Notícias

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Multimodal intent classification with incomplete modalities using text embedding propagation

Qual a intenção do autor ao realizar um post em rede social? Neste trabalho, investigamos métodos de aprendizado de máquina multimodais para detectar automaticamente a intenção de posts. A inovação é explorar tanto a informação visual quanto textual, bem como lidar com modalidades faltantes. O trabalho foi publicado no Webmedia 2021 como short paper e foi agraciado como best short paper do Webmedia 2021.

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Análise de Sentimentos: Multi-Domain Aspect Extraction using Bidirectional Encoder Representations from Transformers

Neste artigo, propomos uma abordagem para a extração de aspectos em um cenário de transferência de conhecimento multi-domínio, aproveitando assim os dados rotulados de diferentes domínios (origem) para extrair aspectos de um novo domínio não rotulado (destino)

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Detecção de Fake News: A Heterogeneous Network-based Positive and Unlabeled Learning Approach to Detect Fake News

Notícias falsas podem rapidamente se disseminar entre usuários da internet, enganando um amplo número de pessoas à medida que são aceitas e compartilhadas. Para minimizar a disseminação de desinformação, abordagens propostas na literatura para classificação de conteúdos geralmente aprendem modelos por meio de algoritmos supervisionados, considerando informações textuais e contextuais para representar notícias verdadeiras e falsas. No entanto, notícias reais possuem um espectro amplo e de difícil caracterização, extenso para rotular. Algoritmos de aprendizado positivo e não rotulado (PUL) podem ser boas alternativas neste cenário.

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Ciência de Dados para Eleições: A Graph-Based Spatial Cross-Validation Approach to Understand Election Results

This paper addresses the dependence issues inherent from spatial data by proposing a novel graph-based Spatial Cross Validation approach designed to assess models learned with selected features from spatially contextualized electoral datasets.

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Ciência de Dados para Eleições: Analyzing spatio-temporal voting patterns in Brazilian elections

This paper proposes a simple data science pipeline to analyze Brazilian elections at the municipal level, in the spatial and temporal dimensions.

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Reconhecimento de Fake News: Learning Textual Representations from Multiple Modalities to Detect Fake News

O trabalho propõe o método MVAE-FakeNews, um Variational Autoencoder Multimodal que representa os textos de notícias falsas.

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Abordagem baseada em redes para Positive and Unlabeled Learning no periódico Information Sciences

O aprendizado com exemplos positivos e não rotulados (do Inglês Positive and Unlabeled Learning - PUL) permite identificar em um conjuntos de exemplos não rotulados os documentos positivos (os quais o usuário rotulou ou tem interesse) e os exemplos negativos. Além disso, uma vez identificados documentos positivos e negativos, pode-se induzir modelos de classificação para classificar exemplos não vistos.

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Commodities trend link prediction on heterogeneous information networks

Trabalho sobre análise de tendências em commodities agrícolas foi aceito no Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning (KDMiLe 2021). É proposto um algoritmo de network embedding baseado na propagação de embeddings de modelos de linguagem pré-treinados e as embeddings geradas são comparadas com o estado-da-arte de network embedding.

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Instance Selection for Music Genre Classification using Heterogeneous Networks

O trabalho foi aceito no 18th Brazilian Symposium on Computer Music. Dados de música geralmente possuem alta dimensionalidade e diferentes tipos, como áudio e texto. Esses dados dificultam uma análise eficiente em machine learning. Dessa forma, a seleção de instâncias busca reduzir a quantidade de dados necessários para o treinamento, mantendo uma boa performance. Neste artigo são modeladas 10 arquiteturas de redes heterogêneas de informação que armazenam diferentes características das músicas, como: artistas, músicas, gêneros relacionados e o melspectogram. Por meio da pontuação em um cenário de propagação de rótulos são selecionadas instâncias que são avaliadas em um cenário de classificação de gêneros em comparação com outros baselines para a seleção de instâncias.

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