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dc.contributor.advisorBarbian, Márcia Helenapt_BR
dc.contributor.authorBoll, Antônio Osspt_BR
dc.date.accessioned2024-08-06T06:35:40Zpt_BR
dc.date.issued2024pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/276955pt_BR
dc.description.abstractÀ medida que informações são geradas, a busca por suas interpretações cresce. No entanto, em muitos bancos de dados, a falta de rotulação dificulta sua interpretabilidade. Assim, os modelos de aprendizado profundo surgem para abordar essas tarefas complexas de Processamento de Linguagem Natural. Utilizando dados não rotulados obtidos de Notas Fiscais Eletrônicas da Secretaria da Fazenda do Rio Grande do Sul, este trabalho visa construir um modelo BERTopic para agrupar produtos semelhantes em tópicos. Durante essa modelagem, diversos hiperparâmetros foram variados, com o objetivo de encontrar o melhor resultado com base em métricas como a silhueta e considerando também o número de tópicos gerados.pt_BR
dc.description.abstractAs information is generated, the search for its interpretations grows. However, in many databases, the lack of labeling complicates their interpretability. Thus, deep learning models emerge to address these complex tasks in Natural Language Processing. Using unlabeled data obtained from Electronic Invoices of the Department of Finance of Rio Grande do Sul, this work aims to build a BERTopic model to group similar products into topics. During this modeling process, various hyperparameters were adjusted, aiming to find the best result based on metrics such as silhouette and also considering the number of generated topics.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectAprendizado profundopt_BR
dc.subjectBERTopicen
dc.subjectBERTen
dc.subjectProcessamento de linguagem naturalpt_BR
dc.subjectDeep learningen
dc.subjectNatural language processingen
dc.subjectNon labeled dataen
dc.subjectTopic modelingen
dc.titleExtração de tópicos em Notas Fiscais Eletrônicas (NF-e) : uma análise utilizando BERTopicpt_BR
dc.typeTrabalho de conclusão de graduaçãopt_BR
dc.identifier.nrb001207967pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentInstituto de Matemática e Estatísticapt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2024pt_BR
dc.degree.graduationEstatística: Bachareladopt_BR
dc.degree.levelgraduaçãopt_BR


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