A Comprehensive Exploitation of Instance Selection Methods for Automatic Text Classification — “Doing More with Less” - Cunha, Washington; Rocha, Leonardo; Gonçalves, Marcos A. (Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2025: Anais Estendidos do XL Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados, 2025)
Progresso recente em PLN seguiu a tendência de “quanto mais, melhor” (mais dados, poder computacional e complexidade de modelos), exemplificada pelos Grandes Modelos de Linguagem. Contudo, o treinamento desses modelos continua sendo um processo intensivo em recursos. Esta tese de doutorado explora a Seleção de Instâncias (SI), uma técnica de engenharia de dados promissora, porém pouco explorada, que reduz o tamanho do conjunto de treinamento removendo instâncias ruidosas ou redundantes, reduzindo o custo computacional sem sacrificar a qualidade. Avaliamos de forma abrangente os métodos de SI para classificação automática de texto em diversos modelos e 22 conjuntos de dados, revelando um potencial significativo inexplorado. Além disso, propomos dois novos métodos de SI com foco em grandes conjuntos de dados e LLMs. Nossa melhor solução reduziu o tamanho dos conjuntos de treinamento em 41% em média, preservando a qualidade, e alcançou speed-ups de até 2,46x, comprovando sua escalabilidade.