dc.contributor.author | Cunha, Robson Ortz Oliveira | |
dc.date.accessioned | 2024-07-10T20:29:33Z | |
dc.date.available | 2024-07-10T20:29:33Z | |
dc.date.issued | 2024-02-19 | |
dc.identifier.citation | CUNHA, Robson Ortz Oliveira. Modelo hierárquico Bayesiano não paramétrico aplicado em modelagem de tópicos. 2024. Dissertação (Mestrado em Estatística) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2024. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/19866. | * |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/19866 | |
dc.description.abstract | Given the growing need and importance of analyzing textual data in the field of artificial intelligence, models that can better understand human language and deal with unstructured data are increasingly relevant gains. In this work, we developed a study on the Hierarchical Dirichlet Process (HDP) in modeling textual topics, exploring its practical aspects by applying it to a data set (\textit{corpus}) of legal processes, composed of three types of different procedures. We will discuss the main properties of HDP, from a Bayesian perspective, assuming that the data comes from a Multinomial probability distribution, based on the \textit{bag-of-words} textual representation model, commonly used in natural language processing . We also proceeded with some textual pre-processing techniques, which resulted in more parsimonious documents (data), and with a simulation study to verify the model's performance. At the end of the work, we present the results of the applications carried out and discuss the issues of data analysis in jurimetry. | eng |
dc.description.sponsorship | Não recebi financiamento | por |
dc.language.iso | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de São Carlos | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | * |
dc.subject | Modelo não paramétrico Bayesiano | por |
dc.subject | Processo hierárquico de Dirichlet | por |
dc.subject | Jurimetria | por |
dc.subject | Modelagem de tópicos textuais | por |
dc.subject | Non-parametric Bayesian model | eng |
dc.subject | Hierarchical Dirichlet process | eng |
dc.subject | Topic modeling | eng |
dc.subject | Jurimetry | eng |
dc.title | Modelo hierárquico Bayesiano não paramétrico aplicado em modelagem de tópicos | por |
dc.title.alternative | Nonparametric Bayesian hierarchical model applied to topic modeling | eng |
dc.type | Dissertação | por |
dc.contributor.advisor1 | Stern, Rafael Bassi | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/7846211197320014 | por |
dc.description.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 (\textit{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 \textit{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 um 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. | por |
dc.publisher.initials | UFSCar | por |
dc.publisher.program | Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::ANALISE DE DADOS | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::INFERENCIA NAO-PARAMETRICA | por |
dc.publisher.address | Câmpus São Carlos | por |
dc.contributor.authorlattes | http://lattes.cnpq.br/2738398667347331 | por |