Um texto tão singular quanto a impressão digital: o uso de sistemas inteligentes para reconhecimento de autoria

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Rocha, Marcella Andrade da
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/28132
Resumo: A Atribuição de Autoria, a ciência de inferir um autor para um determinado texto com base em suas características de escrita, é um problema com uma longa história e referese a tarefa de reconhecimento do autor de um texto em um grupo de autores candidatos. Neste trabalho, está sendo proposto o estudo do problema de atribuição e reconhecimento de autoria para fins de torná-lo uma ferramenta de uso na plataforma de ensino a distância do Ministério da Saúde (MS), AVASUS. Serão apresentadas as técnicas de análise de texto e extração de características estilométricas dos autores que permitem que a autoria seja determinada em índices significativamente melhores, no qual os textos são maiores que 30 caracteres. Esta dissertação tem como alvo o AVASUS, onde os estudantes fazem os cursos da plataforma, compartilham seus interesses e pensamentos em forma de mensagens nos fóruns e executam atividades que exigem textos sobre determinados temas na área da saúde. Essas produções escritas são o foco da aplicação de atribuição e reconhecimento de autoria. As técnicas estudadas como proposta são um processo de dois estágios, onde no primeiro estágio, informações estilométricas são extraídas do conjunto de dados coletados e no segundo estágio, diferentes algoritmos de classificação são treinados e técnicas de análise léxicas, semânticas ou sintáticas são aplicadas para prever os autores dos textos. O esforço é para maximizar a precisão das previsões com quantidade ideal de dados e usuários em consideração.
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Neste trabalho, está sendo proposto o estudo do problema de atribuição e reconhecimento de autoria para fins de torná-lo uma ferramenta de uso na plataforma de ensino a distância do Ministério da Saúde (MS), AVASUS. Serão apresentadas as técnicas de análise de texto e extração de características estilométricas dos autores que permitem que a autoria seja determinada em índices significativamente melhores, no qual os textos são maiores que 30 caracteres. Esta dissertação tem como alvo o AVASUS, onde os estudantes fazem os cursos da plataforma, compartilham seus interesses e pensamentos em forma de mensagens nos fóruns e executam atividades que exigem textos sobre determinados temas na área da saúde. Essas produções escritas são o foco da aplicação de atribuição e reconhecimento de autoria. As técnicas estudadas como proposta são um processo de dois estágios, onde no primeiro estágio, informações estilométricas são extraídas do conjunto de dados coletados e no segundo estágio, diferentes algoritmos de classificação são treinados e técnicas de análise léxicas, semânticas ou sintáticas são aplicadas para prever os autores dos textos. O esforço é para maximizar a precisão das previsões com quantidade ideal de dados e usuários em consideração.The Authorship Attribution, the science of inferring an author for a particular text based on their writing characteristics, is a problem with a long history. In this work, it is being proposed the study of the problem of attribution and recognition of authorship in order to make it a tool of use in the distance learning platform of the Ministry of Health (MS), AVASUS. The techniques of text analysis and stylometric characteristics of the authors will be presented, allowing the authorship to be determined in significantly better indexes, in which the texts are greater than 30 characters. This proposal targets AVASUS, where students take the courses of the platform, share their interests and thoughts in the form of messages in the forums and perform activities that require writing on certain topics in the health area. These written productions are the focus of the application of attribution and recognition of authorship. The techniques studied as a proposal are a two-stage process, where in the first stage, stylometric information is extracted from the collected data set and in the second stage, different classification algorithms are trained and lexical, semantic or syntactic analysis techniques are applied to predict the authors of the texts. The effort is to maximize the accuracy of predictions with optimal amount of data and users under consideration.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICAAVASUSAtribuição de autoriaAlgoritmos de classificaçãoTécnicas de análise léxicaAnálise de estilometriaUm texto tão singular quanto a impressão digital: o uso de sistemas inteligentes para reconhecimento de autoriainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA E DE COMPUTAÇÃOUFRNBrasilinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNTEXTTextotãosingular_Rocha_2019.pdf.txtTextotãosingular_Rocha_2019.pdf.txtExtracted texttext/plain150027https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/28132/2/Textot%c3%a3osingular_Rocha_2019.pdf.txt35540b2e5bacfc7b3265409adfb829acMD52THUMBNAILTextotãosingular_Rocha_2019.pdf.jpgTextotãosingular_Rocha_2019.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1473https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/28132/3/Textot%c3%a3osingular_Rocha_2019.pdf.jpg7479de67a247551e4ec7ee3dc75c39ffMD53ORIGINALTextotãosingular_Rocha_2019.pdfapplication/pdf1298678https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/28132/1/Textot%c3%a3osingular_Rocha_2019.pdfc9b43039e7453a32f97ec5ca02348390MD51123456789/281322019-12-08 02:26:45.763oai:https://repositorio.ufrn.br:123456789/28132Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2019-12-08T05:26:45Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false
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