1. Repositório Institucional - Universidade Federal de Uberlândia
2. Faculdade de Computação (FACOM)
3. TCC - Sistemas de Informação (Monte Carmelo)

Tipo do documento:	Trabalho de Conclusão de Curso
Tipo de acesso:	Acesso Aberto
Título:	Agrupamentos de vídeos relacionados ao desenvolvimento de software por meio de LLMs
Autor(es):	Martins, Isadora Pereira Marques
Primeiro orientador:	Rocha, Adriano Mendonça
Primeiro membro da banca:	Sousa, Daniela Justiniano de
Segundo membro da banca:	Simão, João Batista
Resumo:	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.
Palavras-chave:	Clusterização Grandes modelos de linguagem Processamento de linguagem natural Transcrições de vídeos Análise semântica
Área(s) do CNPq:	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Idioma:	por
País:	Brasil
Editora:	Universidade Federal de Uberlândia
Referência:	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
Data de defesa:	17-Mar-2026
Aparece nas coleções:	TCC - Sistemas de Informação (Monte Carmelo)

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