Sumários

Exercícios de aplicação e Introdução à Computação Afetiva

22 Novembro 2024, 09:30 António Raimundo


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.

Redes neuronais em Text Mining

19 Novembro 2024, 14:00 Ana Catarina dos Santos Martins


- Introdução às redes neuronais;

- Orientação dos projetos.

Modelos de espaços Vetoriais e Regressão Logística

15 Novembro 2024, 09:30 António Raimundo


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.

Exercícios de aplicação e Introdução à Computação Afetiva

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.

1º Teste de avaliação

8 Novembro 2024, 09:30 António Raimundo


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.