| Processo: | 19/25010-5 |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Regular |
| Data de Início da vigência: | 01 de novembro de 2020 |
| Data de Término da vigência: | 30 de abril de 2023 |
| Área do conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação |
| Pesquisador responsável: | Solange Oliveira Rezende |
| Beneficiário: | Solange Oliveira Rezende |
| Instituição Sede: | Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil |
| Município da Instituição Sede: | São Carlos |
| Pesquisadores associados: | Alípio Mário Guedes Jorge ; Bruno Magalhães Nogueira ; Camila Vaccari Sundermann ; Marcos Aurelio Domingues ; Rafael Geraldeli Rossi ; Ricardo Marcondes Marcacini ; Roberta Akemi Sinoara ; Veronica Oliveira de Carvalho |
| Assunto(s): | Fake news Mapas conceituais Mineração de texto Semântica Sistemas de recomendação Inteligência artificial |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Fake news | Mapas conceituais | Mineração de Textos | Representação de Textos | semântica | sistemas de recomendação | Inteligência Artificial |
Resumo
Com a crescente geração e disponibilização de textos, seja internamente nas organizações ou na Web, técnicas de Mineração de Textos têm se tornado essenciais no apoio à análise e extração de conhecimento desses dados. Independentemente da aplicação ou técnica utilizada, o tratamento semântico dos textos é um grande desafio do processo de mineração. Esse desafio é ainda maior quando se considera textos escritos no idioma português, visto as particularidades do idioma e o limitado volume de recursos e pesquisas desenvolvidas. Nesse contexto, este projeto visa avançar as pesquisas da área de Mineração de Textos, com foco no idioma português, e disseminar o conhecimento da área por meio da aplicação em diferentes problemas do mundo real. Assim, serão investigados e propostos modelos de representação de textos semanticamente enriquecidos, abordando tanto representações no modelo espaço-vetorial quanto representações em rede, bem como sua aplicação no aprendizado baseado em uma única classe. Para viabilizar a pesquisa, coleções de textos escritos em português serão coletadas, preparadas e caracterizadas, disponibilizando à comunidade informações consolidadas sobre coleções rotuladas e disponibilizadas para pesquisa. Por fim, as representações semanticamente enriquecidas serão avaliadas e aplicadas em diferentes problemas práticos de Mineração de Textos, como análise de sentimentos, sistemas de recomendação, detecção de notícias falsas, descoberta baseada em literatura e mineração de eventos. (AU)
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