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ORCID:  http://orcid.org/0009-0002-2690-7842
Tipo do documento: Trabalho de Conclusão de Curso
Tipo de acesso: Acesso Aberto
Título: Implementação de autocomplementos para consultas utilizando rede neural LSTM
Autor(es): Chami, Jorge Luis Murakami
Primeiro orientador: Maia, Marcelo de Almeida
Primeiro membro da banca: Dantas, Carlos Eduardo de Carvalho
Segundo membro da banca: Rocha, Adriano Mendonça
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
Palavras-chave: Recuperação da informação
Aprendizagem profunda
Processamento de linguagem natural
RNN
LSTM
Área(s) do CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE INFORMACAO
Idioma: por
País: Brasil
Editora: Universidade Federal de Uberlândia
Referência: 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.
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/37777
Data de defesa: 1-Fev-2023
Aparece nas coleções:TCC - Ciência da Computação

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