Discussão sobre o conteúdo programático, plano de ensino e sistemática de avaliação da disciplina.

Apresentação e discussão sobre algumas aplicações de Redes Neurais; Palestra realizada pelo Prof. Vinícius Ponte.

Apresentação e discussão sobre aprendizagem de máquina (algoritmos supervisionados): i) C4.5; ii) Máquinas de Comitê; iii) Máquinas de Vetor de Suporte (SVM); e iv) Naive Bayes. Na discussão dos algoritmos apresenta-se detalhes de implementações e as principais aplicações.

Apresentação e discussão de aplicações de técnicas de PLN:

i) Question/Answering – Sistemas de Perguntas/Resposta;

ii) Information Extraction – Extração de Informação de e-mails, fóruns, redes sociais e web;

iii) Machine Translation – Tradução Automática;

iv) Sumarização de documentos.

a) Problemas quase resolvidos

i) Dectectar spam;

ii) Part of Speech (POS) Tagging (algoritmos TreeTagger, MX-POST e QTag);

iii) Named Entity Recognition (NER).

b) Problemas com bom progresso:

i) Sentiment Analysis;

ii) Coreference Resolution;

iii) Word Sense Disambiguation (WSD);

iv) Parsing (Uso da ferramenta ANTLR);

v) Machine Translation (MT);

vi) Information Extraction (IE).

c) Problemas em aberto

i) Question Answering (QA);

ii) Paraphrase;

Ex: X acquired Y yesterday. Y has been taken over by X.

iii) Summarization;

iv) Carring on a complete human-machine communication in dialogue.

Implementação de aplicações que envolvem o uso de técnicas de PLN, considerando ajustes e adaptações para a língua portuguesa.

Apresentação de trabalhos.

- Discussão do plano de ensino

- Drive da disciplina: https://drive.google.com/drive/folders/1SxWS9gdl4mEw994p_jokL9gcOIQkHbQl?usp=sharing 

   PLN: conceitos e aplicações 

  Lista de propostas de trabalho dos alunos do mestrado 

- Grupos de até 3 componentes (4 com justificativa plausível) - Vou criar um fórum para a escolha dos temas e definição dos grupos

Pré-processamento de textos: tokenização, normalização (stemming e lematização), remoção de stopwords, extração de padrões com expressões regulares (RegEx)

  Slides sobre recursos léxicos e o pipeline de preocessamento de textos 

- Recursos disponíveis no NLTK e Spacy

Representação de Texto: Bag-of-Words (BoW), TF-IDF, Word Embeddings (WE); Similaridade de cosseno e outras métricas

  Slides sobre Representação de Textos 

    

Inicia em 20/08/2025 às 0h 0 e finaliza em 02/09/2025 às 23h 59

    

Inicia em 28/08/2025 às 0h 0 e finaliza em 14/09/2025 às 23h 59

Classificação de textos: algoritmos tradicionais (Decision Tree, Naive Bayes e SVM); métricas de avaliação (acurácia, precisão, revocação, F1-score)

  Slides sobre classificadores - parte 1 

  Slides sobre classificadores - parte 2 

- 1a avaliação escrita e/ou trabalho prático

Redes Neurais para PLN: RNN, LSTM, BiLSTM

  Slides sobre Redes Neurais Artificiais para PLN 

    

Inicia em 26/09/2025 às 0h 0 e finaliza em 09/10/2025 às 23h 59

  Slides sobre configuração parâmetros de RNAs 

Modelos de Linguagem: Arquitetura Transformer e Modelos Pré-treinados (BERT, GPT e suas variantes); Conceito de Fine-Tuning

  Slides sobre Transformers e BERT 

- 2a Avaliação escrita e/ou Trabalho Prático

    

Inicia em 10/09/2025 às 0h 0 e finaliza em 21/09/2025 às 23h 59

    

Inicia em 11/09/2025 às 0h 0 e finaliza em 21/09/2025 às 23h 59

    

Inicia em 17/10/2025 às 0h 0 e finaliza em 05/11/2025 às 23h 59

Discussão sobre o conteúdo programático, plano de ensino e sistemática de avaliação da disciplina.

Apresentação e discussão sobre algumas aplicações de Redes Neurais; Palestra realizada pelo Prof. Vinícius Ponte.

Apresentação e discussão sobre aprendizagem de máquina (algoritmos supervisionados): i) C4.5; ii) Máquinas de Comitê; iii) Máquinas de Vetor de Suporte (SVM); e iv) Naive Bayes. Na discussão dos algoritmos apresenta-se detalhes de implementações e as principais aplicações.

Apresentação e discussão de aplicações de técnicas de PLN:

i) Question/Answering – Sistemas de Perguntas/Resposta;

ii) Information Extraction – Extração de Informação de e-mails, fóruns, redes sociais e web;

iii) Machine Translation – Tradução Automática;

iv) Sumarização de documentos.

a) Problemas quase resolvidos

i) Dectectar spam;

ii) Part of Speech (POS) Tagging (algoritmos TreeTagger, MX-POST e QTag);

iii) Named Entity Recognition (NER).

b) Problemas com bom progresso:

i) Sentiment Analysis;

ii) Coreference Resolution;

iii) Word Sense Disambiguation (WSD);

iv) Parsing (Uso da ferramenta ANTLR);

v) Machine Translation (MT);

vi) Information Extraction (IE).

c) Problemas em aberto

i) Question Answering (QA);

ii) Paraphrase;

Ex: X acquired Y yesterday. Y has been taken over by X.

iii) Summarization;

iv) Carring on a complete human-machine communication in dialogue.

Implementação de aplicações que envolvem o uso de técnicas de PLN, considerando ajustes e adaptações para a língua portuguesa.

Apresentação de trabalhos.