Investigação de medidas contextuais para aprendizado fracamente supervisionado baseadas em grafos

Resumo

Enquanto medidas de distância/similaridade tradicionais são baseadas em análises par-a-par, medidas contextuais consideram também as relações de similaridade da vizinhança. Recentemente, essas medidas foram exploradas com sucesso em várias tarefas de aprendizado não supervisionado, especialmente utilizando grafos. Nesse cenário, este projeto considera a hipótese de que essas medidas também podem ser aplicadas em tarefas de aprendizado fracamente supervisionadas. A ideia principal consiste em expandir pequenos conjuntos de treinamento por meio de relações de similaridade confiáveis identificadas em grafos. Desta forma, o objetivo principal é investigar se tal abordagem pode trazer ganhos de acurácia quando aplicadas a métodos de aprendizado fracamente supervisionados.