[pt] Atualmente os categorizadores de textos construídos por técnicas de aprendizagem de máquina têm alcançado bons resultados, tornando viável a categorização automática de textos. A proposição desse estudo foi a definição de vários modelos direcionados à categorização de pedidos de patente, no idioma português. Para esse ambiente foi proposto um comitê composto de 6 (seis) modelos, onde foram usadas várias técnicas. A base de dados foi constituída de 1157 (hum mil cento e cinquenta e sete) resumos de pedidos de patente, depositados no INPI, por depositantes nacionais, distribuídos em várias categorias. Dentre os vários modelos propostos para a etapa de processamento da categorização de textos, destacamos o desenvolvido para o Método 01, ou seja, o k-Nearest-Neighbor (k-NN), modelo também usado no ambiente de patentes, para o idioma inglês. Para os outros modelos, foram selecionados métodos que não os tradicionais para ambiente de patentes. Para quatro modelos, optou-se por algoritmos, onde as categorias são representadas por vetores centróides. Para um dos modelos, foi explorada a técnica do High Order Bit junto com o algoritmo k- NN, sendo o k todos os documentos de treinamento. Para a etapa de préprocessamento foram implementadas duas técnicas: os algoritmos de stemização de Porter; e o StemmerPortuguese; ambos com modificações do original. Foram também utilizados na etapa do pré-processamento: a retirada de stopwords; e o tratamento dos termos compostos. Para a etapa de indexação foi utilizada principalmente a técnica de pesagem dos termos intitulada: frequência de termos modificada versus frequência de documentos inversa TF -IDF . Para as medidas de similaridade ou medidas de distância destacamos: cosseno; Jaccard; DICE; Medida de Similaridade; HOB. Para a obtenção dos resultados foram usadas as técnicas de predição da relevância e do rank. Dos métodos implementados nesse trabalho, destacamos o k-NN tradicional, o qual apresentou bons resultados embora demande muito tempo computacional. / [en] Nowadays, the text s categorizers constructed based on learning techniques, had obtained good results and the automatic text categorization became viable. The purpose of this study was the definition of various models directed to text categorization of patent s application in Portuguese language. For this environment was proposed a committee composed of 6 (six) models, where were used various techniques. The text base was constituted of 1157 (one thousand one hundred fifty seven) abstracts of patent s applications, deposited in INPI, by national applicants, distributed in various categories. Among the various models proposed for the step of text categorization s processing, we emphasized the one devellopped for the 01 Method, the k-Nearest-Neighbor (k-NN), model also used in the English language patent s categorization environment. For the others models were selected methods, that are not traditional in the English language patent s environment. For four models, there were chosen for the algorithms, centroid vectors representing the categories. For one of the models, was explored the High Order Bit technique together with the k-NN algorithm, being the k all the training documents. For the pre-processing step, there were implemented two techniques: the Porter s stemization algorithm; and the StemmerPortuguese algorithm; both with modifications of the original. There were also used in the pre-processing step: the removal of the stopwards; and the treatment of the compound terms. For the indexing step there was used specially the modified documents term frequency versus documents term inverse frequency TF-IDF . For the similarity or distance measures there were used: cosine; Jaccard; DICE; Similarity Measure; HOB. For the results, there were used the relevance and the rank technique. Among the methods implemented in this work it was emphasized the traditional k-NN, which had obtained good results, although demands much computational time.

Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas Gerais / Agentes que operam em ambientes onde as tomadas de decisão precisam levar em conta, além do ambiente, a atuação minimizadora de um oponente (tal como nos jogos), é fundamental que o agente seja dotado da habilidade de, progressivamente, traçar um perĄl de seu adversário que o auxilie em seu processo de seleção de ações apropriadas. Entretanto, seria improdutivo construir um agente com um sistema de tomada de decisão baseado apenas na elaboração desse perĄl, pois isso impediria o agente de ter uma Şidentidade própriaŤ, o que o deixaria a mercê de seu adversário. Nesta direção, este trabalho propõe um sistema automático jogador de Damas híbrido, chamado ACE-RL-Checkers, dotado de um mecanismo dinâmico de tomada de decisões que se adapta ao perĄl de seu oponente no decorrer de um jogo. Em tal sistema, o processo de seleção de ações (movimentos) é conduzido por uma composição de Rede Neural de Perceptron Multicamadas e biblioteca de casos. No caso, a Rede Neural representa a ŞidentidadeŤ do agente, ou seja, é um módulo tomador de decisões estático já treinado e que faz uso da técnica de Aprendizagem por Reforço TD( ). Por outro lado, a biblioteca de casos representa o módulo tomador de decisões dinâmico do agente que é gerada pela técnica de Elicitação Automática de Casos (um tipo particular de Raciocínio Baseado em Casos). Essa técnica possui um comportamento exploratório pseudo-aleatório que faz com que a tomada de decisão dinâmica do agente seja guiada, ora pelo perĄl de jogo do adversário, ora aleatoriamente. Contudo, ao conceber tal arquitetura, é necessário evitar o seguinte problema: devido às características inerentes à técnica de Elicitação Automática de Casos, nas fases iniciais do jogo Ű em que a quantidade de casos disponíveis na biblioteca é extremamente baixa em função do exíguo conhecimento do perĄl do adversário Ű a frequência de tomadas de decisão aleatórias seria muito elevada, o que comprometeria o desempenho do agente. Para atacar tal problema, este trabalho também propõe incorporar à arquitetura do ACE-RLCheckers um terceiro módulo, composto por uma base de regras de experiência extraída a partir de jogos de especialistas humanos, utilizando uma técnica de Mineração de Padrões Sequenciais. O objetivo de utilizar tal base é reĄnar e acelerar a adaptação do agente ao perĄl de seu adversário nas fases iniciais dos confrontos entre eles. Resultados experimentais conduzidos em torneio envolvendo ACE-RL-Checkers e outros agentes correlacionados com este trabalho, conĄrmam a superioridade da arquitetura dinâmica aqui proposta. / ake into account, in addition to the environment, the minimizing action of an opponent (such as in games), it is fundamental that the agent has the ability to progressively trace a proĄle of its adversary that aids it in the process of selecting appropriate actions. However, it would be unsuitable to construct an agent with a decision-making system based on only the elaboration of this proĄle, as this would prevent the agent from having its Şown identityŤ, which would leave it at the mercy of its opponent. Following this direction, this work proposes an automatic hybrid Checkers player, called ACE-RL-Checkers, equipped with a dynamic decision-making mechanism, which adapts to the proĄle of its opponent over the course of the game. In such a system, the action selection process (moves) is conducted through a composition of Multi-Layer Perceptron Neural Network and case library. In the case, Neural Network represents the ŞidentityŤ of the agent, i.e., it is an already trained static decision-making module and makes use of the Reinforcement Learning TD( ) techniques. On the other hand, the case library represents the dynamic decision-making module of the agent, which is generated by the Automatic Case Elicitation technique (a particular type of Case-Based Reasoning). This technique has a pseudo-random exploratory behavior, which makes the dynamic decision-making on the part of the agent to be directed, either by the game proĄle of the opponent or randomly. However, when devising such an architecture, it is necessary to avoid the following problem: due to the inherent characteristics of the Automatic Case Elicitation technique, in the game initial phases, in which the quantity of available cases in the library is extremely low due to low knowledge content concerning the proĄle of the adversary, the decisionmaking frequency for random decisions is extremely high, which would be detrimental to the performance of the agent. In order to attack this problem, this work also proposes to incorporate onto the ACE-RL-Checkers architecture a third module composed of a base of experience rules, extracted from games played by human experts, using a Sequential Pattern Mining technique. The objective behind using such a base is to reĄne and accelerate the adaptation of the agent to the proĄle of its opponent in the initial phases of their confrontations. Experimental results conducted in tournaments involving ACE-RL-Checkers and other agents correlated with this work, conĄrm the superiority of the dynamic architecture proposed herein. / Tese (Doutorado)