Classificação de Tweets sobre Trânsito Utilizando Diferentes Técnicas de Deep Learning
Resumo
No âmbito da mobilidade urbana, a obtenção de informação de forma rápida e localizada para tomada de decisão e um dos principais desafios atuais. Nesse contexto, redes sociais podem funcionar como uma das fontes de extração de conhecimento para diversas tarefas, dentre as quais controle de trânsito. Contudo, tais dados precisam ser bem classificados para garantir que somente informações relevantes sejam utilizadas. Particularmente em países lusófonos, não há muitos estudos sobre tal classificação, em especial explorando o potencial das redes neurais. Assim, este trabalho propõe um modelo de representação e classificação de microtexto para a língua portuguesa através de técnicas modernas de deep learning, com o objetivo de gerar informações de trânsito. Para tal, são analisados os resultados da combinação de diversas arquiteturas de deep learning para representação e classificação, levando a resultados de acurácia e precisão acima de 95%.
Palavras-chave:
Smart Cities, Social Networks, NLP, Deep Learning.
Referências
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Publicado
23/11/2020
Como Citar
TEIXEIRA, Estevan; MOURA, Pedro; CAMPOS, Carlos Alberto.
Classificação de Tweets sobre Trânsito Utilizando Diferentes Técnicas de Deep Learning. In: ARTIGOS COMPLETOS - SIMPÓSIO BRASILEIRO DE ENGENHARIA DE SISTEMAS COMPUTACIONAIS (SBESC), 10. , 2020, Evento Online.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2020
.
p. 89-96.
ISSN 2763-9002.
DOI: https://doi.org/10.5753/sbesc_estendido.2020.13095.
