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Dissertação de Mestrado
DOI
https://doi.org/10.11606/D.104.2024.tde-03042024-080044
Documento
Autor
Nome completo
Robson Ortz Oliveira Cunha
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2024
Orientador
Banca examinadora
Stern, Rafael Bassi (Presidente)
Esteves, Luís Gustavo
Prates, Marcos Oliveira
Título em português
Modelo Hierárquico Bayesiano Não Paramétrico Aplicado em Modelagem de Tópicos
Palavras-chave em português
Jurimetria
Modelagem de tópicos textuais
Modelo não paramétrico Bayesiano
Processo hierárquico de Dirichlet
Resumo em português
Dada a crescente necessidade e importância da análise de dados textuais no ramo da inteligência artificial, modelos que possam compreender melhor a linguagem humana e lidar com dados não estruturados têm ganhado cada vez mais relevância. Neste trabalho, desenvolvemos um estudo sobre o Processo Hierárquico de Dirichlet (HDP) na modelagem de tópicos textuais explorando seus aspectos práticos ao aplicá-lo em um conjunto de dados (corpus) de processos jurídicos, compostos por três tipos de procedimentos distintos. Discorremos sobre as principais propriedades do HDP, sobre a ótica Bayesiana, assumindo que os dados sejam oriundos de uma distribuição de probabilidade Multinomial, baseados no modelo de representação textual de bag-of-words, comumente utilizado em processamento de linguagem natural. Procedemos ainda com algumas técnicas de pré-processamento textual, que resultaram em documentos (dados) mais parcimoniosos, e com estudo de simulação para verificar a performance do modelo. Ao fim do trabalho, apresentamos os resultados das aplicações realizadas e discutimos sobre a problemática da análise de dados em jurimetria.
Título em inglês
Nonparametric Bayesian Hierarchical Model Applied to Topic Modeling
Palavras-chave em inglês
Hierarchical Dirichlet process
Jurimetry
Non-parametric Bayesian model
Topic modeling
Resumo em inglês
Given the growing need and importance of analyzing textual data in the field of artificial intelligence, models that can better understand human language and deal with unstructured data are increasingly relevant gains. In this work, we developed a study on the Hierarchical Dirichlet Process (HDP) in modeling textual topics, exploring its practical aspects by applying it to a data set (corpus) of legal process, composed of three types of different procedures. We will discuss the main properties of HDP, from a Bayesian perspctive, assuming that the data comes from Multinomial probability distribution, based on the bag-of-words textual representation model, commonly used in natural language processing. We also proceeded with some textual pre-processing techniches, which resulted in more parsimonious documents (data), and with a simulation study to verify the model's performance. At the end of the work, we present the results of the applications carried out and discuss the issues of data analysis in jurimetry.
 
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Data de Publicação
2024-04-03
 
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