Ciência da Computação

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CLASSIFICAÇÃO DE TEXTOS DA BASE DBPEDIA COM A UTILIZAÇÃO DE REDES NEURAIS
(2020-06-17) ADRIANO VIANA; GUSTAVO ARAÚJO; IGOR SANTOS SOUZA
Considerando os níveis de pobreza ainda existentes no Brasil e no mundo, percebe-se que a atuação do Estado ainda não é suficiente para suprir todas as necessidades da população. Como forma de trazer novos aliados para o combate à pobreza, pode-se incentivar empresas a exercerem a responsabilidade social. Entretanto, muitas empresas ainda não estão convencidas de que isso também pode trazer retornos lucrativos à mesma. Neste projeto, o objetivo é realizar uma comparação entre diversos modelos e parâmetros de redes neurais usadas para realizar a categorização de textos. Para realizar este objetivo, foi utilizada uma base de dados com artigos de texto retirados do Wikipedia, chamada DBpedia. Estes dados foram tratados com técnicas de pré-processamento de texto e convertidos a vetores tf-idf, que tiveram sua dimensionalidade reduzida pelo algoritmo Singular Value Decomposition. Após esta etapa, foi realizado o treinamento e otimização de parâmetros da rede neural, e em seguida os modelos foram testados na base de testes. Espera-se que os resultados deste estudo contribuam para o aprimoramento de sistemas de categorização de textos aplicados à identificação de tópicos relacionados à responsabilidade social