Submitted by Márcia Silva (marcialbuquerq@yahoo.com.br) on 2017-11-21T15:13:35Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_DFS_v26_final.pdf: 1805000 bytes, checksum: 4d76d6be8271bc5cada9495ca570805d (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2017-11-21T15:37:01Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação_DFS_v26_final.pdf: 1805000 bytes, checksum: 4d76d6be8271bc5cada9495ca570805d (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2017-11-21T15:39:27Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação_DFS_v26_final.pdf: 1805000 bytes, checksum: 4d76d6be8271bc5cada9495ca570805d (MD5) / Made available in DSpace on 2017-11-21T15:39:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação_DFS_v26_final.pdf: 1805000 bytes, checksum: 4d76d6be8271bc5cada9495ca570805d (MD5) Previous issue date: 2017-07-10 / FAPEAM - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas / Among several textual representation techniques in the literature, the distributed representation of words is standing out recently in many tasks of Natural Language Processing through its representations based on dense vectors of 𝑑 dimensions that can capture syntactic and semantic information of the words. Therefore, it’s expected that similar words regarding to syntactic and sematic are closer of each other in the vector space. However, while this representation is becoming effective to isolated words, there isn’t a consensus in the literature regarding to the best way to represent more complex structures, such as phrases and sentences. The trend of recent years is the use of compositional models that represents these complex structures through the composition of the representations of its constituent structures using some combination function. However, it’s known that the obtained results by this technique depends directly of the domain in which they are applied. In this work, we analyzed several compositional models applied to the domain of stock price prediction in order to identify which of these models better represent the financial news title for various machine learning methods to predict the index polarity of the S & P 500 stock exchange. / Dentre as várias técnicas de representação textual existentes na literatura, a representação distribuída de palavras (word embedding) vem se destacando ultimamente em várias tarefas de processamento de linguagem natural através de suas representações baseadas em vetores densos de 𝑑 dimensões que são capazes de capturar informações semânticas e sintáticas das palavras. Desta forma, espera-se que as palavras com semelhanças sintáticas e semânticas estejam mais próximas umas das outras no espaço vetorial. No entanto, enquanto essa representação tem se mostrado eficaz para palavras isoladas, não há um consenso na literatura em relação à melhor forma de representar estruturas mais complexas, como frases e orações. A tendência dos últimos anos é a utilização dos modelos composicionais que representam essas estruturas complexas através da composição das representações de suas estruturas constituintes utilizando alguma função de combinação. Entretanto, sabe-se que os resultados obtidos pelos modelos composicionais dependem diretamente do domínio em que são aplicados. Nesse trabalho, nós analisamos diversos modelos de composição aplicados ao domínio de previsão de preços no mercado de ações com o objetivo de identificar qual desses modelos melhor representa os títulos de notícias financeiras para diversos métodos de aprendizado de máquina com o intuito de prever a polaridade do índice da bolsa de valore S & P 500.

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:08:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 LiaraTV_DISSERT.pdf: 1753803 bytes, checksum: 5e53187cb6e33e84a341ab8ca9fd48da (MD5) Previous issue date: 2011-12-22 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / The objective of the thermal recovery is to heat the resevoir and the oil in it to increase its recovery. In the Potiguar river basin there are located several heavy oil reservoirs whose primary recovery energy provides us with a little oil flow, which makes these reservoirs great candidates for application of a method of recovery advanced of the oil, especially the thermal. The steam injection can occur on a cyclical or continuous manner. The continuous steam injection occurs through injection wells, which in its vicinity form a zone of steam that expands itself, having as a consequence the displace of the oil with viscosity and mobility improved towards the producing wells. Another possible mechanism of displacement of oil in reservoirs subjected to continuous injection of steam is the distillation of oil by steam, which at high temperatures; their lighter fractions can be vaporized by changing the composition of the oil produced, of the oil residual or to shatter in the amount of oil produced. In this context, this paper aims to study the influence of compositional models in the continuous injection of steam through in the analysis of some parameters such as flow injection steam and temperature of injection. Were made various leading comparative analysis taking the various models of fluid, varying from a good elementary, with 03 pseudocomponents to a modeling of fluids with increasing numbers of pseudocomponents. A commercial numerical simulator was used for the study from a homogeneous reservoir model with similar features to those found in northeastern Brazil. Some conclusions as the increasing of the simulation time with increasing number of pseudocomponents, the significant influence of flow injection on cumulative production of oil and little influence of the number of pseudocomponents in the flows and cumulative production of oil were found / O objetivo da recupera??o t?rmica ? aquecer o reservat?rio e o ?leo nele existente para aumentar a sua recupera??o. Na Bacia Potiguar existem v?rios reservat?rios de ?leos pesados cuja energia de recupera??o prim?ria nos fornece uma vaz?o de ?leo pequena, o que torna tais reservat?rios ?timos candidatos para aplica??o de um m?todo de recupera??o avan?ada de petr?leo, especialmente o t?rmico. A inje??o de vapor pode ocorrer de forma c?clica ou cont?nua. A inje??o de vapor cont?nua ocorre atrav?s de po?os injetores, pr?ximos aos quais se forma uma zona de vapor que se expande, tendo como conseq??ncia o deslocamento do ?leo com viscosidade e mobilidade melhoradas na dire??o dos po?os produtores. Outro mecanismo poss?vel de deslocamento do ?leo em reservat?rios submetidos ? inje??o cont?nua de vapor ? a destila??o do ?leo por vapor, o qual quando alcan?am altas temperaturas, suas fra??es mais leves podem ser vaporizadas alterando a composi??o do ?leo produzido, do ?leo residual ou impactar na quantidade de ?leo produzida. Nesse contexto, este trabalho objetiva estudar a influ?ncia de modelos composicionais na inje??o cont?nua de vapor atrav?s de uma an?lise de par?metros como vaz?o de inje??o de vapor e temperatura de inje??o. Foram realizadas diversas an?lises comparativas levando os diversos modelos de fluidos, variando de um bem elementar, com 03 pseudocomponentes at? modelagens de fluidos com n?meros crescentes de pseudocomponentes. Foi utilizado um simulador num?rico comercial para o estudo a partir de um modelo de reservat?rio homog?neo com caracter?sticas similares ?s encontradas no Nordeste brasileiro. Algumas conclus?es como o aumento do tempo de simula??o com o aumento do n?mero de pseudocomponentes, a influ?ncia significativa da vaz?o de inje??o na produ??o acumulada de ?leo e a pouca influ?ncia do n?mero de pseudocomponentes nas vaz?es e produ??o acumulada de ?leo foram constatadas