Sumários
12 Novembro 2024, 14:00
•
Ana Catarina dos Santos Martins
Exercícios de aplicação:
- Cálculo da probabilidade, cross entropy loss e stochastic gradient decent para um modelo de Regressão Logística;
- Demonstração das métricas explicadas para medir distância entre vetores, métodos de ponderação de matrizes e benefícios da utilização de modelos de semântica latente no Jupyter Notebook.
Introdução à computação afetiva:
- Distinção entre modelos baseados em emoções básicas e modelos baseados em valência, estimulação e dominância.
- Introdução a datasets relacionados com léxicos afetivos: exemplo de como se criou um dataset via crowdsourcing; Descrição do dataset NRC Word-Emotion Association Lexicon em português, utilizando no Jupyter Notebook.
- Algoritmo utilização para criar de forma semi-supervisionada pares de palavras associadas a polos (método de eixos semânticos). Utilização do algoritmo para atribuir polos a palavras no Jupyter Notebook.
5 Novembro 2024, 14:00
•
Ana Catarina dos Santos Martins
No que diz respeito a Modelos de Espaços Vetoriais:
- Matriz de co-ocorrência ou representações termo-termo;
- Distância vetorial: euclidiana e cosseno
- Métodos de ponderação de matrizes: positive pontual mutual information
- Métodos de representação semântica de alto nível: revisitar a Latent Semantic Analysis.
Introdução à Regressão Logística binária para classificação da valência de documentos:
- Revisitar cross entropy loss e stochastic gradient descent.
29 Outubro 2024, 14:00
•
Ana Catarina dos Santos Martins
Teste de avaliação sobre os conteúdos abordados até à data, nomeadamente:
- definição de corpora, normalização, tokenização, expressões regulares, distância de edição, part of speech tagging, named entity recognition e Naive Bayes para classificação de sentimentos.
22 Outubro 2024, 14:00
•
Ana Catarina dos Santos Martins
- Sumário da teoria sobre Naive Bayes;
- Exemplo de aplicação para análise de sentimento;
- Introdução a modelação de tópicos utilizando Singular Value Decomposition e Non-negative Matrix Factorization;
- Exemplos práticos sobre modelação de tópicos utilizando um dataset da Usenet.
15 Outubro 2024, 14:00
•
Ana Catarina dos Santos Martins
- Aplicações de Cadeias de Markov e Hidden Markov Models;
- Demonstração das bases matemáticas de Hidden Markov Models;
- Explicação de matrizes de transição, emissão, observáveis e estados ocultos;
- Exercícios de aplicação;
- Introdução a Naive Bayes e exercícios aplicados a análise de sentimentos.
