CluWords: Explorando Clusters Semânticos entre Palavras para Aprimorar Modelagem de Tópicos - Gomes, Christian Reis Fagundes; da Rocha, Leonardo Chaves Dutra; Viegas, Felipe Augusto Resende; da Cunha, Washington Luiz Miranda (Anais do Concurso de Trabalhos de Iniciação Científica da SBC (CTIC-SBC); 2019: Anais do XXXVIII Concurso de Trabalhos de Iniciação Científica da SBC, 2019)
Neste trabalho avançamos o estado-da-arte na modelagem de tópicos por meio de uma nova representação de documentos baseada em word embeddings pré-treinados para fatoração de matriz não-probabilística. Nossa estratégia, chamada CluWords, explora as palavras mais próximas em um determinado espaço word embedding pré-treinado para gerar meta-palavras que são capazes de melhorar a representação de documentos, tanto em termos de informações sintáticas quanto semânticas. Em nossa avaliação, considerando 12 bases de dados e 8 linhas de base, obtivemos melhoras na maioria dos casos, com ganhos de mais de 50%. Nosso método também é capaz de melhorar representação dos documentos para a tarefa de classificação automática.