José Vitor Gualdi dos Santos

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Participação em eventos

Produções bibliográficas

• SANTOS, J. V. G. ; ROSSI, R. G. . Aprendizado de Máquina não Supervisionado Baseado em Redes Heterogêneas para Agrupamento de Textos. In: XVII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2020, Rio Grande - RS. XVII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2020. p. 1-12.

• SANTOS, J. V. G. ; ROSSI, R. G. . Aprendizado de Máquina Não Supervisionado Baseado em Redes Heterogêneas para Agrupamento De Textos. In: INTEGRA UFMS, 2019, Campo Grande. INTEGRA UFMS, 2019.

• SANTOS, J. V. G. ; ROSSI, R. G. . Aprendizado de Máquina Não Supervisionado Baseado em Redes Heterogêneas para Agrupamento De Textos. In: 27 Simpósio Internacional de Iniciação Científica e Tecnológica da USP, 2019, São Carlos, SP. 27 Simpósio Internacional de Iniciação Científica e Tecnológica da USP, 2019.

Projetos de pesquisa

• 2018 - 2019

  Aprendizado de máquina não supervisionado baseado em redes heterogêneas para agrupamento de textos, Descrição: Adaptar técnicas de aprendizado supervisionado ou semissupervisionado que vêm sendo utilizadas com sucesso no AM semissupervisionado baseado em redes para o agrupamento de textos. Modificar ou propor novas técnicas conforme a identificação de pontos a serem melhorados nos algoritmos existentes. Aplicar os algoritmos de agrupamento considerando as representações em redes que têm-se demonstrado eficazes no aprendizado semissupervisionado. Realizar uma avaliação experimental extensiva aplicando as técnicas de agrupamento de dados tanto baseados no modelo-espaço vetorial quanto em redes.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: José Vitor Gualdi dos Santos - Integrante / Rafael Geraldeli Rossi - Coordenador.

• 2017 - Atual

  Classificação automática de textos por meio e aprendizado de máquina baseado em redes, Descrição: Atualmente há uma quantidade massiva de textos sendo produzida (e-mails, relatórios, artigos, postagens em redes sociais, e notícias). Devido a essa grande quantidade de textos, torna-se humanamente impossível organizar, analisar, e extrair conhecimento dos textos. Consequentemente, técnicas para realizar tais tarefas diminuindo a intervenção humana, como a classificação (rotulação) automática de textos, têm ganhado importância. Normalmente empregam-se algoritmos de aprendizado de máquina (AM) para ``aprender'' as classes com base no conteúdo e rótulos de textos, e então realizar a classificação. Entretanto, é necessário representar os textos em um formato estruturado para utilizar esses algoritmos. Recentemente, vêm-se destacando representações em redes, que permitem representar diferente tipos de entidades, como documentos, termos e outros tipos dependendo do domínio, e relaçõe de maneira efetiva, além de prover resultados superiores em relação à outras representações. Porém, ainda há necessidade de pesquisas em áreas relevantes utilizando representações em redes, as quais serão exploradas nesse projeto. As linhas de pesquisa são: (i) quais tipo de entidades e relações podem prover melhores performances de classificação para domínios de aplicações específicos (ex: notícias e análise de sentimento em redes sociais); (ii) analisar o uso representações em redes na classificação multi-rótulo; (iii) quais as maneiras mais eficazes de realizar o aprendizado em fluxo de documentos utilizando as modelagem em redes; (iv) quais as maneiras mais efetivas de se classificadores para monitorar fenômenos de interesse dos usuários na web (websensors), e (v) se as abordagens desenvolvidas nos itens anteriores podem ser aplicadas sem que hajam textos rotulados.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (15) / Doutorado: (3) . , Integrantes: José Vitor Gualdi dos Santos - Integrante / Ricardo Marcondes Marcacini - Integrante / Bruno Magalhães Nogueira - Integrante / Alneu Andrade Lopes - Integrante / Vinícius M. A. Souza - Integrante / Roberta Akemi Sinoara - Integrante / Solange Oliveira Rezende - Integrante / Vitor Mesaque Alves de Lima - Integrante / Caíque Leonardo Freitas Tosta - Integrante / Deni Dias da Silva Junior - Integrante / Renan Prates Alves - Integrante / Thayná Oliveira da Conceição - Integrante / Márcio Porto Basgalupp - Integrante / Marcos Paulo Silva Gôlo - Integrante / LUIZ HENRIQUE ARAÚJO DOS SANTOS - Integrante / Felipe Provezano Coutinho - Integrante / Julio César Carnevali - Integrante / Rafael Geraldeli Rossi - Coordenador.

Prêmios