Mestrado em Ciência da Computação

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TRABALHO Ações
Detecção de Hiperônimos com BERT e Padrões de Hearst
Curso Mestrado em Ciência da Computação
Tipo Dissertação
Data 01/04/2021
Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
Orientador(es)
  • Eraldo Luis Rezende Fernandes
Coorientador(es)
    Orientando(s)
    • Gabriel Escobar Paes
    Banca
    • Anderson Vicoso de Araujo
    • Bruno Magalhaes Nogueira
    • Edson Takashi Matsubara
    • Eraldo Luis Rezende Fernandes
    • Rafael Geraldeli Rossi
    Resumo A relação de hiperônimo é uma importante relação semântica entre palavras que é útil para resolver problemas como resolução de correferência, extração de relações, textual entailment, dentre outros. Um hiperônimo é uma palavra de sentido mais genérico, enquanto um hipônimo é uma palavra de
    sentido mais específico. Por exemplo, cidade é hiperônimo de roma, e cachorro é hipônimo de animal. Neste trabalho, propomos um algoritmo não-supervisionado para a tarefa de detecção de hiperônimo que combina os chamados padrões de Hearst com o modelo de linguagem BERT. Padrões de Hearst são padrões linguísticos como banana é um tipo de fruta, o qual é um
    indício que fruta é um hiperônimo de banana. Uma limitação deste tipo de abordagem é o problema de escassez (sparsity), comum a métodos baseados em padrões linguísticos.
    O modelo de linguagem BERT é um modelo profundo de representação contextual que é treinado para predizer palavras mascaradas na sequência de entrada.
    Nós combinamos esta característica do BERT com padrões de Hearst para derivar um algoritmo de detecção de hiperônimo que obtém os melhores resultados da literatura em 7 de 13 datasets considerados.
    Dentre estes datasets, estão os três primeiros datasets em português e
    que foram desenvolvidos neste trabalho. Nós comparamos nosso método com
    o algoritmo DIVE, uma extensão do conhecido algoritmo word2vec que detinha os melhores resultados na maioria dos datasets em inglês para detecção
    de hiperônimo. Nosso método alcança um desempenho 3 pontos acima do
    DIVE na média dos treze datasets considerados.
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    Mecanismos para apoiar o desenvolvimento de interfaces Web acessíveis para surdos
    Curso Mestrado em Ciência da Computação
    Tipo Dissertação
    Data 05/03/2021
    Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
    Orientador(es)
    • Maria Istela Cagnin Machado
    Coorientador(es)
      Orientando(s)
      • Gênesis Medeiros do Carmo
      Banca
      • Cássio Leonardo Rodrigues
      • Debora Maria Barroso Paiva
      • Jane Dirce Alves Sandim Eleuterio
      • Marcelo Medeiros Eler
      • Maria Istela Cagnin Machado
      Resumo
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        Extração de Relações Complexas em Denúncias Jurídicas por meio de Rotulação de Palavras
        Curso Mestrado em Ciência da Computação
        Tipo Dissertação
        Data 05/03/2021
        Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
        Orientador(es)
        • Eraldo Luis Rezende Fernandes
        Coorientador(es)
          Orientando(s)
          • Lucas Marques Macedo Navarezi
          Banca
          • Anderson Vicoso de Araujo
          • Bruno Magalhaes Nogueira
          • Edson Takashi Matsubara
          • Eraldo Luis Rezende Fernandes
          • Leandro Guimarães Marques Alvim
          Resumo
          Segmentação da Área de Olho de Lombo usando Aprendizado Profundo
          Curso Mestrado em Ciência da Computação
          Tipo Dissertação
          Data 02/03/2021
          Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
          Orientador(es)
          • Wesley Nunes Goncalves
          Coorientador(es)
            Orientando(s)
            • Maximilian Jaderson de Melo
            Banca
            • Gedson Faria
            • Hemerson Pistori
            • Jose Marcato Junior
            • Marina de Nadai Bonin Gomes
            • Wesley Nunes Goncalves
            Resumo
            Contador de objetos em vídeos usando redes neurais convolucionais
            Curso Mestrado em Ciência da Computação
            Tipo Dissertação
            Data 02/03/2021
            Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
            Orientador(es)
            • Wesley Nunes Goncalves
            Coorientador(es)
              Orientando(s)
              • Plabiany Rodrigo Acosta
              Banca
              • Amaury Antonio de Castro Junior
              • Hemerson Pistori
              • Jonathan de Andrade Silva
              • Jose Marcato Junior
              • Wesley Nunes Goncalves
              Resumo
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                Similaridade DCJ Livre de Famílias
                Curso Mestrado em Ciência da Computação
                Tipo Dissertação
                Data 28/01/2021
                Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                Orientador(es)
                • Fabio Henrique Viduani Martinez
                Coorientador(es)
                  Orientando(s)
                  • Gabriel Leme Medeiros
                  Banca
                  • Carlos Henrique Aguena Higa
                  • Diego Padilha Rubert
                  • Fabio Henrique Viduani Martinez
                  • Francisco Eloi Soares de Araujo
                  • Luiz Carlos da Silva Rozante
                  Resumo
                  Infraestrutura Computacional para Detecção e Análise de Particulados em Plantas Solares Fotovoltaicas
                  Curso Mestrado em Ciência da Computação
                  Tipo Dissertação
                  Data 04/09/2020
                  Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                  Orientador(es)
                  • Ricardo Ribeiro dos Santos
                  Coorientador(es)
                    Orientando(s)
                    • Guilherme Gloriano de Souza
                    Banca
                    • Édler Lins de Albuquerque
                    • Edson Antonio Batista
                    • Liana Dessandre Duenha Garanhani
                    • Marco Hiroshi Naka
                    • Ricardo Ribeiro dos Santos
                    Resumo
                    Download
                    Generating Search Strings for Secondary Studies Using Text Mining
                    Curso Mestrado em Ciência da Computação
                    Tipo Dissertação
                    Data 01/09/2020
                    Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                    Orientador(es)
                    • Bruno Magalhaes Nogueira
                    Coorientador(es)
                      Orientando(s)
                      • Leonardo Fuchs Alves
                      Banca
                      • Bruno Magalhaes Nogueira
                      • Edson Takashi Matsubara
                      • Francisco Jose Silveira de Vasconcellos
                      • José Adson Oliveira Guedes da Cunha
                      • Rafael Geraldeli Rossi
                      • Ricardo Marcondes Marcacini
                      Resumo Estudo Secundário (ES) é um importante método de pesquisa utilizado em
                      diversas áreas. Uma etapa crucial na fase de Condução de um ES é a busca
                      de estudos. Esta etapa é demorada e sujeita a erros, principalmente devido ao
                      refinamento da string de busca. O objetivo deste estudo é validar a eficácia de
                      uma formulação automática de strings de busca para ES. Nossa abordagem,
                      denominada Search String Generator (SeSG), leva como entrada um pequeno
                      conjunto de estudos (um Quasi-Gold Standard) e os processa usando mineração de texto. Depois disso, o SeSG gera strings de busca que fornecem
                      um alto F1-Score do Start Set em estratégias de busca híbridas. Para atingir
                      esse objetivo, (1) geramos uma representação textual estruturada do conjunto
                      inicial de estudos de entrada como uma bag-of-words usando Frequência de
                      Termos e Frequência de Documentos; (2) realizamos uma modelagem automá-
                      tica de tópicos utilizando LDA (Latent Dirichlet Allocation) e enriquecimento de
                      termos com uma representação de linguagem densa pré-treinada (embedding)
                      chamada BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers); (3)
                      formulamos e avaliamos a string de busca usando os termos obtidos; e (4)
                      usamos as strings de busca desenvolvidas em uma biblioteca digital. Para a
                      validação da nossa abordagem, conduzimos um experimento - usando alguns
                      ES como objetos - comparando a eficácia de strings de busca formuladas automaticamente pelo SeSG com strings de busca manuais relatadas nesses estudos. O SeSG gera strings de busca que alcançam um melhor F1-Score do Start
                      Set do que as pesquisas relatadas pelos ES. Nosso estudo mostra que SeSG
                      pode substituir efetivamente a formulação de strings de busca, em estratégias
                      de busca híbridas, uma vez que dispensa os refinamentos manuais da string.
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                      Modelos Profundos de Linguagem para Reconhecimento de Entidades Nomeadas em Domínio Jurídico
                      Curso Mestrado em Ciência da Computação
                      Tipo Dissertação
                      Data 03/06/2020
                      Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                      Orientador(es)
                      • Eraldo Luis Rezende Fernandes
                      Coorientador(es)
                        Orientando(s)
                        • Luiz Henrique Neves Bonifacio
                        Banca
                        • Anderson Vicoso de Araujo
                        • Bruno Magalhaes Nogueira
                        • Edson Takashi Matsubara
                        • Eraldo Luis Rezende Fernandes
                        • Leandro Guimarães Marques Alvim
                        Resumo Modelos de linguagem baseados em aprendizagem profunda, como ELMo,
                        BERT e GPT, alcançaram resultados impressionantes em várias tarefas de

                        linguagem natural. Tais modelos de linguagem são pré-treinados em gran-
                        des corpora construídos a partir de textos de domínio geral, sem qualquer

                        tipo de anotação, e posteriormente treinados de forma supervisionada em
                        uma tarefa final. Uma etapa opcional consiste em realizar um ajuste fino

                        no modelo de linguagem utilizando um corpus intradomínio que seja sufici-
                        entemente grande e sem anotações, antes de treinar o modelo na tarefa de

                        interesse. Esta abordagem não é amplamente explorada na literatura atual.

                        Neste trabalho, é investigado o impacto desta etapa no reconhecimento de en-
                        tidades nomeadas (REN) em documentos jurídicos no idioma Português. São

                        explorados diferentes cenários, considerando duas arquiteturas de modelo de

                        linguagem baseadas em aprendizagem profunda (ELMo e BERT), quatro cor-
                        pora anotados e três tarefas de REN pertencentes ao domínio jurídico para

                        o Português. Resultados experimentais mostram uma melhora significativa

                        no desempenho devido ao finetuning do modelo de linguagem em textos in-
                        tradomínio. Os modelos treinados também foram avaliados em duas tarefas

                        de REN de domínio geral, com o objetivo de entender se as melhorias obti-
                        das foram devidas à similaridade entre os domínios ou simplesmente a maior

                        quantidade de dados de treinamento. Os resultados alcançados indicam que
                        realizar finetuning em dados do domínio jurídico prejudica o desempenho do
                        modelo em tarefas de REN em dados de domínio geral. Além disso, o modelo

                        de linguagem baseado na arquitetura BERT, treinado em um corpus do do-
                        mínio jurídico melhorou significantemente o resultado estado-da-arte para o

                        corpus LeNER-Br, um corpus de REN formado por documentos jurídicos em
                        Português.
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                        Abordagens para o Problema da Seleção das Subcadeias Específicas utilizando a Distância de Hamming
                        Curso Mestrado em Ciência da Computação
                        Tipo Dissertação
                        Data 04/03/2020
                        Área TEORIA DA COMPUTAÇÃO
                        Orientador(es)
                        • Francisco Eloi Soares de Araujo
                        Coorientador(es)
                        • Said Sadique Adi
                        Orientando(s)
                        • Lucas Barbosa Rocha
                        Banca
                        • Carlos Henrique Aguena Higa
                        • Francisco Eloi Soares de Araujo
                        • Luiz Carlos da Silva Rozante
                        • Marco Aurelio Stefanes
                        • Said Sadique Adi
                        Resumo
                        Download
                        O problema de roteamento em anéis de dois níveis
                        Curso Mestrado em Ciência da Computação
                        Tipo Dissertação
                        Data 13/02/2020
                        Área TEORIA DA COMPUTAÇÃO
                        Orientador(es)
                          Coorientador(es)
                          Orientando(s)
                            Banca
                            • Edna Ayako Hoshino
                            • Fabio Henrique Viduani Martinez
                            • Henrique Mongelli
                            Resumo
                            Classificação de Acabamento de Gordura de Carcaças Bovinas usando Redes Convolucionais Profundas
                            Curso Mestrado em Ciência da Computação
                            Tipo Dissertação
                            Data 17/12/2019
                            Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                            Orientador(es)
                            • Hemerson Pistori
                            Coorientador(es)
                              Orientando(s)
                              • Geazy Vilharva Menezes
                              Banca
                              • Bruno Brandoli Machado
                              • Hemerson Pistori
                              • Marina de Nadai Bonin Gomes
                              • Wesley Nunes Goncalves
                              Resumo
                              Predição de Perdas de Potência em Módulos de Usinas Solares Fotovoltaicas
                              Curso Mestrado em Ciência da Computação
                              Tipo Dissertação
                              Data 10/12/2019
                              Área ARQUITETURA DE SISTEMAS DE COMPUTAÇÃO
                              Orientador(es)
                              • Ricardo Ribeiro dos Santos
                              Coorientador(es)
                                Orientando(s)
                                • Kymberlim Giovanna Martins Ribeiro
                                Banca
                                • Edson Antonio Batista
                                • Edson Takashi Matsubara
                                • Erlandson Ferreira Saraiva
                                • Ricardo Ribeiro dos Santos
                                • Ricardo Rüther
                                Resumo
                                Arcabouço para apoiar o projeto de interfaces Web acessíveis para usuários com baixa visão
                                Curso Mestrado em Ciência da Computação
                                Tipo Dissertação
                                Data 09/12/2019
                                Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                                Orientador(es)
                                • Maria Istela Cagnin Machado
                                Coorientador(es)
                                  Orientando(s)
                                  • Ricardo Masao Kondo
                                  Banca
                                  • Bruno Barbieri de Pontes Cafeo
                                  • Debora Maria Barroso Paiva
                                  • Jane Dirce Alves Sandim Eleuterio
                                  • Maria Istela Cagnin Machado
                                  • Willian Massami Watanabe
                                  Resumo
                                  Download
                                  TextCSN: Uma Abordagem Semissupervisionada para Agrupamento de Textos Utilizando Restrições Pareadas e Rede Convolucional Siamesa
                                  Curso Mestrado em Ciência da Computação
                                  Tipo Dissertação
                                  Data 27/11/2019
                                  Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                                  Orientador(es)
                                  • Bruno Magalhaes Nogueira
                                  Coorientador(es)
                                    Orientando(s)
                                    • Lucas Akayama Vilhagra
                                    Banca
                                    • Anderson Vicoso de Araujo
                                    • Bruno Magalhaes Nogueira
                                    • Edson Takashi Matsubara
                                    • Eraldo Luis Rezende Fernandes
                                    • Rafael Geraldeli Rossi
                                    • Ricardo Marcondes Marcacini
                                    Resumo
                                    Matheurísticas e Problemas de Seleção de Sequências
                                    Curso Mestrado em Ciência da Computação
                                    Tipo Dissertação
                                    Data 25/11/2019
                                    Área TEORIA DA COMPUTAÇÃO
                                    Orientador(es)
                                      Coorientador(es)
                                      Orientando(s)
                                        Banca
                                        • Cid Carvalho de Souza
                                        • Edna Ayako Hoshino
                                        • Edson Norberto Caceres
                                        • Henrique Mongelli
                                        Resumo
                                        Matheurísticas e Problemas de Seleção de Sequências
                                        Curso Mestrado em Ciência da Computação
                                        Tipo Dissertação
                                        Data 25/11/2019
                                        Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                                        Orientador(es)
                                        • Edna Ayako Hoshino
                                        Coorientador(es)
                                          Orientando(s)
                                          • Jean Patrick Tremeschin Torres
                                          Banca
                                          • Cid Carvalho de Souza
                                          • Edna Ayako Hoshino
                                          • Edson Norberto Caceres
                                          • Fábio Luiz Usberti
                                          • Henrique Mongelli
                                          Resumo
                                          Download
                                          Modelos DeepWalk para Agrupamento em Redes de Eventos
                                          Curso Mestrado em Ciência da Computação
                                          Tipo Dissertação
                                          Data 29/07/2019
                                          Área SISTEMAS DE INFORMAÇÃO
                                          Orientador(es)
                                          • Ricardo Marcondes Marcacini
                                          Coorientador(es)
                                            Orientando(s)
                                            • Westerley da Silva Reis
                                            Banca
                                            • Bruno Magalhaes Nogueira
                                            • Edson Takashi Matsubara
                                            • Murillo Guimarães Carneiro
                                            • Rafael Geraldeli Rossi
                                            • Rafael Giusti
                                            • Ricardo Marcondes Marcacini
                                            Resumo
                                            Assessing the Characteristics of Popular APIs
                                            Curso Mestrado em Ciência da Computação
                                            Tipo Dissertação
                                            Data 14/06/2019
                                            Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                                            Orientador(es)
                                            • Andre Cavalcante Hora
                                            Coorientador(es)
                                              Orientando(s)
                                              • Caroline Lima Corrêa da Silva
                                              Banca
                                              • Andre Cavalcante Hora
                                              • Bruno Barbieri de Pontes Cafeo
                                              • Debora Maria Barroso Paiva
                                              • Francisco Jose Silveira de Vasconcellos
                                              • Maria Istela Cagnin Machado
                                              Resumo
                                              Avaliação da evolução de dependências entre variabilidades em sistemas configuráveis
                                              Curso Mestrado em Ciência da Computação
                                              Tipo Dissertação
                                              Data 05/06/2019
                                              Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                                              Orientador(es)
                                              • Bruno Barbieri de Pontes Cafeo
                                              Coorientador(es)
                                              • Andre Cavalcante Hora
                                              Orientando(s)
                                              • Raiza Artemam de Oliveira
                                              Banca
                                              • Alessandro Fabricio Garcia
                                              • Andre Cavalcante Hora
                                              • Bruno Barbieri de Pontes Cafeo
                                              • Debora Maria Barroso Paiva
                                              • Elder José Reioli Cirilo
                                              • Maria Istela Cagnin Machado
                                              Resumo
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