Aprimorando a classificação de descrições de produtos em português com a utilização de técnicas da recuperação de informação: uma abordagem de agrupamento de descrições

Gilsiley Henrique Daru; Gustavo Valentim Loch; Daniel Felipe Pietezak

doi:10.1590/1808-5245.30.139205

Autores/as

Gilsiley Henrique Daru Universidade Federal do Paraná https://orcid.org/0000-0002-8979-0461
Gustavo Valentim Loch Universidade Federal do Paraná https://orcid.org/0000-0002-6672-8139
Daniel Felipe Pietezak SENAI https://orcid.org/0009-0007-2802-8805

DOI:

https://doi.org/10.1590/1808-5245.30.139205

Palabras clave:

aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural, classificação de texto, descrição do produto, texto curto, bag of words, frequência de termos, frequência inversa de documentos

Resumen

El propósito de este estudio es explorar un enfoque de agrupamiento de descripciones para la generación de documentos, con el objetivo de mejorar la clasificación de descripciones cortas de productos en portugués mediante la aplicación de técnicas de recuperación de información. La investigación evalúa la efectividad de esta metodología, considerando el uso de técnicas de pre-procesamiento y vectorización, tales como bag-of-words, TF-IDF, unigram, bigram y seqgram, tanto en la capacidad de clasificación como en la entrada vectorizada para la regresión logística. Este método de agrupamiento se analiza en detalle, enfocándose en su capacidad para mejorar la clasificación y servir como un nuevo enfoque para la vectorización de texto. Además, se examina el impacto del uso exclusivo de técnicas de recuperación de información basadas en la similitud de documentos en la tarea de categorización. Este estudio, enfatizando el contexto lingüístico específico del portugués, busca comprender cómo la adaptación de técnicas de clasificación puede aumentar la precisión y eficiencia en contextos de comercio electrónico, contribuyendo significativamente al campo de la recuperación de información.

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Biografía del autor/a

Gilsiley Henrique Daru, Universidade Federal do Paraná

Responsável pelo Laboratório de IA e Inovação em Supply Chain na Neogrid, Software, empresa do segmento de integração da cadeia de suprimentos. Com mais de 20 anos de experiência em empresas como Datasul, WEG e Malwee no segmento de aplicação de IA no mundo corporativo.
Doutorando em Matemática Computacional - UFPR e Mestrando em Ciência de Dados pela USP. Mestre em Métodos Numéricos pela UFPR(2005), engenheiro mecânico pela UDESC(2000) e Tecnólogo em Processamento de Dados, também pela UDESC(1997). Pós Graduado em Ciência de Dados, SENAI-Florianópolis e Engenharia de Software pela PUC-PR.

Gustavo Valentim Loch, Universidade Federal do Paraná

Possui graduação em Matemática Industrial pela Universidade Federal do Paraná (2007), graduação em Ciências Contábeis pela Universidade Positivo (2011), mestrado em Métodos Numéricos em Engenharia pela Universidade Federal do Paraná (2010) e doutorado em Métodos Numéricos em Engenharia pela Universidade Federal do Paraná (2014). Atualmente é professor do Departamento de Administração Geral e Aplicada da Universidade Federal do Paraná, atuando principalmente nos seguintes temas: Otimização combinatória, Problema de Transporte, Engenharia da Qualidade e métodos de auxilio à decisão. Em 2015 foi premiado com Menção Honrosa no Prêmio Capes de Tese 2015.

Daniel Felipe Pietezak, SENAI

Minha jornada profissional começou no ano de 2014 com o técnico em química até 2015. Em sequência, comecei minha primeira graduação em licenciatura em química entre os anos de 2017 e 2020. Por fim, minha formação acadêmica ainda inclui engenharia química e um mestrado em engenharia de materiais na área de polímeros.
Atualmente atuo como professor de ensino médio, lecionando a disciplina de química na rede estadual de Santa Catarina e trabalho como estagiário na empresa de tecnologia na empresa Neogrid na área de inovação.

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