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Autor:
Bruno Eidi Nishimoto, Rogers Silva Cristo, Alex Fernandes Mansano, Eduardo Raul Hruschka, Vinicius Fernandes Caridá, Anna Helena Reali Costa
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Anais do XIX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2022).
Task-oriented dialogue systems are complex natural language applications employed in various fields such as health care, sales assistance, and digital customer servicing. Although the literature suggests several approaches to managing this type of di
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::6fc3b752618bfdd0f4e3f67661ea4d25
https://doi.org/10.5753/eniac.2022.227625
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Avanços tecnológicos possibilitaram a coleta e modelagem de grandes quantidades de dados produzidos ao longo do tempo por fenômenos industriais, humanos e naturais. Em se tratando de séries temporais, tais dados são compostos por influências de
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::0240e2d8db516cda1f1207e979cfba4d
https://doi.org/10.11606/t.55.2020.tde-16032020-170344
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Modelos para aprendizado não supervisionado podem fornecer restrições complementares úteis para melhorar a capacidade de generalização de classificadores. Baseando-se nessa premissa, um algoritmo existente, denominado de C3E (Consensus between
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::38911187554057ba35ee3d806b567ed5
https://doi.org/10.11606/t.55.2016.tde-24032016-102229
https://doi.org/10.11606/t.55.2016.tde-24032016-102229
Autor:
André Luiz Vizine Pereira
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Sistemas de Recomendação (SR) vêm se apresentando como poderosas ferramentas para portais web tais como sítios de comércio eletrônico. Para fazer suas recomendações, os SR se utilizam de fontes de dados variadas, as quais capturam as caracter
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::60d93a8f33dfe61b7233e5f80d0c757f
Autor:
Thiago F. Covões
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Nesta tese, são estudados algoritmos para agrupamento de dados, com particular ênfase em Agrupamento de Dados com Restrições, no qual, além dos objetos a serem agrupados, são fornecidos pelo usuário algumas informações sobre o agrupamento de
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::b9d2f9f71ee3051b771207524e96d65f
https://doi.org/10.11606/t.55.2014.tde-24062015-150217
https://doi.org/10.11606/t.55.2014.tde-24062015-150217
Autor:
Ricardo Marcondes Marcacini
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Métodos de agrupamento hierárquico de textos são muito úteis para analisar o conhecimento embutido em coleções textuais, organizando os documentos textuais em grupos e subgrupos para facilitar a exploração do conhecimento em diversos níveis
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::fa6955ef91690f49c10984f1acb36311
https://doi.org/10.11606/t.55.2014.tde-05082015-094733
https://doi.org/10.11606/t.55.2014.tde-05082015-094733
Autor:
Nádia Félix Felipe da Silva
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A análise de sentimentos é um campo de estudo com recente popularização devido ao crescimento da Internet e do conteúdo que é gerado por seus usuários, principalmente nas redes sociais, nas quais as pessoas publicam suas opiniões em uma lingu
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::fa3112de6b4e35a021d916182dd167b7
Autor:
Márcio Porto Basgalupp
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Dentre as diversas tarefas em que os algoritmos evolutivos têm sido empregados, a indução de regras e de árvores de decisão tem se mostrado uma abordagem bastante atrativa em diversos domínios de aplicação. Algoritmos de indução de árvores
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::d3ab377e9cd756521579694611214e40
https://doi.org/10.11606/t.55.2010.tde-12052010-165344
https://doi.org/10.11606/t.55.2010.tde-12052010-165344
Autor:
Bruno Nogueira
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Selecionar atributos é, por vezes, uma atividade necessária para o correto desenvolvimento de tarefas de aprendizado de máquina. Em Mineração de Textos, reduzir o número de atributos em uma base de textos é essencial para a eficácia do proces
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https://doi.org/10.11606/d.55.2009.tde-06052009-154832
https://doi.org/10.11606/d.55.2009.tde-06052009-154832
Autor:
Jonathan de Andrade Silva
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Técnicas de agrupamento de dados usualmente assumem que o conjunto de dados é de tamanho fixo e pode ser alocado na memória. Neste contexto, um desafio consiste em aplicar técnicas de agrupamento em bases de dados de tamanho ilimitado, com dados
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::fdaaeefa815ad8a10a33fd216457cd31