Pondere e Expanda: Impacto e Limitações de Representações Contextual-Esparsas na Modelagem de Tópicos - Machado, Ana Cláudia; França, Celso; Nunes, Ian; Gonçalves, Marcos André; Rocha, Leonardo (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2025: Anais do XL Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados, 2025)
Este trabalho propõe o uso de representações contextual-esparsas na tarefa de Modelagem de Tópicos (MT), com o objetivo de combinar a interpretabilidade das representações esparsas com o poder semântico das representações contextuais. Utilizando o modelo SPLADE, buscamos representar documentos de forma sensível ao contexto por meio da expansão e ponderação de termos. Avaliamos empiricamente essa abordagem em comparação com outras representações. Os resultados indicam que a ponderação permite uma MT eficaz, enquanto a expansão, embora promissora, apresenta limitações devido à incompatibilidade entre o vocabulário da representação e os textos originais.