Categorização de produtos usando descrições textuais : aplicação da Biblioteca Fasttext

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorMontaño, Razer Anthom Nizer Rojas, 1975--
Autor(es): dc.contributorUniversidade Federal do Paraná. Setor de Educação Profissional e Tecnológica. Curso de Especialização em Inteligência Artificial Aplicada-
Autor(es): dc.creatorSilva, Tiago José da-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-09-01T13:18:32Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-09-01T13:18:32Z-
Data de envio: dc.date.issued2023-08-24-
Data de envio: dc.date.issued2023-08-24-
Data de envio: dc.date.issued2022-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://hdl.handle.net/1884/84125-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/1884/84125-
Descrição: dc.descriptionOrientador: Prof. Dr. Razer Anthom Nizer Rojas Montano-
Descrição: dc.descriptionMonografia (especialização) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Educação Profissional e Tecnológica, Curso de Especialização em Inteligência Artificial Aplicada.-
Descrição: dc.descriptionInclui referências-
Descrição: dc.descriptionResumo: Este artigo apresenta uma análise do uso do FastText, uma tecnica de Machine Learning, para a categorizaçao de produtos de um e-commerce brasileiro do segmento de moda e esporte, mais especificamente a empresa Netshoes. O objetivo deste trabalho e avaliar a eficacia do FastText quando aplicado a um conjunto de dados privados fornecido pela empresa. Quatro combinacoes de recursos textuais foram testadas durante os treinamentos com a finalidade de achar o melhor conjunto de atributos para criacao do modelo de classificacao. Alem disso, testou-se a eficacia da segmentacão de textos maiores - como descricoes de produtos - onde os treinamentos foram realizados utilizando trechos do texto ao inves do texto completo. Os resultados obtidos indicam que o FastText, quando treinado com recursos relativos ao nome, descricao, marca, peso e dimensões do produto, alcancou o melhor desempenho. A segmentacao da descricao do produto nao mostrou melhorar os resultados, sugerindo que esta tecnica pode não ser a mais adequada para os dados analisados neste estudo.-
Formato: dc.format1 recurso online : PDF.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Palavras-chave: dc.subjectComércio eletrônico-
Palavras-chave: dc.subjectCategorização-
Palavras-chave: dc.subjectAprendizado do computador-
Palavras-chave: dc.subjectSoftware - Desenvolvimento-
Título: dc.titleCategorização de produtos usando descrições textuais : aplicação da Biblioteca Fasttext-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional - Rede Paraná Acervo

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