Modelo Hierárquico Bayesiano Não Paramétrico Aplicado em Modelagem de Tópicos - Cunha, Robson Ortz Oliveira (2024)
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.