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Document type: Trabalho de Conclusão de Curso
Access type: Acesso Aberto
Title: Agrupamentos de vídeos relacionados ao desenvolvimento de software por meio de LLMs
Author: Martins, Isadora Pereira Marques
First Advisor: Rocha, Adriano Mendonça
First member of the Committee: Sousa, Daniela Justiniano de
Second member of the Committee: Simão, João Batista
Summary: O crescimento acelerado do volume de vídeos educacionais em plataformas digitais, como o YouTube, torna necessária a adoção de métodos automáticos capazes de organizar e agrupar conteúdos de forma eficiente e semanticamente consistente. Nesse contexto, este trabalho tem como objetivo comparar a eficácia de abordagens baseadas em grandes modelos de linguagem (Large Language Models (LLMs)) com métodos tradicionais de clusterização baseados em modelagem de tópicos no agrupamento semântico de transcrições de vídeos relacionados ao desenvolvimento de software. A metodologia adotada possui caráter exploratório e comparativo, utilizando transcrições textuais de vídeos educacionais como base de análise. Foram avaliadas duas abordagens principais: métodos tradicionais de clusterização baseados em modelagem de tópicos com Latent Dirichlet Allocation (LDA) e abordagens baseadas em LLMs, incluindo diferentes modelos e configurações. Os agrupamentos gerados foram comparados por meio de métricas externas de avaliação de clusterização, especificamente Adjusted Rand Index (ARI), Adjusted Mutual Information (AMI), V-Measure e índice de Jaccard, utilizando como referência adicional uma clusterização manual realizada por um avaliador humano. Os resultados indicam que modelos baseados em LLMs, especialmente aqueles com maior capacidade contextual, produzem agrupamentos semanticamente mais consistentes e com maior alinhamento em relação à referência humana quando comparados a métodos tradicionais utilizados com configurações padrão. Observou-se também que abordagens clássicas, como o LDA, apresentam desempenho competitivo quando adequadamente parametrizadas, embora sejam mais sensíveis ao pré-processamento e à escolha de parâmetros. Conclui-se que a utilização de grandes modelos de linguagem constitui uma alternativa viável e promissora para tarefas de agrupamento semântico de transcrições textuais, oferecendo maior robustez na captura de relações temáticas complexas. Os resultados reforçam o potencial dessas abordagens como ferramentas de apoio à organização automática de conteúdos educacionais e indicam caminhos para pesquisas futuras na área.
Keywords: Clusterização
Grandes modelos de linguagem
Processamento de linguagem natural
Transcrições de vídeos
Análise semântica
Area (s) of CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
Quote: MARTINS, Isadora Pereira Marques. Agrupamentos de vídeos relacionados ao desenvolvimento de software por meio de LLMs. 2026. 56 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) – Universidade Federal de Uberlândia, Monte Carmelo, 2026.
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/49424
Date of defense: 17-Mar-2026
Appears in Collections:TCC - Sistemas de Informação (Monte Carmelo)

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