Uma abordagem em cascata para predição de gênero a partir de textos em Português

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorMerschmann, Luiz Henrique de Campos-
Autor(es): dc.contributorPereira, Denilson Alves-
Autor(es): dc.contributorPaiva, Elaine Ribeiro de Faria-
Autor(es): dc.creatorMorais, João Pedro Moreira de-
Data de aceite: dc.date.accessioned2026-02-09T12:02:20Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2026-02-09T12:02:20Z-
Data de envio: dc.date.issued2022-02-06-
Data de envio: dc.date.issued2022-02-06-
Data de envio: dc.date.issued2022-02-06-
Data de envio: dc.date.issued2021-12-09-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://repositorio.ufla.br/handle/1/49191-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1152980-
Descrição: dc.descriptionAuthor Profiling, whose objective is the analysis of a text to uncover characteristics (e.g., gen- der and age) of its author, has become an important task in different areas such as forensics, marketing, and e-commerce. Although a lot of research has been conducted on this task for some widely used lan- guages (e.g., English), there is still a lot of room for improvement in studies involving the Portuguese language. Thus, this work contributes by proposing and evaluating a cascading approach, which combi- nes a weighted lexical approach, a heuristic and a classifier, for the gender prediction problem using only textual content written in the Portuguese language. The proposed approach takes into account both spe- cificities of the Portuguese language and domain characteristics of the texts. The results obtained from the proposed approach showed that exploring the specificities of the Portuguese language and domain characteristics of the texts can positively contribute to the performance of the gender prediction task.-
Descrição: dc.descriptionFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais (FAPEMIG)-
Descrição: dc.descriptionA área de estudo e pesquisa denominada Caracterização Autoral, cujo objetivo é analisar um texto para inferir informações a respeito do seu autor, vem sendo cada vez mais útil para diferentes se- tores, tais como o forense, marketing e comércio eletrônico. Apesar do crescente interesse em pesquisas nessa área, a quantidade de técnicas e ferramentas apresentadas na literatura com foco na língua portu- guesa é relativamente escassa quando comparada àquela disponível para outros idiomas. Desse modo, este trabalho contribui nessa área de estudo propondo e avaliando uma abordagem em cascata, que com- bina um módulo que utiliza um dicionário, uma heurística de gênero e um classificador, para a predição do gênero do autor de um texto escrito em português utilizando somente o conteúdo textual. A aborda- gem proposta leva em consideração tanto especificidades da língua portuguesa como características de domínio dos textos. Os resultados obtidos a partir da abordagem proposta mostraram que explorar as es- pecificidades da língua portuguesa e características de domínio dos textos pode contribuir positivamente no desempenho da tarefa de predição de gênero.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Federal de Lavras-
Publicador: dc.publisherPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computação-
Publicador: dc.publisherUFLA-
Publicador: dc.publisherbrasil-
Publicador: dc.publisherDepartamento de Ciência da Computação-
Direitos: dc.rightsacesso aberto-
Palavras-chave: dc.subjectCaracterização autoral-
Palavras-chave: dc.subjectMineração de texto-
Palavras-chave: dc.subjectPredição de gênero-
Palavras-chave: dc.subjectLíngua portuguesa-
Palavras-chave: dc.subjectAuthor profiling-
Palavras-chave: dc.subjectPortuguese language-
Palavras-chave: dc.subjectText mining-
Palavras-chave: dc.subjectGender prediction-
Palavras-chave: dc.subjectCiência da Computação-
Título: dc.titleUma abordagem em cascata para predição de gênero a partir de textos em Português-
Título: dc.titleA cascading approach to gender prediction from portuguese texts-
Tipo de arquivo: dc.typedissertação-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA)

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