[pt] Dados acadêmicos (e.g., Teses, Dissertações) englobam aspectos de toda
uma sociedade, bem como seu conhecimento científico. Neles, há uma riqueza
de informações a ser explorada por modelos computacionais, e que podem ser
positivos para sociedade. Os modelos de aprendizado de máquina, em especial,
possuem uma crescente necessidade de dados para treinamento, que precisam
ser estruturados e de tamanho considerável. Seu uso na área de processamento
de linguagem natural é pervasivo nas mais diversas tarefas.
Este trabalho realiza o esforço de coleta, construção, análise do maior
corpus acadêmico conhecido na língua portuguesa. Foram treinados modelos
de vetores de palavras, bag-of-words e transformer. O modelo transformer
BERTAcadêmico apresentou os melhores resultados, com 77 por cento de f1-score na
classificação da Grande Área de conhecimento e 63 por cento de f1-score na classificação
da Área de conhecimento nas categorizações de Teses e Dissertações.
É feita ainda uma análise semântica do corpus acadêmico através da
modelagem de tópicos, e uma visualização inédita das áreas de conhecimento
em forma de clusters. Por fim, é apresentada uma aplicação que faz uso dos
modelos treinados, o SucupiraBot. / [en] Academic data (i.e., Thesis, Dissertation) encompasses aspects of a whole society, as well as its scientific knowledge. There is a wealth of information to be explored by computational models, and that can be positive for society.
Machine learning models in particular, have an increasing need for training
data, that are efficient and of considerable size. Its use in the area of natural language processing (NLP) is pervasive in many different tasks.
This work makes the effort of collecting, constructing, analyzing and
training of models for the biggest known academic corpus in the Portuguese
language. Word embeddings, bag of words and transformers models have been
trained. The Bert-Academico has shown the better result, with 77 percent of f1-score in Great area of knowledge and 63 percent in knowledge area classification of Thesis and Dissertation.
A semantic analysis of the academic corpus is made through topic
modelling, and an unprecedented visualization of the knowledge areas is
presented. Lastly, an application that uses the trained models is showcased,
the SucupiraBot.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:55901 |
| Date | 16 November 2021 |
| Creators | IVAN DE JESUS PEREIRA PINTO |
| Contributors | SERGIO COLCHER |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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