Data mining e processamento digital de sinais para a análise de estruturas poéticas

• Autor(a) principal: Silva, Samantha Transfeld da
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
• Texto Completo: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/10110
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::ANALISE DE DADOS; Processamento de sinais - Técnicas digitais; Sistemas de reconhecimento de padrões; Poesia; Correlação (Estatistica); Engenharia elétrica; Signal processing - Digital technique; Pattern recognition systems; Poetry; Correlation (Statistics); Electric engineering

Este trabalho tem como objetivo validar a aplicação do processamento digital de sinais em estruturas literárias. Desta forma, a análise é validada baseando-se nos princípios da mineração de dados para a compreensão matemática de poemas na língua portuguesa. O reconhecimento de padrões é um campo em rápido desenvolvimento, que sustenta estudos em áreas tal qual a busca pela métrica proveniente da rima obtida em textos poéticos. A validação de tal característica é realizada com a aplicação da autocorrelação como ferramenta matemática. A partir desta análise, assume-se que os maiores valores de autocorrelação representem a maior similaridade do texto. Esta ferramenta possibilita a interpretação de sinais ao buscarmos por padrões de repetição em poemas. Assim, o melhor resultado da análise leva em consideração apenas o final de cada verso, onde assume-se que há a rima. Nestes casos, são obtidos os maiores valores de autocorrelação, ainda que tais valores não apresentem significativa relevância para a padronização do texto.