Victor Landim Teixeirense Pinheiro, Thiago de Paulo Faleiros
{"title":"主题模型在巴西参议员演讲自动分析中的应用","authors":"Victor Landim Teixeirense Pinheiro, Thiago de Paulo Faleiros","doi":"10.5753/eniac.2022.227634","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Neste trabalho, pretende-se aplicar os modelos de tópicos e avaliar os resultados a fim de se obter informações relacionandos os assuntos dos discursos dos senadores ao longo do tempo. O contexto atual da sociedade é marcado por um excesso de informações. Dessa forma, uma abordagem de análise automatizada pode facilmente explicitar padrões em grandes coleções de dados. Uma dessas abordagens é a Modelagem de Tópicos. Tal ferramenta consome grandes coleções de documentos e evidencia padrões na forma de tópicos, que são conjuntos de palavras que descrevem um campo semântico. Neste contexto, almeja-se obter padrões ao analisar os tópicos obtidos a partir da extensa base textual de discursos de senadores, disponibilizada pelo Senado Federal. Acredita-se que é possível correlacionar a evolução temporal dos tópicos dos discursos com eventos históricos, políticos e econômicos. Os resultados encontrados são comparados com projetos de leis, datas relevantes e artigos jornalísticos. Com isso, este trabalho pode promover transparência aos cidadãos em relação às informações obtidas dos discursos de seus parlamentares. Por fim, o trabalho pode ser estendido com a avaliação de outras propostas de implementação de Modelos de Tópicos mais modernas.","PeriodicalId":165095,"journal":{"name":"Anais do XIX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2022)","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-11-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Aplicação de Modelos de Tópicos em análises automatizadas de discursos de senadores brasileiros\",\"authors\":\"Victor Landim Teixeirense Pinheiro, Thiago de Paulo Faleiros\",\"doi\":\"10.5753/eniac.2022.227634\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Neste trabalho, pretende-se aplicar os modelos de tópicos e avaliar os resultados a fim de se obter informações relacionandos os assuntos dos discursos dos senadores ao longo do tempo. O contexto atual da sociedade é marcado por um excesso de informações. Dessa forma, uma abordagem de análise automatizada pode facilmente explicitar padrões em grandes coleções de dados. Uma dessas abordagens é a Modelagem de Tópicos. Tal ferramenta consome grandes coleções de documentos e evidencia padrões na forma de tópicos, que são conjuntos de palavras que descrevem um campo semântico. Neste contexto, almeja-se obter padrões ao analisar os tópicos obtidos a partir da extensa base textual de discursos de senadores, disponibilizada pelo Senado Federal. Acredita-se que é possível correlacionar a evolução temporal dos tópicos dos discursos com eventos históricos, políticos e econômicos. Os resultados encontrados são comparados com projetos de leis, datas relevantes e artigos jornalísticos. Com isso, este trabalho pode promover transparência aos cidadãos em relação às informações obtidas dos discursos de seus parlamentares. Por fim, o trabalho pode ser estendido com a avaliação de outras propostas de implementação de Modelos de Tópicos mais modernas.\",\"PeriodicalId\":165095,\"journal\":{\"name\":\"Anais do XIX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2022)\",\"volume\":\"1 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2022-11-28\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Anais do XIX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2022)\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.5753/eniac.2022.227634\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Anais do XIX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2022)","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.5753/eniac.2022.227634","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
Aplicação de Modelos de Tópicos em análises automatizadas de discursos de senadores brasileiros
Neste trabalho, pretende-se aplicar os modelos de tópicos e avaliar os resultados a fim de se obter informações relacionandos os assuntos dos discursos dos senadores ao longo do tempo. O contexto atual da sociedade é marcado por um excesso de informações. Dessa forma, uma abordagem de análise automatizada pode facilmente explicitar padrões em grandes coleções de dados. Uma dessas abordagens é a Modelagem de Tópicos. Tal ferramenta consome grandes coleções de documentos e evidencia padrões na forma de tópicos, que são conjuntos de palavras que descrevem um campo semântico. Neste contexto, almeja-se obter padrões ao analisar os tópicos obtidos a partir da extensa base textual de discursos de senadores, disponibilizada pelo Senado Federal. Acredita-se que é possível correlacionar a evolução temporal dos tópicos dos discursos com eventos históricos, políticos e econômicos. Os resultados encontrados são comparados com projetos de leis, datas relevantes e artigos jornalísticos. Com isso, este trabalho pode promover transparência aos cidadãos em relação às informações obtidas dos discursos de seus parlamentares. Por fim, o trabalho pode ser estendido com a avaliação de outras propostas de implementação de Modelos de Tópicos mais modernas.