficient results. The work is complemented by the development and implementation of a text pre-processing system that automates this phase of th text mining process as proposed. Despite the object of this thesis being the pre- processing stage, one feels apropriate to describe, in overview, every step of the text mining process in order to provide the basic theory necessary to understand the process as a whole. Beyond presenting the theory of every stage individually, one executes a complete process (with data collection, indexing, pre-processing, mining and postprocessing) using tried-and-true models in all the other stages, which were implemented during the development of this work. At last some functionalities and aplications are shown, such as: document classification, information extraction and natural language interface (NLI).

[pt] A energia é assunto estratégico para a grande maioria dos países e indústrias no mundo. O consumo atual energético é de 138,32 TWh por ano e é previsto um aumento de 44% até o ano de 2030 o que demonstra um mercado em expansão. Porém, a sociedade atual exige soluções energéticas que causem o menor impacto ambiental possível, colocando em dúvida o uso das fontes de energia utilizadas atualmente. O uso da energia solar é uma alternativa para auxiliar no atendimento da futura demanda de energia. O seu principal entrave é o custo de produção de energia ser superior as fontes de energia atuais, principalmente o petróleo. Contudo nos últimos 10 anos foi verificado um crescimento exponencial na quantidade de módulos fotovoltaicos instalados em todo mundo. Nesse trabalho é realizado um estudo sobre célula solares com poços quânticos. O uso de poços quânticos já foi apontado como ferramenta para aumentar a eficiência de células fotovoltaicas. O objetivo é descrever uma metodologia baseada em algoritmos genéticos para projeto e análise desse tipo de dispositivo e estabelecer diretivas para se construir uma célula otimizada utilizando esta tecnologia. Os resultados obtidos estão de acordo com dados experimentais, demonstram a capacidade dos poços quânticos em aumentar a eficiência de uma célula e fornecem uma ferramenta tecnológica que espera-se contribuir para o desenvolvimento do país no setor energético. / [en] The energy is a strategical issue for the great majority of the countries and industries in the world. The current world energy consumption is of 138,32 TWh per year and is foreseen an increase of 44% until the year of 2030 which demonstrates a market in expansion. However, the society demands energy solutions that cause as least ambient impact as possible, putting in doubt the use of the current technologies of power plants. The utilization of solar energy is an alternative to assist in the attendance of the future demand of energy. Its main impediment is the superior cost of energy production in comparison with the current power plants, mainly the oil based ones. However in last the 10 years an exponential growth in the amount of installed photovoltaics modules worldwide was verified. In this work a study on solar cell with quantum wells is carried through. The use of quantum wells already was pointed as tool to increase the efficiency of photovoltaics cells. The objective is to describe a methodology based on genetic algorithms for project and analysis of this type of device and to establish directive to construct an optimized cell using this technology. The results are in accordance with experimental data, that demonstrates the capacity of the quantum wells in increasing the efficiency of a cell and supply a technological tool that expects to contribute for the development of the country in the energy sector.

[pt] Os modelos ARCH e GARCH vêm sendo bastante explorados tanto tecnicamente quanto em estudos empíricos desde suas respectivas criações em 1982 e 1986. Contudo, o enfoque sempre foi na reprodução dos fatos estilizados das séries financeiras e na previsão de volatilidade, onde o GARCH(1,1) é o mais utilizado. Estudos sobre identificação dos modelos GARCH são muito raros. Diante desse contexto, este trabalho propõe um sistema inteligente para melhorar a identificação da correta especificação dos modelos GARCH, evitando assim o uso indiscriminado dos modelos GARCH(1,1). Para validar a eficácia do sistema proposto, séries simuladas foram utilizadas. Os resultados derivados desse sistema são comparados com os modelos escolhidos pelos critérios de informação AIC e BIC. O desempenho das previsões dos modelos identificados por esses métodos são comparados utilizando-se séries reais. / [en] ARCH and GARCH models have been largely explored technically and empirically since their creation in 1982 and 1986, respectively. However, the focus has always been on stylized facts of financial time series or volatility forecasts, where GARCH(1,1) has commonly been used. Studies on identification of GARCH models have been rare. In this context, this work aims to develop an intelligent system for improving the specification of GARCH models, thus avoiding the indiscriminate use of the GARCH(1,1) model. In order to validate the efficacy of the proposed system, simulated time series are used. Results are compared to chosen models through AIC and BIC criteria. Their performances are then compared by using real data.

[pt] Esta dissertação investiga a aplicação de Redes Neurais e Algoritmos Genéticos como ferramentas para retirar conhecimentos, em forma de regras, de um Banco de Dados. Essa nova área, KDD (knowledge Discovery in Database), surgiu com a necessidade de se desenvolver ferramentas que possam, de forma automática e inteligente, ajudar aos analistas de dados a transformar grandes volumes de dados em informações e organizar estas informações em conhecimentos úteis. A pesquisa aqui resumida é portanto, um desenvolvimento na área de sistemas de computação (desenvolvimento de sistemas) e na área de inteligência computacional (data mining, algoritmos genéticos, redes neurais, interfaces inteligentes, sistemas de apoio a decisão, criação de bases de conhecimentos) O trabalho de tese foi dividido em cinco partes principais: um estudo sobre o processo KDD; um estudo da estrutura dos sistemas de KDD encontrados na literatura; o desenvolvimento de sistemas de KDD, um utilizando algoritmos Genéticos e os outros utilizando Redes Neurais; o estudo de casos e a análise de desempenho dos sistemas desenvolvidos. O processo de KDD serve para que se possa retirar novos conhecimentos (padrões, tendências, fatos, probabilidade, associações) de um determinado banco de dados. Basicamente o KDD consiste em oito etapas, que são: Definição do problema, Seleção dos dados, Limpeza dos dados, enriquecimento dos dados, Pré-processamento dos dados, Codificação dos dados, Mineração dos dados (data mining) e o relatório contendo a interpretação dos resultados. A mineração dos dados é freqüentemente vista como elemento chave do processo de KDD. A extração do conhecimento, propriamente dita, se dá na Mineração dos dados, onde toda técnica que ajude a extrair mais informações dos dados é útil. Assim na Mineração de dados podemos lançar mão de um grupo heterogêneo de técnicas, como por exemplo, Técnicas de estatísticas, visualização dos dados, redes neurais e algoritmos genéticos. Portanto os estudos do processo inclui estudos sobre Data Mining, aprendizado de máquinas, data warehouse, o processo e o ambiente do KDD, aspectos formais dos algoritmos de aprendizado, inteligência artificial, e algumas aplicações na vida real. Dentre os vários sistemas de KDD encontrados na literatura que foram estudados e analisados, podemos citar sistemas que utilizaram, na etapa de mineração dos dados, uma ou mais das seguintes técnicas de computação para extrair padrões e associações nos dados, uma ou mais das seguintes técnicas de computação para extrair padrões e associações nos dados tais como: Visualização dos dados, ferramenta de consulta, técnicas de estatísticas, processamento analítico on-line (OLAP), Árvore de decisão, regras de associação, redes neurais e algoritmos genéticos. Neste trabalho foram desenvolvidos dois sistemas de KDD. Em cada um dos modelos desenvolvidos utilizou-se uma técnica de visualização dos dados para garantir a interação do sistema com o analista dos dados. Além disso utilizou-se, na etapa mineração dos dados, num dos modelos Algoritmos genéticos, e no outro Redes Neurais Backpropagation. Também para efeito de comparação e de apoio, se desenvolveu um sistema utilizando Técnicas de Estatísticas. Com o modelo utilizando Algoritmos Genéticos se encontra a melhor regra de produção relacionada a um banco de dados, que responde a uma pergunta específica. E com os modelos utilizando Redes Neurais se obtém resultados para serem comparados. A fase de aplicação consistiu em analisar dois diferentes bancos de dados, um contendo dados dos meninos e meninas de rua, e o outro contendo dados dos alunos que se matricularam no vestibular. Na análise dos bancos de dados se utilizou os sistemas de KDD aqui desenvolvidos, tendo como objetivo encontrar, com o auxílio de Algoritmos genéticos, ou de redes ne / [en] This dissertation investigates the genetic algorithms and neural networks as applications tools to find knowledge, in the form of rules, from a database. This new area, KDD (Knowledge Discovery in Database) appeared with the need of developing tools that can, in automatic and intelligent way, help the data analysis to transform great volumes of data in information and to organize these information in useful knowledge. The research here summarized is therefore, a development in the area of computational systems (development of systems) and in the area of intelligence computational (data mining, genetic algoriths, neural networks, intelligence interfaces, decision support systems and creation of knowledge bases). The thesis work was divided in five main parts: A study of the KDD process: a study of the structure of the KDD systems found in the literature; the development of KDD systems, one using genetic algorithms and the others using neural networks; the study of cases and the analysis of the performance of the developed systems. The KDD process is able to find new knowledge (patterns, tendencies, facts, probability and associations) from a certain database. Basically KDD involves eight steps, that are: problem definition, data selection, cleaning, enrichment, preprocessing, coding, data mining and the reporting containing the interpretation of the results. The Data Mining is frequently seen as the key element of the KDD process. The extraction of the knowledge, itself, happens in the Data mining, where any technique that helps extract more information out of your data is useful. In Data Mining we can make use of a heterogeneous group of techiques, for example, Statistical techniques, Visualization techniques, Neural Networks and Genetic algorithms. Therefore the studies of the KDD process included studies on data mining, machine learning, data warehouse, the KDD process and the KDD environment, formal aspects of the learning algoriths, artificial intelligence, and some applications in the real life. In several KDD systems found in the literature that were studied and analyzed, we can mention systems that uses, in the data mining step, one or more of following computation techniques to extract patterns and associations from data as: visualization techniques, query tools, statistical techniques, online analytical processing (OLAP), decision trees, association rules, neural networks and genetic algorithms. In this work two KDD systems wer developed. In each one of the developed models a visualization techniques was used, to guarantee the interaction of the system with the data analyst. And in the Data Mining step, genetic algorithms was used in one of the models, and Backpropagation Neural Networks in the other. For comparison and support effect, a system was developed using Statistical techniques. The genetic algorithm model is to find the best production rule related to a database, that answers to a specific question. And the results of the Neural Networks model is to be compared with the results of the genetic algorithm model. The application phase consisted of analyzing two different databases, one with the boys´data that lives in the street, and the other with the students´data that makes the university admission test. In the analysis of the databases it was used the KDD system here developed, with the objective to find, with genetic algorithms, or Neural Network, the best production rule, related to the databases, that answers a specific question. Two types of question. Two types of question were considered, the ones that look for characteristic of a group of data, for example, Which the boys characteristics that live in the streets? And Which the characteristics of a group of individuals that were classified but they didn´t enroll in the university? And that associates groups of data, for example, What differentiate the boys, with similar economic situation, tha

[pt] Esta tese associa duas técnicas de fronteira na área de Ensaios Não-Destrutivos magnéticos, que são a utilização do magnetômetro supercondutor SQUID como instrumento de medida e de Redes Neurais como ferramentas de análise dos sinais detectados. Medidas pioneiras com o SQUID foram realizadas em amostras de aço e de alumínio contendo defeitos diversos, e foram idealizados e implementados dois Sistemas Neurais, os quais utilizaram combinações de vários tipos de redes neurais para, a partir do campo magnético medido, obter informações a respeito da geometria dos defeitos, possibilitando assim estimar sua gravidade. / [en] This thesis combines two state-of-the-art techniques in the area if magnetic Nondestructive Evaluation, that is, the application of the superconducting magnetometer SQUID as the magnetic sensor, and the use of Neural Networks as analysis tools for the detected magnetic signals. Pioneering measurements using the SQUID have been made in steel and aluminum samples with various types of flaws, and two Neural Systems have been implemented, based on the combination of several neural networks algorithms. Such systems aim to, based on the measured magnetic field, obtain information about defect geometry, thus allowing the assessment of defect severity.

[pt] Esta dissertação investigou a aplicação de processos de mineração de textos a partir de técnicas de inteligência computacional e aprendizado de máquina no problema de ambigüidade de sentido de palavras. O trabalho na área de métodos de apoio à decisão teve como objetivo o desenvolvimento de técnicas capazes de automatizar os processos de desambiguação bem como a construção de um protótipo baseado na implementação de algumas dessas técnicas. Desambiguação de sentido de palavra é o processo de atribuição de um significado a uma palavra obtido por meio de informações colhidas no contexto em que ela ocorre, e um de seus objetivos é mitigar os enganos introduzidos por construções textuais ambíguas, auxiliando assim o processo de tomada de decisão. Buscou-se ainda na utilização de conceitos, ferramentas e formas de documentação considerados em trabalhos anteriores de maneira a dar continuidade ao desenvolvimento científico e deixar um legado mais facilmente reutilizável em trabalhos futuros. Atenção especial foi dada ao processo de detecção de ambigüidades e, por esse motivo, uma abordagem diferenciada foi empregada. Diferente da forma mais comum de desambiguação, onde uma máquina é treinada para desambiguar determinado termo, buscou-se no presente trabalho a nãodependência de se conhecer o termo a ser tratado e assim tornar o sistema mais robusto e genérico. Para isso, foram desenvolvidas heurísticas específicas baseadas em técnicas de inteligência computacional. Os critérios semânticos para identificação de termos ambíguos foram extraídos das técnicas de agrupamento empregadas em léxicos construídos após algum processo de normalização de termos. O protótipo, SID - Sistema Inteligente de Desambiguação - foi desenvolvido em .NET, que permite uma grande diversidade de linguagens no desenvolvimento, o que facilita o reuso do código para a continuidade da pesquisa ou a utilização das técnicas implementadas em alguma aplicação de mineração de textos. A linguagem escolhida foi o C#, pela sua robustez, facilidade e semelhança sintática com JAVA e C++, linguagens amplamente conhecidas e utilizadas pela maioria dos desenvolvedores. / [en] This dissertation investigated the application of text mining process from techniques of computing intelligence and machine learning in the problem of word sense ambiguity. The work in the methods of decision support area aimed to develop techniques capable of doing a word meaning disambiguation automatically and also to construct a prototype based on the application of such techniques. Special attention was given to the process of ambiguity detection and, for this reason, a differentiated approach was used. Unlikely the most common type of disambiguation, in which the machine is trained to do it in determined terms, the present work aimed to address the ambiguity problem without the need of knowing the meaning of the term used, and thus, to make the system more robust and generic. In order to achieve that, specific heurists were developed based on computing intelligence techniques. The semantic criteria used to identify the ambiguous terms were extracted from grouping techniques employed in lexis built after some term normalization process.