Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2021 |
| Autor(a) principal: |
Consoli, Bernardo Scapini
 |
| Orientador(a): |
Vieira, Renata |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
|
| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
eng |
| Instituição de defesa: |
Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
|
| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
|
| Departamento: |
Escola Politécnica
|
| País: |
Brasil
|
| Palavras-chave em Português: |
|
| Palavras-chave em Inglês: |
|
| Área do conhecimento CNPq: |
|
| Link de acesso: |
http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/9684
|
Resumo: |
Essa dissertação foca no enriquecimento de word embeddings pré-treinados na língua Portuguesa com o uso de informações visuais. Essas informações foram extraídas de imagens retratando certos termos do vocabulário e embeddings visuais "imaginadas" para termos sem dados de imagem. Essas embeddings enriquecidas foram testadas contra seus modelos textuais originais em tarefas comuns de PLN, sendo elas: relação entre palavras, predição de analogias, reconhecimento de entidades nomeadas e similaridade de sentenças. Essas tarefas foram utilizadas para descobrir se o enriquecimento tem impacto sobre a performance dos embeddings nas tarefas em questão. Os resultados demonstram um aumento de desempenho para algumas tarefas, o que indica que o enriquecimento com dados visuais é útil para tarefas de PLN baseadas em word embeddings. |
