Propagação em grafos bipartidos para extração de tópicos em fluxo de documentos textuais

Autor(es)

Thiago de Paulo Faleiros

• Tipo de documento: Tese de Doutorado
• Imprenta: São Carlos.
• Instituição: Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/SB)
• Data de defesa: 2016-06-08

Membros da banca

Alneu de Andrade Lopes; Maria Cristina Ferreira de Oliveira; Gisele Lobo Pappa; Marcos Gonçalves Quiles; Ivan Nunes da Silva

• Orientador: Alneu de Andrade Lopes

Resumo

Tratar grandes quantidades de dados é uma exigência dos modernos algoritmos de mineração de texto. Para algumas aplicações, documentos são constantemente publicados, o que demanda alto custo de armazenamento em longo prazo. Então, é necessário criar métodos de fácil adaptação para uma abordagem que considere documentos em fluxo, e que analise os dados em apenas um passo sem requerer alto custo de armazenamento. Outra exigência é a de que essa abordagem possa explorar heurísticas a fim de melhorar a qualidade dos resultados. Diversos modelos para a extração automática das informações latentes de uma coleção de documentos foram propostas na literatura, dentre eles destacando-se os modelos probabilísticos de tópicos. Modelos probabilísticos de tópicos apresentaram bons resultados práticos, sendo estendidos para diversos modelos com diversos tipos de informações inclusas. Entretanto, descrever corretamente esses modelos, derivá-los e em seguida obter o apropriado algoritmo de inferência são tarefas difíceis, exigindo um tratamento matemático rigoroso para as descrições das operações efetuadas no processo de descoberta das dimensões latentes. Assim, para a elaboração de um método simples e eficiente para resolver o problema da descoberta das dimensões latentes, é necessário uma apropriada representação dos dados. A hipótese desta tese é a de que, usando a representação de documentos em grafos bipartidos, é possível endereçar problemas de aprendizado de máquinas, para a descoberta de padrões latentes em relações entre objetos, por exemplo nas relações entre documentos e palavras, de forma simples e intuitiva. Para validar essa hipótese, foi desenvolvido um arcabouço baseado no algoritmo de propagação de rótulos utilizando a representação em grafos bipartidos. O arcabouço, denominado PBG (Propagation in Bipartite Graph), foi aplicado inicialmente para o contexto não supervisionado, considerando uma coleção estática de documentos. Em seguida, foi proposta uma versão semissupervisionada, que considera uma pequena quantidade de documentos rotulados para a tarefa de classificação transdutiva. E por fim, foi aplicado no contexto dinâmico, onde se considerou fluxo de documentos textuais. Análises comparativas foram realizadas, sendo que os resultados indicaram que o PBG é uma alternativa viável e competitiva para tarefas nos contextos não supervisionado e semissupervisionado. (AU)

• Processo FAPESP: 11/23689-9 - Propagação em Grafos Bipartidos para Extração de Tópicos em Fluxo de Dados
• Beneficiário: Thiago de Paulo Faleiros
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado