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Anais do XVIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2021)最新文献

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Identification of Emotions in Spoken Language Using Deep Learning 使用深度学习识别口语中的情绪
Anais do XVIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2021) Pub Date : 2021-11-29 DOI: 10.5753/eniac.2021.18245
Yasmin Maria Muniz de Oliveira, C. Figueiredo
{"title":"Identification of Emotions in Spoken Language Using Deep Learning","authors":"Yasmin Maria Muniz de Oliveira, C. Figueiredo","doi":"10.5753/eniac.2021.18245","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/eniac.2021.18245","url":null,"abstract":"As emoções constituem um dos pilares da comunicação humana, especialmente da linguagem falada. Na fala emocional, as emoções podem ser identificadas por atributos inerentes à voz, como pitch, frequência, intensidade etc. Neste artigo, foi proposto um modelo baseado em aumento artificial de dados e Deep Learning, mais especificamente uma Rede Neural Recorrente Convolucional, para automatizar essa tarefa de identificação de emoções ao ser treinado na base de dados RAVDESS com técnica de validação cruzada. Avaliado pelas métricas acurácia e F1-score, o modelo atingiu nelas, respectivamente, 76,25% e 76% em média e uma máxima de 83,33% e 80%, o que são resultados levemente melhores que os apresentados em pesquisas relacionadas.","PeriodicalId":318676,"journal":{"name":"Anais do XVIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2021)","volume":"16 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-11-29","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"128520101","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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Previsão de Taxa de Perfuração em Poços de Petróleo Offshore Utilizando Aprendizado de Máquina 利用机器学习预测海上油井的钻井速率
Anais do XVIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2021) Pub Date : 2021-11-29 DOI: 10.5753/eniac.2021.18279
André Branco, Janaína Gomide
{"title":"Previsão de Taxa de Perfuração em Poços de Petróleo Offshore Utilizando Aprendizado de Máquina","authors":"André Branco, Janaína Gomide","doi":"10.5753/eniac.2021.18279","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/eniac.2021.18279","url":null,"abstract":"A taxa de perfuração (ROP) de um poço de petróleo é uma métrica muito importante de se controlar, por influenciar na produtividade do poço, no desgaste da broca e na segurança do poço e operação. Este trabalho avalia a utilização do algoritmo de floresta aleatória para previsão da ROP em poços de petróleo offshore como alternativa para modelos tradicionalmente utilizados pela indústria. Modelos de floresta aleatória foram avaliados com diferentes hiper-parâmetros para 4 poços offshore no pré-sal da Bacia de Santos. De forma geral, os modelos de floresta aleatória apresentaram resultados superiores para cada poço, mas não houve uma combinação de hiper-parâmetros ótima comum entre os poços.","PeriodicalId":318676,"journal":{"name":"Anais do XVIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2021)","volume":"51 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-11-29","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"124610665","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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Técnicas de Aprendizado por Reforço Aplicadas em Jogos Eletrônicos na Plataforma Geral do Unity 强化学习技术在统一通用平台电子游戏中的应用
Anais do XVIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2021) Pub Date : 2021-11-29 DOI: 10.5753/eniac.2021.18285
Gabriel Prudencio Haddad, Rita Maria da Silva Julia, Matheus Prado Prandini Faria
{"title":"Técnicas de Aprendizado por Reforço Aplicadas em Jogos Eletrônicos na Plataforma Geral do Unity","authors":"Gabriel Prudencio Haddad, Rita Maria da Silva Julia, Matheus Prado Prandini Faria","doi":"10.5753/eniac.2021.18285","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/eniac.2021.18285","url":null,"abstract":"O objetivo do presente trabalho é investigar o desempenho de agentes jogadores baseados em aprendizado por reforço mais especificamente, nos algoritmos Q-Learning e Deep Q-Networks (DQN) por meio da plataforma Unity. Para tanto, os autores implementam nela agentes jogadores de Basic e GridWorld que são treinados segundo tais algoritmos. A fim de avaliar o desempenho desses agentes, foi efetuada uma análise comparativa entre eles e os melhores agentes jogadores desses jogos disponibilizados na plataforma Unity, os quais são baseados nas técnicas de aprendizagem Proximal Policy Optimization (PPO) e Soft Actor-Critic (SAC).","PeriodicalId":318676,"journal":{"name":"Anais do XVIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2021)","volume":"7 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-11-29","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"126955268","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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Automatic Twitter Stance Detection on Politically Controversial Issues: A Study on Covid-19’s CPI 推特对政治争议问题的自动立场检测——基于新冠肺炎CPI的研究
Anais do XVIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2021) Pub Date : 2021-11-29 DOI: 10.5753/eniac.2021.18281
P. Santos, D. Goya
{"title":"Automatic Twitter Stance Detection on Politically Controversial Issues: A Study on Covid-19’s CPI","authors":"P. Santos, D. Goya","doi":"10.5753/eniac.2021.18281","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/eniac.2021.18281","url":null,"abstract":"Prever o posicionamento de usuários de mídias sociais sobre um tópico tema pode ser desafiador, especialmente para casos não supervisionados. Neste trabalho foram utilizadas postagens retuitadas como elementos de interação dos usuários, para calcular as semelhanças entre os mais ativos dentro de uma discussão. A detecção de posicionamento para esses usuários foi realizada usando técnicas de redução de dimensionalidade e clusterização, modelagem de tópicos usando embeddings contextualizados, e rotulação automática de clusters baseada em termos recorrentes em cada grupo. Esta abordagem produziu um pequeno número de clusters de usuários (entre 2 e 3), com uniformidade na rotulação dos usuários em diferentes bases superior a 98%.","PeriodicalId":318676,"journal":{"name":"Anais do XVIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2021)","volume":"121 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-11-29","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"121209729","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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Definição de regiões de interesse em problemas multiobjetivo utilizando hiper-elipses 利用超椭圆定义多目标问题中感兴趣的区域
Anais do XVIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2021) Pub Date : 2021-11-29 DOI: 10.5753/eniac.2021.18270
Patrick Ferreira, L. Cosme, A. S. M. Lacerda
{"title":"Definição de regiões de interesse em problemas multiobjetivo utilizando hiper-elipses","authors":"Patrick Ferreira, L. Cosme, A. S. M. Lacerda","doi":"10.5753/eniac.2021.18270","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/eniac.2021.18270","url":null,"abstract":"Este artigo apresenta uma nova metodologia de incorporação de preferências em problemas multiobjetivos através da definição de uma região de interesse na forma de uma hiper-elipse. Essa camada adicionada ao algoritmo de otimização visa auxiliar a tomada de decisão, pois o método mostra soluções de acordo com as preferências definidas. Além disso, a forma hiper-elipsoide permite que o usuário altere a quantidade de elementos selecionados ao se modificar o foco do hiper-elipsoide, ampliando ou reduzindo assim a área de cobertura da fronteira Pareto.","PeriodicalId":318676,"journal":{"name":"Anais do XVIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2021)","volume":"65 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-11-29","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"124065664","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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Extraction and enrichment of features to improve complaint text classification performance 提取和丰富特征，提高投诉文本分类性能
Anais do XVIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2021) Pub Date : 2021-11-29 DOI: 10.5753/eniac.2021.18265
E. D. Paiva, Fernando Sola Pereira
{"title":"Extraction and enrichment of features to improve complaint text classification performance","authors":"E. D. Paiva, Fernando Sola Pereira","doi":"10.5753/eniac.2021.18265","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/eniac.2021.18265","url":null,"abstract":"No Brasil, os cidadãos podem fazer denúncias de irregularidades na Administração Pública. A classificação dessas denúncias necessita de informações que não estão nos seus textos. O objetivo desse artigo é propor uma metodologia para a extração e enriquecimentos de informações identificadas nos textos das denúncias. Essa metodologia fornece como saída um conjunto de dados estruturados capazes de caracterizar as denúncias. Para validar a proposta, foi realizado um estudo de caso. O estudo demonstrou que a utilização dos dados estruturados possibilitou uma melhora no desempenho da classificação das denúncias.","PeriodicalId":318676,"journal":{"name":"Anais do XVIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2021)","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-11-29","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"127883349","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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Trust Computing Based on Argumentation Debates with Votes for Detecting Lying Agents 基于投票辩论的谎言检测信任计算
Anais do XVIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2021) Pub Date : 2021-11-29 DOI: 10.5753/eniac.2021.18271
Jeferson José Baqueta, Mariela Morveli-Espinoza, Cesar Augusto Tacla
{"title":"Trust Computing Based on Argumentation Debates with Votes for Detecting Lying Agents","authors":"Jeferson José Baqueta, Mariela Morveli-Espinoza, Cesar Augusto Tacla","doi":"10.5753/eniac.2021.18271","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/eniac.2021.18271","url":null,"abstract":"Em um sistema multi-agente (SMA), é muito comum que os agentes deleguem tarefas uns aos outros. Contudo, devido à subjetividade das informações utilizadas pelos agentes durante o processo de tomada de decisão, um agente pode acabar delegando uma tarefa a um parceiro não confiável. Neste trabalho, apresentamos uma abordagem de cálculo de confiança baseada em argumentação quantitativa com votação (QuAD-V), onde a confiança é estimada de acordo com a opinião dos agentes sobre o serviço prestado por um parceiro. Além disso, tal abordagem fornece um mecanismo para avaliar a credibilidade dos agentes que atuam como fontes de informação. Como resultado, demonstramos como nossa abordagem de cálculo de confiança pode ser empregada para detectar agentes mentirosos capazes de caluniar ou promover outros agentes.","PeriodicalId":318676,"journal":{"name":"Anais do XVIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2021)","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-11-29","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"129044410","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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A lightweight approach for predicting errors in chess matches 预测国际象棋比赛错误的轻量级方法
Anais do XVIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2021) Pub Date : 2021-11-29 DOI: 10.5753/eniac.2021.18296
Giovanni V. Comarela, D. Silva
{"title":"A lightweight approach for predicting errors in chess matches","authors":"Giovanni V. Comarela, D. Silva","doi":"10.5753/eniac.2021.18296","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/eniac.2021.18296","url":null,"abstract":"O xadrez vem se tornando cada vez mais popular e acessível. O xadrez online permite que jogadores se desafiem de diferentes partes do mundo, possibilitando novas formas de aprendizagem do jogo e interação entre usuários na Web. Com o crescimento de popularidade, existe a possibilidade de empoderar jogadores casuais com ricas análises computacionais, que podem auxiliar no processo de aprendizagem do jogo. Uma das formas de analisar partidas de xadrez é através do estudo de erros. Nesse contexto, uma nova abordagem para a tarefa de predição de erros no xadrez é apresentada. A motivação desse trabalho é que saber quando jogadores tem mais chances de errar, é saber que tipos de situações apresentam mais dificuldades no processo de tomada de decisão. Para esse fim, foi adicionada uma camada de abstração no já estudado problema de predição de erro, acrescentando features baseadas em grafos aos modelos de aprendizagem de máquina. Os resultados indicam um aumento na acurácia dos modelos testados, melhorando os resultados obtidos em estudos recentes.","PeriodicalId":318676,"journal":{"name":"Anais do XVIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2021)","volume":"33 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-11-29","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"131190190","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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Reconhecimento de entidades nomeadas em documentos jurídicos em português utilizando redes neurais 使用神经网络识别葡萄牙语法律文件中指定的实体
Anais do XVIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2021) Pub Date : 2021-11-29 DOI: 10.5753/eniac.2021.18247
C. Mota, André C. A. Nascimento, Péricles Miranda, R. F. Mello, Isabel W. S. Maldonado, José L. M. Coelho Filho
{"title":"Reconhecimento de entidades nomeadas em documentos jurídicos em português utilizando redes neurais","authors":"C. Mota, André C. A. Nascimento, Péricles Miranda, R. F. Mello, Isabel W. S. Maldonado, José L. M. Coelho Filho","doi":"10.5753/eniac.2021.18247","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/eniac.2021.18247","url":null,"abstract":"Ao longo dos últimos anos, a tecnologia da informação vem transformando o mundo jurídico, automatizando processos e, por consequência, diminuindo o tempo necessário para criação e análise de peças jurídicas digitais. Um dos problemas mais estudados nesta área é o reconhecimento de entidades nomeadas (REN) em textos não estruturados. Trabalhos anteriores não abordaram a detecção de entidades legais por meio da aplicação de modelos baseados em redes neurais disponíveis em bibliotecas de processamento de linguagens natural. Neste artigo, o uso de das bibliotecas Spacy e FLAIR foram analisados no contexto de REN em petições iniciais. Os modelos foram treinados com arquiteturas pré-definidas e avaliados em dois corpora, um deles desenvolvido no âmbito deste trabalho. Os resultados obtidos com esses experimentos demonstraram bons resultados com ambas as plataformas Spacy e FLAIR, com desempenho superior quando adotado o BiLSTM-CRF com FLAIR embeddings.","PeriodicalId":318676,"journal":{"name":"Anais do XVIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2021)","volume":"50 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-11-29","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"131715638","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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Assessment of text clustering approaches for legal documents 法律文件文本聚类方法的评估
Anais do XVIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2021) Pub Date : 2021-11-29 DOI: 10.5753/eniac.2021.18239
Ingrid L. A. da Silva, R. F. Mello, P. Miranda, André C. A. Nascimento, Isabel W. S. Maldonado, José L. M. Coelho Filho
{"title":"Assessment of text clustering approaches for legal documents","authors":"Ingrid L. A. da Silva, R. F. Mello, P. Miranda, André C. A. Nascimento, Isabel W. S. Maldonado, José L. M. Coelho Filho","doi":"10.5753/eniac.2021.18239","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/eniac.2021.18239","url":null,"abstract":"O sistema judiciário é composto por inúmeros documentos relacionados a processos jurídicos. Esses documentos podem conter informações relevantes que suportem a tomada de decisão em processos futuros. No entanto, a coleta dessas informações não é uma tarefa trivial. Este artigo propõe o uso de agrupamento para reunir processos semelhantes e facilitar a coleta de informações. Dessa forma, diferentes abordagens foram avaliadas com a intenção de identificar a mais adequada para realizar esta tarefa. As abordagens foram aplicadas a uma base de dados composta por 1515 textos de fatos de petições iniciais. Essas abordagens foram avaliadas levando em consideração métricas de avaliação internas e os textos dos processos agrupados. Os resultados apontaram que a melhor abordagem para realizar o agrupamento de processos jurídicos é composta pelo algoritmo K-Means e pela técnica de representação TF-IDF em combinação com a técnica PCA.","PeriodicalId":318676,"journal":{"name":"Anais do XVIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2021)","volume":"19 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-11-29","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"123495046","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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