1. Repositório Institucional - Universidade Federal de Uberlândia
  2. Faculdade de Computação (FACOM)
  3. TCC - Ciência da Computação
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dc.creatorChami, Jorge Luis Murakami-
dc.date.accessioned2023-04-27T20:30:36Z-
dc.date.available2023-04-27T20:30:36Z-
dc.date.issued2023-02-01-
dc.identifier.citationChami, 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.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/37777-
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/us/*
dc.subjectRecuperação da informaçãopt_BR
dc.subjectAprendizagem profundapt_BR
dc.subjectProcessamento de linguagem naturalpt_BR
dc.subjectRNNpt_BR
dc.subjectLSTMpt_BR
dc.titleImplementação de autocomplementos para consultas utilizando rede neural LSTMpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Maia, Marcelo de Almeida-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4915659948263445pt_BR
dc.contributor.referee1Dantas, Carlos Eduardo de Carvalho-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9157131878203641pt_BR
dc.contributor.referee2Rocha, Adriano Mendonça-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/9672436935373713pt_BR
dc.description.degreenameTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)pt_BR
dc.description.resumoO 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 satisfatóriospt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.courseCiência da Computaçãopt_BR
dc.sizeorduration27pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE INFORMACAOpt_BR
dc.orcid.putcode133936387-
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