1. Repositório Institucional - Universidade Federal de Uberlândia
  2. Faculdade de Computação (FACOM)
  3. TCC - Sistemas de Informação (Monte Carmelo)
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dc.creatorMartins, Isadora Pereira Marques-
dc.date.accessioned2026-08-11T13:47:09Z-
dc.date.available2026-08-11T13:47:09Z-
dc.date.issued2026-03-17-
dc.identifier.citationMARTINS, 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.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/49424-
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/us/*
dc.subjectClusterizaçãopt_BR
dc.subjectGrandes modelos de linguagempt_BR
dc.subjectProcessamento de linguagem naturalpt_BR
dc.subjectTranscrições de vídeospt_BR
dc.subjectAnálise semânticapt_BR
dc.titleAgrupamentos de vídeos relacionados ao desenvolvimento de software por meio de LLMspt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Rocha, Adriano Mendonça-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9672436935373713pt_BR
dc.contributor.referee1Sousa, Daniela Justiniano de-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5608243780081192pt_BR
dc.contributor.referee2Simão, João Batista-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/9161488361212141pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/6528440393150211pt_BR
dc.description.degreenameTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)pt_BR
dc.description.resumoO 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.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.courseSistemas de Informaçãopt_BR
dc.sizeorduration56pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
Appears in Collections:TCC - Sistemas de Informação (Monte Carmelo)

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