Um Framework de Extração e Etiquetamento de Informações de Trânsito

  • Leonardo Teteo UNIRIO
  • Pedro Moura UNIRIO
  • Elton F. de S. Soares UNIRIO
  • Carlos Alberto V. Campos UNIRIO

Resumo


Com o grande avanço nas tecnologias computacionais, está cada vez mais possı́vel usar as redes sociais para a coleta e análise de informações de indivı́duos, comunidades e a respeito da dinâmica das cidades em tempo real. O excesso de informação, porém, é um desafio até mesmo no contexto das cidades, onde muitos eventos ocorrem em paralelo. Neste contexto, este trabalho propõe um framework que tem como função facilitar a extração, tratamento e identificação de eventos e suas localidades em tweets escritos na Lı́ngua Portuguesa utilizando a técnica Conditional Random Fields para realizar a tarefa de Reconhecimento de Entidades Nomeadas. Os resultados obtidos demonstram o potencial da ferramenta em identificar eventos de trânsito em uma dada localidade de interesse.

Palavras-chave: Cidades Inteligentes, Aprendizado de Máquina, Conditional Random Fields, Framework, Twitter

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Publicado
08/07/2019
TETEO, Leonardo; MOURA, Pedro ; SOARES, Elton F. de S.; CAMPOS, Carlos Alberto V.. Um Framework de Extração e Etiquetamento de Informações de Trânsito. In: WORKSHOP EM DESEMPENHO DE SISTEMAS COMPUTACIONAIS E DE COMUNICAÇÃO (WPERFORMANCE), 2019. , 2019, Belém. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2019 . ISSN 2595-6167. DOI: https://doi.org/10.5753/wperformance.2019.6472.