Aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural aplicado na predição de marcas a partir de dados de marketplaces

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Freitas Filho, Nelson Silva de
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/49080
Resumo: O Processamento de Linguagem Natural (PNL), assim como o Aprendizado de Máquina vem sendo bastante utilizado para processar e classificar dados na busca de obter informações. Este trabalho tem como objetivo propor um modelo de aprendizado de máquina capaz de classificar marcas a partir das descrições de produtos. Para isso, foi utilizado dados coletados por Crawlers dos principais sistemas de comércios eletrônicos da América Latina. Primeiramente foi realizado um tratamento nos dados, o que inclui, remover, filtrar e transformá-los para que fiquem aptos a serem utilizados. Foi utilizado o PLN para vetorização da descrição dos produtos e em seguida foi utilizado três algoritmos de aprendizado de máquina. Este protótipo computacional foi construído utilizando Python e foram obtidos resultados significativos, demonstrando que o algoritmo se mostrou muito promissor.
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Primeiramente foi realizado um tratamento nos dados, o que inclui, remover, filtrar e transformá-los para que fiquem aptos a serem utilizados. Foi utilizado o PLN para vetorização da descrição dos produtos e em seguida foi utilizado três algoritmos de aprendizado de máquina. Este protótipo computacional foi construído utilizando Python e foram obtidos resultados significativos, demonstrando que o algoritmo se mostrou muito promissor.Natural Language Processing, as well as Machine Learning, has been widely used to process and classify data in the search for information. This work aims to propose a machine learning model capable of classifying brands from product descriptions. For this, data collected by Crawlers from the main e-commerce systems in Latin America was used. First, a treatment was performed on the data, which includes removing, filtering and transforming them so that they are ready to be used. NLP was used to vectorize the product description and then three machine learning algorithms were used. This computational prototype was built using Python and significant were results obtained, demonstrating that the algorithm is very promising.Universidade Federal do Rio Grande do NorteEngenharia de TelecomunicaçõesUFRNBrasilEngenharia de ComunicaçõesAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOAprendizado de máquinaCrawlersProcessamento de linguagem naturalPythonMachine learningNatural language processingPythonAprendizado de máquina e processamento de linguagem natural aplicado na predição de marcas a partir de dados de marketplacesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisporreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNORIGINALAprendizadoDeMáquina_Freitas Filho_2022.pdfAprendizadoDeMáquina_Freitas Filho_2022.pdfapplication/pdf689977https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/49080/4/AprendizadoDeM%c3%a1quina_Freitas%20Filho_2022.pdf26ee90a2b49910bc991f30e1924827deMD54CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/49080/5/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD55LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81484https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/49080/6/license.txte9597aa2854d128fd968be5edc8a28d9MD56123456789/490802022-09-05 11:31:18.432oai:https://repositorio.ufrn.br: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Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2022-09-05T14:31:18Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false
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