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Atribuição autoral com uso de classificadores de perfis
Deutsch, Caio
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Escola de Artes, Ciências e Humanidades 2020-10-05
Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.
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Título:
Atribuição autoral com uso de classificadores de perfis
Autor:
Deutsch, Caio
Orientador:
Paraboni, Ivandre
Assuntos:
Aprendizado De Máquinas
;
Processamento De Língua Natural
;
Distorções Textuais
;
Caracterização Autoral
;
Atribuição Autoral
;
Author Characterization
;
Author Attribution
;
Machine Learning
;
Natural Language Processing
;
Textual Distortions
Notas:
Dissertação (Mestrado)
Descrição:
A atribuição autoral (AA) busca identificar um autor de texto a partir de um conjunto de autores conhecidos. Autores deixam rastros em seus textos e é possível identificar características sociolinguísticas baseadas no estilos de escrita refletidos no texto destes autores. A atribuição autoral está cada vez mais demonstrando importância para diversas atividades sociais, em especial para a análise forense. Os trabalhos envolvendo AA demonstram resultados modestos e motivam a exploração de diferentes técnicas para melhorar a acurácia dos modelos atuais. A partir desses pontos, o presente trabalho apresenta uma proposta de pesquisa em nível de mestrado no campo de processamento de língua natural (PLN), com ênfase em AA, com o objetivo geral de melhorar o desempenho de classificadores de atribuição autoral utilizando técnicas de caracterização autoral (CA)
DOI:
10.11606/D.100.2020.tde-04112020-152132
Editor:
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Escola de Artes, Ciências e Humanidades
Data de criação/publicação:
2020-10-05
Formato:
Adobe PDF
Idioma:
Português
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