Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2024 |
| Autor(a) principal: |
Cunha, Robson Ortz Oliveira |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-03042024-080044/
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Resumo: |
Dada a crescente necessidade e importância da análise de dados textuais no ramo da inteligência artificial, modelos que possam compreender melhor a linguagem humana e lidar com dados não estruturados têm ganhado cada vez mais relevância. Neste trabalho, desenvolvemos um estudo sobre o Processo Hierárquico de Dirichlet (HDP) na modelagem de tópicos textuais explorando seus aspectos práticos ao aplicá-lo em um conjunto de dados (corpus) de processos jurídicos, compostos por três tipos de procedimentos distintos. Discorremos sobre as principais propriedades do HDP, sobre a ótica Bayesiana, assumindo que os dados sejam oriundos de uma distribuição de probabilidade Multinomial, baseados no modelo de representação textual de bag-of-words, comumente utilizado em processamento de linguagem natural. Procedemos ainda com algumas técnicas de pré-processamento textual, que resultaram em documentos (dados) mais parcimoniosos, e com estudo de simulação para verificar a performance do modelo. Ao fim do trabalho, apresentamos os resultados das aplicações realizadas e discutimos sobre a problemática da análise de dados em jurimetria. |
