Em decorrência da crescente quantidade de documentos disponíveis em formato digital, a importância da análise computacional de grandes volumes de dados torna-se ainda mais evidente na atualidade. Embora grande parte desses documentos esteja disponível em formato de língua natural, a análise por meio de processos como a Mineração de Textos ainda é um desafio a ser superado. Normalmente, abordagens tradicionais de representação de textos como a Bag of Words desconsideram aspectos semânticos e contextuais das coleções de textos analisadas, ignorando informações que podem potencializar o desempenho das tarefas realizadas. Os principais problemas associados a essas abordagens são a alta esparsidade e dimensionalidade que prejudicam consideravelmente o desempenho das tarefas realizadas. Como o enriquecimento de representações de textos é uma das possibilidades efetivas para atenuar esses tipos de problemas, nesta dissertação foi investigada a aplicação conjunta de enriquecimentos semânticos e contextuais. Para isso foi proposta uma nova técnica de representação de textos, cuja principal novidade é a abordagem utilizada para calcular a frequência dos atributos (contextos) baseando-se em suas similaridades. Os atributos extraídos por meio dessa técnica proposta são considerados dependentes já que são formados por conjuntos de termos correlacionados que podem compartilhar informações semelhantes. A efetividade da técnica foi avaliada na tarefa de classificação automática de textos, na qual foram explorados diferentes procedimentos de enriquecimento textual e versões de modelos de linguagem baseados em word embeddings. De acordo com os resultados obtidos, há evidências favoráveis a respeito da efetividade e da aplicabilidade da técnica de representação de textos proposta. Segundo os testes de significância estatística realizados, a aplicação de enriquecimentos textuais baseados em Reconhecimento de Entidades Nomeadas e em Desambiguação Lexical de Sentido pode contribuir efetivamente para o aumento do desempenho da tarefa de classificação automática de textos, principalmente nas abordagens em que também são considerados textos de fontes externas de conhecimento como a Wikipédia. Constatou-se empiricamente que a efetividade dessa técnica proposta pode ser superior às abordagens tradicionais em cenários de aplicação baseados em informações semânticas das coleções de textos, caracterizando-a como uma alternativa promissora para a geração de representações de textos com alta densidade de informações semânticas e contextuais que se destacam pela interpretabilidade.

Due to the increasing number of available documents in digital format, the importance of computational analysis of large volumes of data becomes even more evident recently. Although most of these documents are available in natural language format, analysis through processes such as text mining is still a challenge to be overcome. Normally, traditional text representation approaches such as the bag of words disregard semantic and contextual aspects of the analyzed text collections, ignoring information that can enhance the performance of the tasks performed. The main problems associated with these approaches are the high sparsity and dimensionality that considerably impair the performance of the tasks performed. As the text representations enrichment is one of the effective possibilities to attenuate these types of problems, in this dissertation the joint application of semantic and contextual enrichment was investigated. For that a new text representation technique was proposed, whose main novelty is the approach used to calculate the frequency of attributes (contexts) based on their similarities. The attributes attributes extracted by this proposed technique are considered dependent because they are formed by sets of correlated terms that can share similar information. The effectiveness of the technique was evaluated in the automatic text classification task, in which different procedures of textual enrichment and versions of language models based on word embeddings were explored. According to the results, there is favorable evidence regarding the effectiveness and applicability of the proposed text representation technique. According to the statistical significance tests, the application of textual enrichment based on named entity recognition and word sense disambiguation can effectively contribute to the increase of the performance of the automatic text classification task, especially in the approaches that are also considered texts from external knowledge sources such asWikipedia. It has been empirically verified that the effectiveness of this proposed technique can be superior to the traditional approaches in application scenarios based on semantic information of the text collections, characterizing it as a promising alternative for the generation of text representations with high density of semantic and contextual information that stand out for their interpretability.