Comparativo de Algoritmos de Aprendizado de Máquina para a Classificação de Notícias sobre a Politec em Mato Grosso - Lobo, Thiago Ruiz; Martins, Claudia Aparecida (Anais da Escola Regional de Informática de Mato Grosso (ERI-MT); 2024: Anais da XIII Escola Regional de Informática de Mato GrossoDO - 10.5753/eri-mt.2024.245831, 2024)
Este trabalho teve como objetivo a aplicação de cinco algoritmos de aprendizado de máquina para classificar e avaliar manchetes de notícias sobre a Politec de Mato Grosso. Para cada técnica utilizada foi feito um comparativo usando duas ferramentas de extração de características (BoW e TF-IDF) e três métodos de balanceamento de classes (Random Oversampling, SMOTE e SMOTE + Tomek Links). Os resultados obtidos mostram a eficiência dos métodos de balanceamento de classes e dentre as cinco técnicas de aprendizado de máquina, destaca-se a técnica de Multinomial Naive Bayes que obteve os melhores desempenhos de acurácia de manchetes em um conjunto de notícias que os modelos não tiveram acesso prévio.