Ensemble of Term Classification (ETC): Classifying Word Occurrences - Mangaravite, Vítor; Gonçalves, Marcos André (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD), 2023)
A classificação automática de texto no Processamento de Linguagem Natural (PLN) é a tarefa de prever classes para documentos textuais. Tradicionalmente, existem duas abordagens predominantes: modelos baseados em saco de palavras e modelos mais recentes baseados em sequência. Enquanto os modelos baseados em saco de palavras representam documentos considerando apenas a ocorrência de termos individuais, os modelos baseados em sequência levam em conta a ordem dos termos dentro do texto, até um comprimento máximo estabelecido. Embora os modelos de sequência baseados em aprendizado profundo tenham dominado o campo, abordagens baseadas em saco de palavras continuam a produzir resultados competitivos. No entanto, os métodos existentes geralmente exigem a construção de uma representação do documento e, em seguida, a previsão de sua classe, sem classificar especificamente as ocorrências individuais de termos dentro do conjunto de palavras. Essa lacuna na pesquisa serve como motivação para a tese proposta, que apresenta uma nova perspectiva para a classificação automática de texto. O objetivo principal é classificar cada ocorrência de termo dentro do saco de palavras e, em seguida, estimar a classe do documento, eliminando assim a necessidade de uma única representação oculta do documento. Como demonstrado pelos resultados obtidos, a abordagem proposta oferece maior interpretabilidade e eficiência na classificação de texto, ao abordar as limitações dos métodos existentes.