Sumários
3 Dezembro 2024, 14:00
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Ana Catarina dos Santos Martins
A aula incidiu sobre:
- Introdução a prompt engineering;
- Demonstração de como utilizar os modelos falados nas aulas passadas recorrendo ao Jupyter Notebook.
26 Novembro 2024, 14:00
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Ana Catarina dos Santos Martins
Explicação high level, utilizando imagens, dos vários modelos de deep learning utilizados em Text Mining:
- RNNs;
- LSTMs;
- Transformers.
19 Novembro 2024, 14:00
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Ana Catarina dos Santos Martins
- Introdução às redes neuronais;
- Orientação dos projetos.
12 Novembro 2024, 14:00
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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
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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.
