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Disertación de Maestría
DOI
https://doi.org/10.11606/D.100.2020.tde-04112020-152132
Documento
Autor
Nombre completo
Caio Deutsch
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Paulo, 2020
Director
Tribunal
Paraboni, Ivandré (Presidente)
Carvalho, Ariadne Maria Brito Rizzoni
Pérez-Alcazár, José de Jesus
Título en portugués
Atribuição autoral com uso de classificadores de perfis
Palabras clave en portugués
Aprendizado de máquinas
Atribuição autoral
Caracterização autoral
Distorções textuais
Processamento de língua natural
Resumen en portugués
A atribuição autoral (AA) busca identificar um autor de texto a partir de um conjunto de autores conhecidos. Autores deixam rastros em seus textos e é possível identificar características sociolinguísticas baseadas no estilos de escrita refletidos no texto destes autores. A atribuição autoral está cada vez mais demonstrando importância para diversas atividades sociais, em especial para a análise forense. Os trabalhos envolvendo AA demonstram resultados modestos e motivam a exploração de diferentes técnicas para melhorar a acurácia dos modelos atuais. A partir desses pontos, o presente trabalho apresenta uma proposta de pesquisa em nível de mestrado no campo de processamento de língua natural (PLN), com ênfase em AA, com o objetivo geral de melhorar o desempenho de classificadores de atribuição autoral utilizando técnicas de caracterização autoral (CA)
Título en inglés
Author attribution using profile classifiers
Palabras clave en inglés
Author attribution
Author characterization
Machine learning
Natural language processing
Textual distortions
Resumen en inglés
Author attribution (AA) seeks to identify a text author from a set of known authors. Authors leave traces in their texts and it is possible to identify sociolinguistic characteristics based on the writing styles reflected in the text of these authors. Author attribution is increasingly showing importance for various social activities, especially forensic analysis. Studies involving AA show modest results and motivate the exploration of different techniques to improve the accuracy of current models. From these perspective, this project presents a master's level research proposal in the field of natural language processing (NLP), with an emphasis in AA, with the general objective of improving the performance of AA classifiers using author profiling techniques
 
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Fecha de Publicación
2021-07-06
 
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