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A recuperação de conhecimentos é um problema de longa data que se depara com o desafio de lidar com dados em linguagem natural. Esses dados são produzidos e consumidos por seres humanos e, por conseguinte, são ambíguos e não estruturados por natureza. Estudos recentes centraram-se na utilização de dados não estruturados como fontes de respostas, com resultados interessantes. Utilizámos os dados públicos do Stack Overflow e procurámos respostas em fontes externas. Os resultados mostraram que esta abordagem é viável. Além disso, explorámos modelos aprendidos por máquinas e conseguimos melhorar…mehr

Produktbeschreibung
A recuperação de conhecimentos é um problema de longa data que se depara com o desafio de lidar com dados em linguagem natural. Esses dados são produzidos e consumidos por seres humanos e, por conseguinte, são ambíguos e não estruturados por natureza. Estudos recentes centraram-se na utilização de dados não estruturados como fontes de respostas, com resultados interessantes. Utilizámos os dados públicos do Stack Overflow e procurámos respostas em fontes externas. Os resultados mostraram que esta abordagem é viável. Além disso, explorámos modelos aprendidos por máquinas e conseguimos melhorar os resultados de base, tirando partido da informação de etiquetas prevista a partir de novas perguntas.
Autorenporträt
Eduardo Lima uko¿czy¿ studia licencjackie z in¿ynierii komputerowej na UFRN, RN, Brazylia w 2003 roku. Od 2003 r. wyk¿adä w szko¿ach zawodowych IT w Natal w Brazylii. W 2013 r. zacz¿¿ uczy¿ w IFRN, RN, Brazylia. W 2015 roku zäo¿y¿ RIT Data Science Group. W 2016 r. uzyskä tytu¿ magistra nauk informacyjnych na RIT, NY, USA.