Pré-processamento de dados de texto de requisitos de software utilizando técnicas de aprendizado de máquina

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorCasanova, Dalcimar-
Autor(es): dc.contributorFávero, Eliane Maria De Bortoli-
Autor(es): dc.contributorFávero, Eliane Maria De Bortoli-
Autor(es): dc.contributorOliva, Jefferson Tales-
Autor(es): dc.contributorCasanova, Dalcimar-
Autor(es): dc.contributorPola, Ives Renê Venturini-
Autor(es): dc.creatorCopatti, Brenda Sabrina-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-08-29T13:22:32Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-08-29T13:22:32Z-
Data de envio: dc.date.issued2023-07-07-
Data de envio: dc.date.issued2023-07-07-
Data de envio: dc.date.issued2022-11-10-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/31718-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1112155-
Descrição: dc.descriptionThe execution of machine learning algorithms applying natural language processing has been helping humans and automating many everyday tasks. However, one of the most time-consuming steps in the implementation process is the treatment of dataset so that it is ideal for training the algorithm, which happens due to the impossibility of having a typing pattern or data structure, causing the texts available for searches to contain a lot of noisy data. Therefore, the present study is dedicated to the execution of techniques for pre-processing text data using regular expressions, to treat noises that have a writing pattern and machine learning techniques to seek solutions to replace noise in texts that they do not have a writing standard, in order to speed up the pre-processing of the data used for the implementation of natural language processing algorithms.-
Descrição: dc.descriptionA execução de algoritmos de aprendizado de máquina aplicando processamento de linguagem natural tem auxiliado os seres humanos e automatizado muitas tarefas do dia a dia. Contudo, uma das etapas que mais consome tempo no processo de implementação é o tratamento do dataset para que fique ideal para o treinamento do algoritmo, devido à falta de um padrão de digitação ou estrutura dos dados, resultando em textos com muitos dados ruidosos. Diante disso, o presente estudo se dedica à execução de técnicas de pré-processamento de dados de texto utilizando expressões regulares para tratar ruídos que possuem um padrão de escrita, além de técnicas de aprendizado de máquina para buscar soluções de substituição de ruído em textos que não possuem um padrão de escrita, com o intuito de agilizar o pré-processamento dos dados utilizados na implementação de algoritmos de processamento de linguagem natural.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paraná-
Publicador: dc.publisherDois Vizinhos-
Publicador: dc.publisherBrasil-
Publicador: dc.publisherEspecialização em Ciência de Dados-
Publicador: dc.publisherUTFPR-
Direitos: dc.rightsopenAccess-
Direitos: dc.rightsAttribution-ShareAlike 4.0 International-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/-
Palavras-chave: dc.subjectAprendizado do computador-
Palavras-chave: dc.subjectProcessamento de linguagem natural (Computação)-
Palavras-chave: dc.subjectAlgorítmos computacionais-
Palavras-chave: dc.subjectMachine learning-
Palavras-chave: dc.subjectNatural language processing (Computer science)-
Palavras-chave: dc.subjectComputer algorithms-
Palavras-chave: dc.subjectCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO-
Título: dc.titlePré-processamento de dados de texto de requisitos de software utilizando técnicas de aprendizado de máquina-
Título: dc.titleText data preprocessing of software requirements using machine learning techniques-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT

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