Sergio Daniel Carvalho Canuto

Pós-doutorado

Idiomas

Participação em eventos

Participação em bancas

Orientou

Produções bibliográficas

• VIEGAS, FELIPE ; CANUTO, SERGIO ; CUNHA, WASHINGTON ; FRANÇA, CELSO ; VALIENSE, CLAUDIO ; FONSECA, GUILHERME ; MACHADO, ANA ; ROCHA, LEONARDO ; GONÇALVES, MARCOS ANDRÉ . Pipelining Semantic Expansion and Noise Filtering for Sentiment Analysis of Short Documents - CluSent Method. Journal on Interactive Systems , v. 15, p. 561-575, 2024.

• PEREIRA JUNIOR, WANDERLEI MALAQUIAS ; SILVA, SÉRGIO FRANCISCO DA ; SILVA, ALESSANDRO RODRIGUES E ; REZIO, LUIZ HENRIQUE FERREIRA ; SILVA, MATEUS PEREIRA DA ; GUIMARÃES, NÚBIA ROSA DA SILVA ; CANUTO, SÉRGIO DANIEL CARVALHO . Avaliação da presença de fissuras em imagens de estruturas de concreto através do uso de redes neurais profundas. Materia-Rio de Janeiro , v. 29, p. 354-367, 2024.

• VIEGAS, FELIPE ; CANUTO, S. D. C. ; CUNHA, W. L. M. ; FRANÇA, CELSO ; VALIENSE, CLAUDIO ; FONSECA, GUILHERME ; MACHADO, ANA ; Rocha, Leonardo ; GONÇALVES, MARCOS ANDRÉ . Pipelining Semantic Expansion and Noise Filtering for Sentiment Analysis of Short Documents - CluSent Method. Journal on Interactive Systems , v. 15, p. 561-575, 2024.

• CUNHA, WASHINGTON ; MANGARAVITE, VÍTOR ; GOMES, CHRISTIAN ; CANUTO, SÉRGIO ; RESENDE, ELAINE ; NASCIMENTO, CECILIA ; VIEGAS, FELIPE ; FRANÇA, CELSO ; MARTINS, WELLINGTON SANTOS ; ALMEIDA, JUSSARA M. ; ROSA, THIERSON ; ROCHA, LEONARDO ; GONÇALVES, Marcos André . On the cost-effectiveness of neural and non-neural approaches and representations for text classification: A comprehensive comparative study. INFORMATION PROCESSING & MANAGEMENT , v. 58, p. 102481, 2021.

• Zanotto, B. ; ETGES, A.P. ; dal Bosco, A. ; CORTES, E.G. ; RUSCHEL, R. ; MARTINS, S.O. ; SOUZA, A.C. ; VALIENSE, C. ; Viegas, F. ; CANUTO, S. D. C. ; LUIZ, W. ; VIEIRA, R. ; GONÇALVES, Marcos André ; POLANCZYK, C.A. . PCV50 Automatic Classification of Electronic Health Records for a Value-Based Program through Machine Learning. VALUE IN HEALTH , v. 24, p. S76, 2021.

• ZANOTTO, BRUNA STELLA ; BECK DA SILVA ETGES, ANA PAULA ; DAL BOSCO, AVNER ; CORTES, EDUARDO GABRIEL ; RUSCHEL, RENATA ; DE SOUZA, ANA CLAUDIA ; ANDRADE, CLAUDIO M V ; VIEGAS, FELIPE ; CANUTO, SERGIO ; LUIZ, WASHINGTON ; OURIQUES MARTINS, SHEILA ; VIEIRA, RENATA ; POLANCZYK, CARISI ; ANDRÉ GONÇALVES, MARCOS . Stroke Outcome Measurements From Electronic Medical Records: Cross-sectional Study on the Effectiveness of Neural and Nonneural Classifiers. JMIR MEDICAL INFORMATICS , v. 9, p. e29120, 2021.

• CUNHA, WASHINGTON ; CANUTO, SÉRGIO ; VIEGAS, FELIPE ; SALLES, THIAGO ; GOMES, CHRISTIAN ; MANGARAVITE, VITOR ; RESENDE, ELAINE ; ROSA, THIERSON ; GONÇALVES, Marcos André ; ROCHA, LEONARDO . Extended pre-processing pipeline for text classification: On the role of meta-feature representations, sparsification and selective sampling. INFORMATION PROCESSING & MANAGEMENT , v. 57, p. 102263, 2020.

• VIEGAS, FELIPE ; ALVIM, MÁRIO S. ; CANUTO, SÉRGIO ; ROSA, THIERSON ; GONÇALVES, Marcos André ; ROCHA, LEONARDO . Exploiting semantic relationships for unsupervised expansion of sentiment lexicons. INFORMATION SYSTEMS , v. 10, p. 101606, 2020.

• SOUSA, DANIEL XAVIER ; CANUTO, SÉRGIO ; GONÇALVES, Marcos André ; ROSA, THIERSON COUTO ; MARTINS, WELLINGTON SANTOS . Risk-Sensitive Learning to Rank with Evolutionary Multi-Objective Feature Selection. ACM TRANSACTIONS ON INFORMATION SYSTEMS , v. 37, p. 1-34, 2019.

• MAGALHÃES, LUIZ FELIPE GONÇALVES ; GONÇALVES, Marcos André ; CANUTO, SÉRGIO DANIEL ; DALIP, DANIEL H. ; CRISTO, MARCO ; CALADO, PÁVEL . Quality Assessment of Collaboratively-Created Web Content with No Manual Intervention based on Soft Multi-View Generation. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , v. 132, p. 226-238, 2019.

• CANUTO, SERGIO ; SOUSA, DANIEL XAVIER ; GONCALVES, MARCOS ANDRE ; ROSA, THIERSON COUTO . A Thorough Evaluation of Distance-Based Meta-Features for Automated Text Classification. IEEE TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING , v. 99, p. 1-1, 2018.

• de Siqueira, Gustavo Oliveira ; CANUTO, SÉRGIO ; GONÇALVES, Marcos André ; Laender, Alberto H. F. . A pragmatic approach to hierarchical categorization of research expertise in the presence of scarce information. INTERNATIONAL JOURNAL ON DIGITAL LIBRARIES (PRINT) , v. 19, p. 1, 2018.

• CARDOSO, THIAGO N.C. ; SILVA, RODRIGO M. ; CANUTO, SÉRGIO ; MORO, MIRELLA M. ; GONÇALVES, MARCOS A. . Ranked batch-mode active learning. INFORMATION SCIENCES , v. 379, p. 313-337, 2017.

• DAL BIANCO, GUILHERME ; GALANTE, RENATA ; GONCALVES, MARCOS ; CANUTO, SERGIO ; HEUSER, CARLOS . A Practical and Effective Sampling Selection Strategy for Large Scale Deduplication. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (Print) , v. 27, p. 1-1, 2015.

• CANUTO, S. D. C. ; BELEM, F. ; ALMEIDA, J. ; GONCALVES, M. A. . A Comparative Study of Learning-to-Rank Techniques for Tag Recommendation. Journal of Information and Data Management - JIDM , v. 4, p. 453-468, 2013.

• Santos, J. V. ; Nascimento, R. M. ; Camargo, A. C. ; CANUTO, S. D. C. ; Costa, G. A. ; SOUSA, D. X. . Nova Base de Dados Brasileira para Sistemas de Recomendação de Artigos Científicos. In: Simpósio Brasileiro de Banco de Dados, 2025, Fortaleza. Anais do XL Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados, 2025.

• SOARES, I. ; CANUTO, S. D. C. . Criando Portfólios de Alto Desempenho: Otimização de Portfólios de Ativos de Alta Volatilidade Através da Previsão de Retorno Baseada em CNN+BiLSTM. In: Simpósio Brasileiro de Banco de Dados, 2025, Fortaleza. Anais do XL Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados, 2025.

• DUTRA, BERNARDO ; NEVES, ANTÔNIO ; CARVALHO, MARCOS ; CANUTO, SERGIO DANIEL CARVALHO ; RIBEIRO, JORGE WANDERLEY ; PIRES, RODRIGO ; SANTOS, DOUGLAS SOARES DOS ; FONSECA, ANDRÉ LOPES GAMA DA ; ALMEIDA, JUSSARA M. ; GONÇALVES, Marcos André . Extração Automática de Atributos de Sinais de Emissão Acústica com Redes Neurais Autocodificadoras para Predição de Integridade em Tubulações. In: Simpósio Brasileiro de Banco de Dados, 2025, Brasil. Anais do XL Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD 2025), 2025. p. 935.

• SANTOS, WELTON ; CUNHA, WASHINGTON ; FRANÇA, CELSO ; FONSECA, GUILHERME ; CANUTO, SERGIO ; ROCHA, LEONARDO ; GONÇALVES, MARCOS . Uma Metodologia para Tratamento do Viés da Maioria em Modelos de Stacking via Identificação de Documentos Difíceis. In: Simpósio Brasileiro de Banco de Dados, 2023, Brasil. Anais do XXXVIII Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD 2023). p. 408.

• VIEGAS, FELIPE ; CANUTO, SERGIO ; CUNHA, WASHINGTON ; FRANÇA, CELSO ; VALIENSE, CLAUDIO ; ROCHA, LEONARDO ; GONÇALVES, Marcos André . CluSent - Combining Semantic Expansion and De-Noising for Dataset-Oriented Sentiment Analysis of Short Texts. In: WebMedia '23: Brazilian Symposium on Multimedia and the Web, 2023, Ribeirão Preto Brazil. Proceedings of the 29th Brazilian Symposium on Multimedia and the Web. p. 110.

• GOMES, CHRISTIAN ; GONCALVES, MARCOS ; ROCHA, LEONARDO ; CANUTO, SERGIO . On the Cost-Effectiveness of Stacking of Neural and Non-Neural Methods for Text Classification: Scenarios and Performance Prediction. In: Findings of the Association for Computational Linguistics: ACLIJCNLP 2021, 2021, Online. Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL-IJCNLP 2021, 2021. p. 4003.

• VIEGAS, FELIPE ; CANUTO, SÉRGIO ; GOMES, CHRISTIAN ; LUIZ, WASHINGTON ; ROSA, THIERSON ; RIBAS, SABIR ; ROCHA, LEONARDO ; GONÇALVES, Marcos André . CluWords. In: the Twelfth ACM International Conference, 2019, Melbourne VIC. Proceedings of the Twelfth ACM International Conference on Web Search and Data Mining - WSDM '19, 2019. p. 753.

• CANUTO, SERGIO ; SALLES, THIAGO ; ROSA, THIERSON C. ; GONÇALVES, MARCOS A. . Similarity-Based Synthetic Document Representations for Meta-Feature Generation in Text Classification. In: the 42nd International ACM SIGIR Conference, 2019, Paris. Proceedings of the 42nd International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval - SIGIR'19. New York: ACM Press, 2019. p. 355.

• BELEM, F. ; MAROS, A. ; Silva, R. ; CANUTO, SÉRGIO ; ALMEIDA, J. ; GONCALVES, M. . Image Aesthetics and its Effects on Product Clicks in E-Commerce Search. In: SIGIR 2019 Workshop on eCommerce, 2019, Paris. SIGIR 2019 Workshop on eCommerce, 2019. v. 2410.

• PENHA, G. ; CANUTO, SERGIO ; SANTOS, R. ; GONCALVES, M. A. ; CAMPOS, R. . Document Performance Prediction for Automatic Text Classification. In: 41st European Conference on Information Retrieval, 2019, Cologne. Proceedings of the 41st European Conference on Information Retrieval, 2019. v. 11438. p. 132-139.

• VIEGAS, FELIPE ; LUIZ, WASHINGTON ; GOMES, CHRISTIAN ; KHATIBI, AMIR ; CANUTO, SÉRGIO ; MOURÃO, FERNANDO ; SALLES, THIAGO ; ROCHA, LEONARDO ; GONÇALVES, Marcos André . Semantically-Enhanced Topic Modeling. In: the 27th ACM International Conference, 2018, Torino. Proceedings of the 27th ACM International Conference on Information and Knowledge Management - CIKM '18, 2018. p. 893.

• CAMPOS, RAPHAEL ; CANUTO, SÉRGIO ; SALLES, THIAGO ; DE SÁ, CLEBSON C.A. ; GONÇALVES, Marcos André . Stacking Bagged and Boosted Forests for Effective Automated Classification. In: the 40th International ACM SIGIR Conference, 2017, Shinjuku. Proceedings of the 40th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval - SIGIR '17. New York: ACM Press, 2017. p. 105.

• de Siqueira, Gustavo Oliveira ; CANUTO, SERGIO ; GONÇALVES, Marcos André ; Laender, Alberto H. F. . Automatic Hierarchical Categorization of Research Expertise Using Minimum Information. In: TPDL: International Conference on Theory and Practice of Digital Libraries, 2017, Inglaterra. Research and Advanced Technology for Digital Libraries, 2017. p. 103.

• CANUTO, SÉRGIO ; GONÇALVES, MARCOS ANDRÉ ; BENEVENUTO, FABRÍCIO . Exploiting New Sentiment-Based Meta-level Features for Effective Sentiment Analysis. In: the Ninth ACM International Conference, 2016, San Francisco. Proceedings of the Ninth ACM International Conference on Web Search and Data Mining - WSDM '16, 2016. p. 53.

• SOUSA, DANIEL XAVIER DE ; CANUTO, SÉRGIO DANIEL ; ROSA, THIERSON COUTO ; MARTINS, WELLINGTON SANTOS ; GONÇALVES, MARCOS ANDRÉ . Incorporating Risk-Sensitiveness into Feature Selection for Learning to Rank. In: the 25th ACM International, 2016, Indianapolis. Proceedings of the 25th ACM International on Conference on Information and Knowledge Management - CIKM '16, 2016. p. 257.

• ROCHA, LEONARDO ; FERREIRA, RENATO ; RAMOS, GABRIEL ; CHAVES, RODRIGO ; SACHETTO, RAFAEL ; MADEIRA, DANIEL ; VIEGAS, FELIPE ; ANDRADE, GUILHERME ; DANIEL, SÉRGIO ; GONÇALVES, MARCOS . G-KNN. In: the 30th Annual ACM Symposium, 2015, Salamanca. Proceedings of the 30th Annual ACM Symposium on Applied Computing - SAC '15. p. 1335.

• CANUTO, SÉRGIO ; GONÇALVES, MARCOS ; SANTOS, WISLLAY ; ROSA, THIERSON ; MARTINS, WELLINGTON . An Efficient and Scalable MetaFeature-based Document Classification Approach based on Massively Parallel Computing. In: the 38th International ACM SIGIR Conference, 2015, Santiago. Proceedings of the 38th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval - SIGIR '15. New York: ACM Press, 2015. p. 333.

• CANUTO, SERGIO ; SALLES, THIAGO ; GONÇALVES, MARCOS ANDRÉ ; ROCHA, LEONARDO ; RAMOS, GABRIEL ; GONÇALVES, LUIZ ; ROSA, THIERSON ; MARTINS, WELLINGTON . On Efficient Meta-Level Features for Effective Text Classification. In: the 23rd ACM International Conference, 2014, Shanghai. Proceedings of the 23rd ACM International Conference on Conference on Information and Knowledge Management - CIKM '14. New York: ACM Press. p. 1709.

• CANUTO, S. D. C. ; GONCALVES, L. ; SALLES, T. ; GONCALVES, M. A. . Um Estudo sobre Meta-Atributos para Classificação Automática de Texto. In: KDMiLe, 2013, São Carlos. 1st Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning, 2013.

• CANUTO, S. D. C. ; BIANCO, G. D. ; GONCALVES, M. A. ; COUTO, T. ; ALMEIDA, J. . UDRB: Uma Nova Heurística Eficaz para Deduplicação de Referências Bibliográficas. In: SBBD, 2013, Pernambuco. XXVIII Simpósio Brasileiro de Banco de Dados.

• SOUZA, G. F. A. ; CANUTO, S. D. C. ; COUTO, T. . Desambiguação de Referências Bibliográficas. In: CONPEEX, 2012, Goiânia. Anais do IX Congresso de Pesquisa, Ensino e Extensão, 2012.

• CANUTO, S. D. C. ; BARBOSA, R. . Caracterização de Grafos Bem Cobertos para Algumas Classes de Grafos. In: CONPEEX, 2007, Goiânia. Anais do IV Congresso de Pesquisa, Ensino e Extensão, 2007.

• NETO, A. ; LEMOS, B. ; CARVALHO, M. ; RIBERIRO, J. ; CANUTO, SERGIO . Aplicação de Técnicas de Aprendizado de Máquina para a Predição de Integridade em Tubulações de Óleo. Rio de Janeiro: ROG.e, 2023 (Artigo Técnico).

Projetos de pesquisa

• 2023 - Atual

  PETROGAL/ICEX/DCC/SISTEMA SENSORES, Descrição: Atividades de pesquisa relativas à predição predição de corrosão em tubulações. Este projeto objetiva o desenvolvimento de dois protótipos de sistemas de monitoramento contínuo, usando o conceito de internet das coisas (IoT), para a aquisição de dados de processos de perda de espessura da parede de tubulações por corrosão interna. A fim de nacionalizar a tecnologia e melhorar a eficiência energética do sistema, desenvolveremos um protótipo de fabricação original, próprio e escalável (OEM) com TRL 6. O outro protótipo será desenvolvido, baseado em sensores de sistemas consagrados comercialmente com TRL 7 e qualificado para uso em ambientes industriais.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (5) . , Integrantes: Sérgio Daniel Carvalho Canuto - Integrante / Marcos André Gonçalves - Integrante / Geraldo Robson Mateus - Coordenador / Jussara Marques de Almeida - Integrante / Clarindo Isaias Pereira da Silva e Padua - Integrante., Financiador(es): PETROGAL BRASIL - Bolsa.

• 2022 - Atual

  Desafios e oportunidades para eficiência energética na indústria 4.0 em Goiás, Descrição: O referido projeto visa propor um conjunto de ações que visam desenvolver as condições necessárias para o desenvolvimento de propostas que, utilizando tecnologias da indústria 4.0, promovam a eficiência energética em cenários que consideram fontes renováveis. Como resultado direto deste objetivo espera-se o fortalecimento das competências do IFG como unidade EMBRAPII e o desenvolvimento de projetos frente aos desafios elucidados no Estado de Goiás.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Sérgio Daniel Carvalho Canuto - Coordenador / Daniel Xavier Sousa - Integrante / Raphael de Aquino Gomes - Integrante / Daywes Pinehiro Neto - Integrante / Deangelis Damasceno - Integrante / Claudio Afonso Fleury - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Goiás - Bolsa.

• 2022 - Atual

  Projeto Universal CNPq - Aprendizado Profundo, Ativo e Explicável para Recuperação de Informação e Processamento de Linguagem Natural Inteligente (DeepRI-NLP), Descrição: Aprendizado de Máquina, especialmente o Aprendizado Profundo, tem atraido enorme interesse acadêmico e empresarial. Uma das aplicações mais promissoras dessas técnicas tem sido na área de gerenciamento de grandes volumes de informações, principalmente dados não estruturados (textuais). Este projeto, ligado a diversas pesquisas lideradas pelo proponente, tem como objetivo geral propor soluções inovadoras para diversos problemas relacionados ao tratamento de grandes volumes de informação textual, em aplicações relacionadas à Recuperação de Informação (RI) e Processamento de Linguagem Natural (PLN). , incluindo: (i) Classificação Automática de Texto, (ii) Pesquisa e Recomendação de Conteúdo, (iii) Modelagem de Tópicos, (iv) Extração e Reconhecimento de Entidades. Apesar dos enormes avanços, várias questões precisam ser resolvidas para a aplicação prática e confiável dessas técnicas em problemas nas áreas de Saúde/Médico, Jurídico, Comércio Eletrônico, etc., incluindo: (i) necessidades de grandes volumes de dados rotulados e imenso poder computacional para o desenvolvimento de soluções; (ii) melhor compreensão das características sintáticas, semânticas e espaciais das representações existentes (embeddings); (iii) interpretabilidade que indica a capacidade de entender por que certas soluções funcionam (ou não). Propomos abordar estas questões empregando: (i) engenharia de dados através da construção de representações textuais contextualizadas -- Cluwords, MetaFeatures (ii) novas técnicas para obtenção de dados de treinamento a baixo custo através de Co-treinamento, Aprendizagem por Reforço e Aprendizagem Ativa (iii) interpretabilidade de soluções explorando a localidade de referência e complementar de visões multi-perspectivas. Resultados recentes publicados por nosso grupo atestam a plausibilidade de nossas propostas. Metodologicamente, conduziremos a pesquisa como subprojetos sinérgicos de mestrado e doutorado realizados por alunos de pós-graduação... , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Sérgio Daniel Carvalho Canuto - Integrante / Marcos André Gonçalves - Coordenador / Fabiano Belém - Integrante / Leonardo Rocha - Integrante / Daniel Xavier De Sousa - Integrante / Wellington Santos Martins - Integrante.

• 2018 - 2019

  Projeto 25945 MUNDIALE/EMBRAPII/ICEX/DCC/AM-TELE - Aprendizado de Máquina Aplicado a TeleMarketing., Descrição: Projeto Embrapii/DCC-UFMG.- O projeto desenvolveu técnicas para produzir scores de propensao de adesao de usuarios a produtos. Para desenvolver os scores serão investigadas diferentes técnicas de aprendizado de máquina, especificamente algoritmos de regressão do estado-da-arte bem como de learning-to-rank para geração dos modelos que atribuam scores a cada cliente, tendo com entrada uma lista de atributos extraídos dos dados disponíveis... , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado profissional: (3) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Sérgio Daniel Carvalho Canuto - Integrante / Marcos André Gonçalves - Coordenador., Financiador(es): Associação Brasileira de Pesquisa e Inovação Industrial - Bolsa.

Projetos de desenvolvimento

• 2024 - Atual

  Desenvolvimento de Aplicação de Inteligência Artificial para Automação de Pareceres Administrativos, Descrição: A busca por uma gestão administrativa eficiente se apresenta como um desafio cada vez mais complexo nas instituições públicas. No Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Goiás (IFG), o aumento das demandas administrativas e a necessidade de respostas ágeis e precisas exigem a adoção de soluções inovadoras que otimizem as operações e reduzam a sobrecarga de trabalho. Nesse contexto, a Inteligência Artificial (IA), com ênfase em Modelos Generativos baseados em Large Language Models (LLM), surge como uma estratégia promissora. O crescimento do volume de processos administrativos e a complexidade das operações têm dificultado a tomada de decisões rápidas e assertivas. Atualmente, gestores e servidores da área de Gestão de Pessoas despendem um tempo considerável na revisão de processos e elaboração de pareceres. A automação desses processos, por meio de Modelos Generativos, tem o potencial de liberar tempo para atividades estratégicas, aumentar a eficiência operacional e garantir maior conformidade com a legislação e as normas internas vigentes.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Sérgio Daniel Carvalho Canuto - Coordenador / Daniel Xavier De Sousa - Integrante / Daniel Vitor Ferreira Silva - Integrante / Deborah Rodrigues - Integrante., Financiador(es): Instituto Federal de Goiás - Bolsa.

Prêmios