Jéssica Soares dos Santos

Formação complementar

Idiomas

Participação em eventos

Participação em bancas

Orientou

Produções bibliográficas

• SANTOS, JÉSSICA S. ; BERNARDINI, F. ; PAES, A. . A Survey on the Use of Data and Opinion Mining in Social Media to Political Electoral Outcomes Prediction. SOCIAL NETWORK ANALYSIS AND MINING , v. 11, p. 103, 2021.

• SANTOS, JÉSSICA S. ; FERREIRA, RODRIGO S. ; SILVA, VIVIANE T. . Evaluating the classification of images from geoscience papers using small data. Applied Computing and Geosciences , v. 5, p. 100018, 2020.

• SANTOS, JÉSSICA S. ; ZAHN, JEAN O. ; SILVESTRE, EDUARDO A. ; SILVA, VIVIANE T. ; VASCONCELOS, WAMBERTO W. . Detection and resolution of normative conflicts in multi-agent systems: a literature survey. AUTONOMOUS AGENTS AND MULTI-AGENT SYSTEMS (DORDRECHT. ONLINE) , v. 31, p. 1236-1282, 2017.

• SANTOS, JÉSSICA S. ; BELCHIOR, MAIRON ; SILVA, VIVIANE T. . An Approach for Detecting and Resolving Indirect Normative Conflicts in Multi-agent Systems. Lecture Notes in Computer Science. 1ed.: Springer International Publishing, 2019, v. , p. 23-45.

• SILVA, V. ; VASCONCELOS, W. ; SANTOS, J. S. ; ZAHN, J. ; BELCHIOR, M. . Modeling Normative Conflicts in Multi-Agent Systems. In book: Handbook of Normative Multiagent Systems. Modeling Normative Conflicts in Multi-Agent Systems. In book: Handbook of Normative Multiagent Systems. 1ed.: College Publications, 2018, v. , p. 57-71.

• SANTOS, JÉSSICA S. ; BERNARDINI, F. ; PAES, A. . Measuring the Degree of Divergence when Labeling Tweets in the Electoral Scenario. In: Brazilian Workshop on Social Network Analysis and Mining (BRASNAM), 2021, Porto Alegre. https://doi.org/10.5753/brasnam.2021.16131, 2021. v. 10. p. 127-138.

• SANTOS, J. S. ; SILVA, V. T. ; FIGUEIREDO, E. S. ; THIAGO, R. M. ; AZEVEDO, L. G. . An Experimental Analysis of Tools for Ontology Evolution Management. In: International Conference on Enterprise Information Systems (ICEIS), 2020, Praga. International Conference on Enterprise Information Systems (ICEIS), 2020.

• SANTOS, J. S. ; AZEVEDO, L. G. ; FIGUEIREDO, E. S. ; THIAGO, R. M. ; SILVA, V. T. . Analysis of Tools for REST Contract Specification in Swagger/OpenAPI. In: International Conference on Enterprise Information Systems (ICEIS), 2020, Praga. International Conference on Enterprise Information Systems (ICEIS), 2020.

• SANTOS, J. S. ; PAES, A. ; BERNARDINI, F. . Combining Labeled Datasets for Sentiment Analysis from Different Domains Based on Dataset Similarity to Predict Electors Sentiment. In: Brazilian Conference on Intelligent Systems, 2019, Salvador. Brazilian Conference on Intelligent Systems, 2019.

• PEREZ, A. E. F. ; SANTOS, J. S. ; PEREZ, M. F. ; MARTINS, S. L. . Análise de Mudanças em Fatores Socioeconômicos Baseado em Árvore de Decisão para o Estudo de Viagens por Motivos de Trabalho e Estudo na Região Metropolitana de São Paulo. In: Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2019, Limeira. Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2019.

• BELCHIOR, MAIRON ; SOARES DOS SANTOS, JÉSSICA ; TORRES DA SILVA, VIVIANE . Strategies for Resolving Normative Conflict That Depends on Execution Order of Runtime Events in Multi-Agent Systems. In: 10th International Conference on Agents and Artificial Intelligence, 2018, Funchal. Proceedings of the 10th International Conference on Agents and Artificial Intelligence, 2018. p. 216.

• SOARES DOS SANTOS, JÉSSICA ; TORRES DA SILVA, VIVIANE . A Novel Tool for Detecting Indirect Normative Conflicts in Multi-agent Systems. In: 10th International Conference on Agents and Artificial Intelligence, 2018, Funchal. Proceedings of the 10th International Conference on Agents and Artificial Intelligence, 2018. p. 70.

• SANTOS, JÉSSICA SOARES DOS ; SILVA, VIVIANE TORRES DA . Identifying Indirect Normative Conflicts using the WordNet Database. In: 18th International Conference on Enterprise Information Systems, 2016, Rome. Proceedings of the 18th International Conference on Enterprise Information Systems. v. 2. p. 186-193.

• SANTOS, JESSICA SOARES DOS ; SILVA, VIVIANE TORRES DA . Identifying Domain-Independent Normative Indirect Conflicts. In: 2016 IEEE 28th International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI), 2016, San Jose. 2016 IEEE 28th International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI). p. 536.

• SANTOS, J. S. ; CABRAL, F. ; CARVALHO, E. ; BOKEHI, J. . Desenvolvimento de um Sistema de Informação para o Suporte ao Cuidado Multidisciplinar em Insuficiência Cardíaca. In: XXI Seminário de Iniciação Científica da UFF, 2011, Niterói. Anais do XXI Seminário de Iniciação Científica da UFF, 2011.

• SANTOS, J. S. ; PAES, A. ; BERNARDINI, F. . Investigating Transfer Learning Approaches for Mining Opinions in the Electoral Domain. In: Latinx in AI (LXAI)@NeurIPS, 2021. Proceedings of the Official LXAI Research Workshop, 2021.

• SANTOS, JÉSSICA S. ; ZAHN, J. ; SILVESTRE, E. ; SILVA, V. ; VASCONCELOS, W. . Detection and resolution of normative conflicts in multi-agent systems: a literature survey. In: Proceedings of the 17th International Conference on Autonomous Agents and MultiAgent Systems, 2018, Stockholm, Sweden. Proceedings of the 17th International Conference on Autonomous Agents and MultiAgent Systems, 2018.

• SILVA, V. T. ; SANTOS, J. S. ; FIGUEIREDO, E. S. ; THIAGO, R. M. ; AZEVEDO, L. G. . OWL Ontology Evolution: understanding and unifying complex changes. KNOWLEDGE ENGINEERING REVIEW (ONLINE) , 2022.

• SANTOS, JÉSSICA S. . Mestrado e Doutorado: Minha trajetória da programação a pesquisa. 2022. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• SANTOS, J. S. . Recomendação de datasets para análise de sentimentos de dados não rotulados. 2021. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• SANTOS, JÉSSICA S. . Inteligência Artificial: Visão Geral e Aplicações. 2020. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• SANTOS, JÉSSICA S. . Inteligência Artificial e Eleições - Trilha das Mulheres em T.I.. 2020. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• SANTOS, J. S. ; PAES, A. ; BERNARDINI, F. . Combining Labeled Datasets for Sentiment Analysis from Different Domains Based on Dataset Similarity to Predict Electors Sentiment. 2019. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• SANTOS, J. S. ; PAES, A. ; BERNARDINI, F. . Mining Opinions of Elections using Social Media Data. 2019. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• SANTOS, J. S. ; PAES, A. ; BERNARDINI, F. . Investigating similarity between datasets for mining opinions of elections based in social media. 2019. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• SANTOS, J. S. ; CABRAL, F. ; CARVALHO, E. ; BOKEHI, J. . Desenvolvimento de um Sistema de Informação para o Suporte ao Cuidado Multidisciplinar em Insuficiência Cardíaca. 2011. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2019 - Atual

  MEAnS: Aprendizado de Máquina Explicável com Aplicações para o Bem-Estar Social, Descrição: A área recentemente denominada de Inteligência Artificial (IA) para o bem-estar social ("AI for Social Good") investiga como desenvolver soluções baseadas em IA para resolver problemas da sociedade atual, tendo como inspiração as metas de desenvolvimento sustentável (MDS) estabelecidas pelas Nações Unidas. Argumenta-se que, tais metas e suas respectivas soluções são essenciais para alavancar o desenvolvimento das sociedades atuais, em termos de prosperidade, igualdade, democracia, e qualidade de vida, sem comprometer as gerações futuras. Entretanto, acreditamos que, por mais benéficas que sejam tais soluções baseadas em IA, elas não serão bem aceitas pela sociedade e governos se não oferecerem um processo de decisão transparente. Assim, nesse projeto, temos como foco desenvolver soluções de Aprendizado de Máquina para abordar alguns dos problemas citados nas MDS utilizando predições explicáveis. Serão desenvolvidos métodos baseados em Aprendizado Relacional e Aprendizado por Reforço, uma vez que os problemas selecionados estão ou em formato estruturado ou requerem um processo sequencial, contínuo, e adaptativo de tomada de decisão, justificando, respectivamente, o uso das duas sub-áreas mencionadas. Em ambos os casos, utilizaremos representações latentes embutidas em um espaço Euclidiano, de forma a se aproveitar de implementações recentes de Aprendizado Profundo (Deep Learning). Ao mesmo tempo, ao desenvolver técnicas fundamentadas em IA explicável, aliviaremos o aspecto de caixa-preta oriundo do aprendizado baseado em representações latentes inerente aos métodos de Aprendizado Profundo. Para extrair as explicações do processo de inferência, nos valeremos de métodos de argumentação em lógica e diagramas de causalidade, de forma a conectar as causas relevantes e suas respectivas consequências que conduzem à resposta retornada pelo método. Esperamos, com isso, obter soluções que terão alto impacto na solução de problemas comuns da sociedade, ao mesmo tempo em que contribuiremos cientificamente com o estado-da-arte em Aprendizado de Máquina, com o desenvolvimento de métodos de inferência transparente e explicável. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Jéssica Soares dos Santos - Integrante / Paulo Man - Integrante / Aline Paes - Coordenador / Valmir Barbosa - Integrante / Esteban Clua - Integrante / Daniel Oliveira - Integrante / Henrique Bueno - Integrante / Sidney Melo - Integrante / Ashey Noblega - Integrante / Marcelo Almeida - Integrante / Wallace Baleroni - Integrante / Julia Falcao - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

Prêmios