Aplicação de reconhecimento de padrões em um experimento linguístico

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Issmael Junior, Ali Kamel
• Orientador(a): Manhães, Aline Gesualdi, Calvano, José Vicente
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Centro Federal de Educação Tecnológica (CEFET-RJ)
• Palavras-chave em Português: Potenciais relacionados a eventos (ERP); Eletroencefalógrafos (EEG); Reconhecimento de padrões; Computação linguística
• Link de acesso: https://www.repositorio.mar.mil.br/handle/ripcmb/845951

A técnica de “Event-Related Potentials” (ERP) consiste na medida de sinais biológicos cerebrais, de natureza elétrica, obtidos por meio de Eletroencefalografia (EEG), que sejam resultados diretos de estímulos a eventos sensoriais, cognitivos ou motores. Desta forma, a técnica ERP permite a análise não invasiva do funcionamento do cérebro. A partir dos resultados obtidos com o experimento de estímulos de computação linguística para palavras e sentenças, proposto por Soto (2014), do tratamento destes dados e a extração de parâmetros ERP, por meio das ferramentas EEGLAB® e ERPLAB®, baseadas no programa de simulações Matlab® (“matrix laboratory”), o resultado da pesquisa foi a obtenção de cenários de classificação supervisionados e não supervisionados, das classes propostas para o experimento mencionado e o estudo comparativo e discussão dos resultados de classificação encontrados, utlilizando a metodologia proposta por Webb (2002). Este trabalho se revelou inovador na área de Linguística, por não terem sido encontrados, ao menos até o presente momento, trabalhos similares em bases de dados de pesquisa como IEEExplorer, Web of Science, Elesevier e Spring. Foram alcançados excelentes resultados para classificação supervisionada, sendo o classificador “Random Forest” o que atingiu uma acurácia total de 100%, sendo seguido pelos classificadores “Multiclass Support Vector Machine” (MSVM) e “Naïve Bayes”, com ambos os métodos atingindo precisões totais superiores a 96%. Os resultados indicam que as abordagens não-lineares foram mais adequadas para classificar os dados da configuração da experiência ERP de Soto (2014) e que os resultados também abrem a possibilidade de se analisar sinais de indivíduos com essa metodologia ERP associada à Reconhecimento de Padrões, com possível aplicação desse tipo de análise em ferramentas diagnósticas, de avaliação de aprendizagem linguística, entre outras.