Uso de deep learning para a construção de um modelo de recuperação da informação aplicado para o setor de mineração no Brasil

Autores

DOI:

https://doi.org/10.1590/1808-5245.30.135550

Palavras-chave:

processamento de linguagem natural, deep learning, bert, ats, mineração

Resumo

Diante do crescimento exponencial de dados e informações, proporcionado por sensores e mídias sociais, um ecossistema composto por novas infraestruturas de armazenamento e processamento, denominado Big Data, foi desenvolvido. Todo esse desenvolvimento redundou em uma nova área do conhecimento, denominada Ciência de Dados. Apesar de haver um ecossistema e uma área do conhecimento para tratar esse bloco massivo de dados e informação, o incomodo da superabundância de dados ainda permanece, e se torna mais expressivo quando as empresas tomam consciência que podem usar zetabytes de dados e informações para direcionarem a estratégia e as operações. Baseado nisso, essa pesquisa buscou desenvolver um método para resumir as notícias do setor de mineração do Brasil, identificando o efeito da similaridade semântica na análise, possibilitando a recuperação da informação e uso em processos de compreensão do setor. Nesse método foi aplicado o transformer BERTSUM para sumarizar as notícias, e após sumarizadas o transformer BERT foi aplicado para medir a similaridade entre as notícias. O método permitiu reduzir em 75% todo o bloco de texto, retirar notícias com o mesmo teor semântico, e deduzir que há um padrão no discurso das notícias relacionadas ao setor de mineração.

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Biografia do Autor

Brenner Lopes, Universidade Federal de Minas Gerais

Possui graduação em Economia, com mestrado em Administração e é doutorando na Escola de Ciência da Informação da UFMG. Executivo da área de consultoria em Inteligência Competitiva e Big Data Analytics, atua ainda como professor de pós-graduação.

Renato Rocha Souza, Universidade Federal de Minas Gerais

Possui graduação em Engenharia Elétrica pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (1993), mestrado em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de Santa Catarina (2000), doutorado em Ciência da Informação pela Universidade Federal de Minas Gerais (2005) e pós-doutorado (01/2009-01/2010) em Tecnologias Semânticas para Recuperação de Informação - University of Glamorgan, UK, sob supervisão de Douglas Tudhope e com bolsa do CNPQ.

 

É atualmente professor e pesquisador da Escola de Matemática Aplicada (EMAp) da Fundação Getulio Vargas e professor colaborador da Escola de Ciência da Informação da Universidade Federal de Minas Gerais. É Visiting Fellow da University of Glamorgan (2009-2014) e Editor Adjunto do periódico New Review of Hypermedia and Multimedia.

 

Tem experiência na área de Ciência da Informação, com ênfase em Representação do Conhecimento e Recuperação de Informação, atuando principalmente nos seguintes temas: Sistemas de Recuperação de Informações, Processamento de Linguagem Natural, Indexação Automática, Representação do Conhecimento, Ontologias, Gestão do Conhecimento. Tem também experiência em Tecnologia na Educação, Software Educativo e Ensino a Distância.

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Publicado

2024-01-01

Como Citar

FALCÃO, L. C. de J.; LOPES, B.; ROCHA SOUZA, R.; RODRIGUES BARBOSA, R. Uso de deep learning para a construção de um modelo de recuperação da informação aplicado para o setor de mineração no Brasil. Em Questão, Porto Alegre, v. 30, p. 135550, 2024. DOI: 10.1590/1808-5245.30.135550. Disponível em: https://seer.ufrgs.br/index.php/EmQuestao/article/view/135550. Acesso em: 13 jun. 2025.

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