Publicação: Implementação de autocomplementos para consultas utilizando rede neural LSTM
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE INFORMACAO
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Resumo
O grande volume de dados gerado pela sociedade atualmente permitiu que tecnologias de
Ciência de Dados e Inteligência Artificial apresentassem soluções eficientes para problemas
cada vez mais complexos. Nesse sentido, redes neurais vem dominando o mercado e a
pesquisa em vários campos, incluindo recuperação da informação e processamento de
linguagem natural. Nesse sentido, redes neurais baseadas em células LSTM se apresentam
como uma possível ferramenta na geração de autocomplementos de consultas. Uma rede
LSTM foi treinada sobre um conjunto de perguntas e respostas da linguagem Java, a fim
de construir um módulo de autocomplementos de consultas para o mecanismo de busca
CROKAGE. Ao final do treinamento, ficou evidente que as sugestões geradas não serviam
de forma eficiente para integrar à plataforma CROKAGE, e que seria necessário uma base
de dados mais extensa para que o modelo atingisse resultados satisfatórios
Abstract
Palavras-chave
Recuperação da informação, Aprendizagem profunda, Processamento de linguagem natural, RNN, LSTM
Citação
Chami, Jorge Luis Murakami. Implementação de autocomplementos para consultas utilizando rede neural LSTM. 2023. 27 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2023.
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