Classificação em Tempo Real de Dados em Fluxo Contínuo Perante Treinamento Incerto - Davis, Alexandre; Veloso, Adriano (Anais do Concurso de Trabalhos de Iniciação Científica da SBC (CTIC-SBC); 2012: Anais do XXXI Concurso de Trabalhos de Iniciação Científica da SBC, 2012)
A expansão das redes sociais tem levado a uma demanda crescente por algoritmos de aprendizado de máquina (e.g., classificadores) que possam ser usados em tempo real sobre fluxos de dados, tais como fluxos de mensagens. A volatilidade do vocabulário usado nessas mensagens além de dificultar a criação de conjuntos de treinamento adequados, torna sua atualização um desafio ainda maior. Neste artigo, propomos uma nova estratégia para classificação em tempo real de fluxo de dados dinâmico. Nossa proposta envolve a geração automática de conjuntos de treinamento usando a abordagem Expectation-Maximization sobre um conjunto de mensagens composto de exemplos positivos e incertos. Para demonstrar que nossa solução é abrangente, apresentamos duas aplicações que usam o classificador proposto para desambiguar referências a entidades nomeadas e para executar análise de sentimento em fluxos de dados. Uma avaliação da eficiência de nossa proposta é apresentada. O projeto Observatório da Web está atualmente executando a técnica proposta para desambiguação em tempo real em seu ambiente de produção.