Banca de TCC: Mohammad Basciri Nimer Hammad

UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS
CENTRO DE DESENVOLVIMENTO TECNOLÓGICO
TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO

Apresentações Finais (2015/1)

Mineração e construção de corpus léxicos na área da Ciência Cognitiva usando técnicas de inteligência artificial
por
Mohammad Basciri Nimer Hammad

Curso:
Ciência da Computação

Banca:
Prof. Anderson Priebe Ferrugem (orientador)
Profa. Marisa Degaspari (co-orientador)
Profa. Flávia Braga de Azambuja
Timóteo Matthies Rico

Data: 03 de Julho de 2015

Hora: 09:00h

Local: Pós 2, FAT.

Resumo do Trabalho: Com a grande quantidade de dados dispersos em diversos documentos existentes que circulam atualmente no meio acadêmico, a extração manual de informação destes dados se torna muito desgastante a medida que estes crescem. Para contornar este problema de processar grandes quantidades de dados a fim de extrair conhecimento, serão usadas, neste trabalho, técnicas de mineração de texto. Tais técnicas nos permitirão descobrir informações terminológicas de corpus linguísticos e possibilitar a disponibilização nos formatos eletrônicos (.pdf, .txt, .doc) que se deseja. Entre os diversos meios de se extrair conhecimento existe o campo de “Descoberta de Conhecimento em Textos” (TAN; STEINBACH; KUMAR, 2009). Esse processo tem por objetivo de englobar técnicas e ferramentas inteligentes e automáticas que auxiliam na análise de grandes volumes de dados com o intuito de garimpar conhecimento útil, beneficiando não somente usuários de documentos eletrônicos da Internet, mas qualquer domínio que utiliza textos não estruturados (MORAIS; AMBRóSIO, 2007). Esse processo contém diversas etapas que descrevem como obter tais informações. Com isso a proposta de trabalho é a de construir técnicas que possam, de forma eficiente, coletar as informações ou conhecimentos inferidos dos textos em diversos documentos e disponibilizá-las visualmente e organizadamente. A extração terminológica se dará no âmbito da ciência cognitiva, que é uma área escolhida por ser um tema cientifico e que seria ideal para se beneficiar dos algoritmos/ técnicas de mineração de texto desenvolvidos para resolver o problema da recuperação de informação à partir de um grande conjunto de documentos. Essas informações serão devolvidas em formato de glossário. Será demonstrada a eficiência das técnicas com seu uso prático em textos pré-selecionados por uma professora da área de Letras. O trabalho terá grande importância científica ao demonstrar seus resultados de modo a orientar na construção de um sistema a ser disponibilizado para profissionais e estudantes de Ciência Cognitiva.

Para mais informações acesse: http://inf.ufpel.edu.br/notcc/doku.php?id=bancas:2015_1