Inteligência Artificial e Processamento de Linguagem Natural
A Inteligência Artificial (IA) é um ramo da ciência da computação que busca desenvolver sistemas capazes de imitar e aprimorar habilidades humanas, como o raciocínio, aprendizado e percepção. Uma de suas subáreas mais fascinantes é o Processamento de Linguagem Natural (PLN).
A Inteligência Artificial (IA) é um ramo da ciência da computação que busca desenvolver sistemas capazes de imitar e aprimorar habilidades humanas, como o raciocínio, aprendizado e percepção. Uma de suas subáreas mais fascinantes é o Processamento de Linguagem Natural (PLN), que se dedica a compreender e interpretar a linguagem humana, permitindo que máquinas e programas interajam com as pessoas de maneira mais eficiente e intuitiva. O PLN engloba desde a análise sintática e semântica das palavras até a geração de texto coerente e significativo, possibilitando a criação de assistentes virtuais, sistemas de tradução automática e outras aplicações que facilitam a comunicação e o acesso à informação em nosso cotidiano.
Sobre os coordenadores da área
Prof. Sergio Antônio Andrade de Freitas
Mais sobre o coordenador
Prof. André Luiz Peron Martins Lanna
Mais sobre o coordenador
Equipe de pesquisa
Mestrado
Lucas Pereira Gomes Linard
Avaliação da gamificação na qualidade de código de software
Dissertação (Mestrado Profissional em Computação Aplicada) - UnB•2024
Orientador(es)Bruno Mello Andrade
Gamificação na Engenharia de Software: Avaliação do engajamento em equipes de Tecnologia da Informação em Fábrica de Software
Dissertação (Mestrado Profissional em Computação Aplicada) - UnB•2023
Orientador(es)
Iniciação Científica
Daniel Rodrigues da Rocha
Framework preditivo de engajamento e desempenho discente em ambientes de aprendizagem gamificados com base em Octalysis, indicadores neurocientíficos e machine learning
Bacharelado em Engenharia de Software - UnB•2025
Orientador(es)Davi Rodrigues da Rocha
Framework preditivo de engajamento e desempenho discente em ambientes de aprendizagem gamificados com base em Octalysis, indicadores neurocientíficos e machine learning
Bacharelado em Engenharia de Software - UnB•2025
Orientador(es)Mylena Angélica Silva Farias
Framework preditivo de engajamento e desempenho discente em ambientes de aprendizagem gamificados com base em Octalysis, indicadores neurocientíficos e machine learning
Bacharelado em Engenharia de Software - UnB•2025
Orientador(es)
Graduando em Engenharia de Software, Universidade de Brasília
Atua no desenvolvimento do Evidentia Review, software do CEDIS para apoio a revisões sistemáticas da literatura.
Orientador(es)
Trabalho de conclusão de curso
Ian Lucca Soares Mesquita
Impacto do uso de IA em curso de Engenharia de Software
Bacharelado em Engenharia de Software - UnB•2026
Orientador(es)André Lopes de Sousa
Inteligência artificial e direito
Bacharelado em Engenharia de Software - UnB•2026
Orientador(es)Christian Hirsch Santos
Impacto do uso de IA em curso de Engenharia de Software
Bacharelado em Engenharia de Software - UnB•2026
Orientador(es)Maria Eduarda D Santos Abritta F
Aplicação de Aprendizado de Máquina na Predição Não-Invasiva de Euploidia em Embriões Humanos com Base em Dados Morfocinéticos
Bacharelado em Engenharia de Software - UnB•2025
Orientador(es)Sabrina Caldas Berna
Aplicação de Aprendizado de Máquina na Predição Não-Invasiva de Euploidia em Embriões Humanos com Base em Dados Morfocinéticos
Bacharelado em Engenharia de Software - UnB•2025
Orientador(es)
Voluntário CEDIS
Danielle Soares Da Silva
Desenvolvimento de soluções com base em IA
Bacharelado em Engenharia de Software - UnB•2025
Orientador(es)Danilo de Melo Ribeiro
Desenvolvimento de soluções com base em IA
Bacharelado em Engenharia de Software - UnB•2025
Orientador(es)Edson Pereira Roldao Filho
Desenvolvimento de soluções com base em IA
Bacharelado em Engenharia de Software - UnB•2025
Orientador(es)Kaleb de Souza Macedo
Desenvolvimento de soluções com base em IA
Bacharelado em Engenharia de Software - UnB•2025
Orientador(es)Matheus de Alcantara Da Silva Campos
Desenvolvimento de soluções com base em IA
Bacharelado em Engenharia de Software - UnB•2025
Orientador(es)Yuri Souza de Andrade Castro Silva
Desenvolvimento de soluções com base em IA
Bacharelado em Engenharia de Software - UnB•2025
Orientador(es)
Pesquisadores anteriores
Mestrado
- 2024
Éber Junio Borges Moreira
Dissertação (Mestrado Profissional em Computação Aplicada) - UnB
Orientador(es)O agendamento de recursos acadêmicos em instituições de ensino superior configura-se como um problema de elevada complexidade, envolvendo a alocação de turmas, professores, horários e espaços físicos, de modo a atender a múltiplas restrições e preferências institucionais. Este trabalho apresenta o modelo SARA (Sistema de Agendamento de Recursos Acadêmicos), concebido para oferecer flexibilidade e adaptabilidade às particularidades das instituições de ensino superior. A pesquisa foi conduzida em duas etapas principais: a realização de uma revisão sistemática da literatura e a proposição do modelo SARA. A revisão sistemática possibilitou o mapeamento de estratégias, algoritmos e restrições amplamente utilizados na literatura, fornecendo subsídios teóricos para a concepção do modelo. A proposta do SARA integra características como personalização, integração com sistemas acadêmicos e a aplicação de algoritmos de otimização, promovendo uma abordagem abrangente e adaptável para a criação de agendamentos em ambientes universitários. A validação do modelo foi realizada por meio de um estudo de caso na Universidade de Brasília (UnB), em um ambiente de grande porte e alta complexidade. Os resultados preliminares demonstraram a viabilidade e a eficácia do modelo em atender às demandas específicas da instituição, evidenciando seu potencial de aplicação em diferentes contextos institucionais. A pesquisa contribui para o avanço teórico e prático no campo da gestão acadêmica, apresentando uma solução que combina rigor metodológico com aplicabilidade prática. - 2024
Arthur Rocha Temporim de Lacerda
Gamified Chatbot Management Process: A way to build gamified chatbots
Dissertação (Mestrado Profissional em Computação Aplicada) - UnB
Orientador(es)Estruturas de desenvolvimento de chatbots oferecem métodos de construção diversos, mas processos estabelecidos, como o Processo de Gerenciamento de Chatbots (CMP), carecem de atividades especificamente projetadas para aumentar o engajamento do usuário. Esta tese propõe o Processo de Gerenciamento de Chatbots Gamificado (GCMP), uma extensão do CMP que incorpora e adapta atividades para melhorar o engajamento do usuário com o chatbot. Três versões do GCMP foram desenvolvidas, cada uma incorporando melhorias orientadas pela abordagem Goal-Question-Metric (GQM). Essa abordagem iterativa facilitou a avaliação e evolução do processo. Experimentos com usuários reais demonstraram um engajamento positivo, com 100% dos participantes alcançando os objetivos propostos. Além disso, o tempo médio de implantação diminuiu em 66% entre a primeira e a última versão. As avaliações dos usuários também atribuíram as melhores notas à qualidade das respostas geradas pelo chatbot. Esses resultados destacam a eficácia do GCMP proposto. Os resultados do experimento sugerem uma correlação positiva entre o uso do GCMP e a melhoria no desenvolvimento de chatbots gamificados. As melhorias observadas tanto na funcionalidade do chatbot quanto nas técnicas de gamificação oferecem indicadores promissores para a adoção ampla do GCMP como um processo robusto e eficaz para o desenvolvimento de chatbots gamificados. - 2023
Edmilson Cosme da Silva
Dissertação (Mestrado Profissional em Computação Aplicada) - UnB
Orientador(es)Pesquisadores têm investigado a evasão no ensino superior, identificando duas categorias - alunos que deixam a universidade e aqueles que abandonam o ensino superior, afetando negativamente instituições, estudantes e sociedade. Desde 1995, no Brasil, a criação da ANDIFES intensificou estudos sobre diplomação, retenção e evasão em universidades brasileiras, focando na evasão institucional, caracterizada pela desistência do aluno do curso original. A Universidade de Brasília (UnB) implementou estratégias para aumentar a permanência estudantil. Este trabalho visou desenvolver e testar um modelo de análise para prever a evasão em cursos presenciais, através de uma Revisão Sistemática da Literatura para identificar fatores de impacto e definir indicadores extraídos de sistemas acadêmicos da UnB. O modelo, denominado MAGRA, combina indicadores com algoritmos de aprendizado de máquina, visando identificar alunos em risco de evasão. Testes realizados na Faculdade do Gama (FGA) e na UnB indicaram que a frequência de matrícula em disciplinas pode prever dificuldades de conclusão. A pesquisa sugere que para aprimorar a identificação de alunos em risco, são necessários ajustes nos mecanismos de feedback, inclusão de novos sistemas, melhoria na qualidade dos dados e nos parâmetros dos algoritmos. - 2010
Débora Zupeli Bossois
Dissertação de Mestrado em Informática - UFES
Orientador(es)A expansão do conteúdo digital exige métodos eficientes para organizar informações. Neste contexto, o processo de categorização de textos emerge como solução, dividindo informações em categorias temáticas. Enquanto a abordagem supervisionada é tradicional, demandando um conjunto de dados pré-classificados, as abordagens semi e não supervisionadas são alternativas viáveis que não necessitam de dados rotulados para treinamento. Todavia, essas técnicas geralmente ignoram nuances semânticas, como a anáfora - uso de termos variados para a mesma entidade. Este estudo propõe um método de categorização não supervisionado baseado na Estrutura Nominal do Discurso (END) para a resolução de anáforas, aplicando bootstrapping para gerar rotulações iniciais e desenvolver um modelo categorizador. A integração da resolução de anáforas mostrou-se benéfica para a precisão do sistema de categorização não supervisionada, conforme evidenciado pelos resultados das experimentações realizadas. - 2010
Luana Vieira Morellato
Metodologia computacional para identificação de sintagmas nominais da língua portuguesa
Dissertação de Mestrado em Informática - UFES
Orientador(es)Sintagmas, unidades de sentido com funções sintáticas dentro de uma frase, são essenciais para a estruturação do conteúdo expresso nas sentenças, conforme destacado por Nicola (2008). As frases articulam seu conteúdo por meio dos elementos e das combinações que a linguagem disponibiliza, formando assim conjuntos e subconjuntos atuando como unidades sintáticas - os sintagmas, categorizados em nominais e verbais, com os nominais destacando-se pelo seu maior valor semântico. Eles são fundamentais em tarefas de Processamento de Linguagem Natural (PLN), como resolução de anáforas, construção de ontologias automáticas, análises em textos médicos para geração de resumos e vocabulário, ou como etapa preliminar em análises sintáticas. Em Recuperação de Informação (RI), os sintagmas aprimoram a criação de termos em sistemas de indexação e buscas, elevando a eficácia dos resultados. Esta dissertação introduz uma metodologia computacional para identificar sintagmas nominais em documentos digitais em português. Detalha-se a abordagem para identificar e extrair sintagmas nominais através do desenvolvimento do SISNOP - Sistema Identificador de Sintagmas Nominais em Português. O SISNOP, um sistema integrado por módulos e programas, analisa textos em linguagem natural, realizando análises morfológicas e sintáticas para recuperar sintagmas nominais, fornecendo também informações sintáticas, como gênero, número e grau das palavras nos sintagmas. Testado em corpora como CETENFolha e CETEMPúblico, o SISNOP alcançou reconhecimento de 98,12% e 94,59% das frases, identificando mais de 24 milhões de sintagmas. Seus módulos—Etiquetador Morfológico, Identificador de Sintagmas Nominais e Identificador de Gênero, Número e Grau—foram avaliados individualmente com um conjunto de dados menor devido à análise manual dos resultados, atingindo precisão de 82,45% e abrangência de 69,20%. - 2009
Francisco Santiago do Carmo Pereira
Dissertação de Mestrado em Informática - UFES
Orientador(es)Esta dissertação apresenta uma nova metodologia para busca em textos digitais, fundamentada na Estrutura Nominal do Discurso (END), que aprimora a resolução de anáforas conforme proposto por Freitas. Diferentemente dos modelos tradicionais de Recuperação de Informação (RI), como o vetoriano e o LSI, que se baseiam em termos para representar e buscar documentos, esta abordagem considera a estrutura textual e o uso de anáforas, superando limitações dos modelos clássicos ao lidar com referências variadas ou omissões de entidades principais. A metodologia, inspirada no trabalho de Seibel Júnior, utiliza a END para criar a Estrutura Nominal do Discurso para Buscas (ENDB), focando em elementos centrais das frases para a representação de textos. Este processo não só permite uma representação textual mais fiel mas também melhora os resultados das buscas ao incluir todas as entidades textuais identificadas. O documento detalha a implementação da metodologia e os resultados experimentais, oferecendo uma contribuição significativa para a área de RI. - 2007
Hilário Seibel Júnior
Recuperação de informações relevantes em documentos digitais baseada na resolução de anáforas
Dissertação de Mestrado em Informática - UFES
Orientador(es)Os métodos de recuperação de informação (RI) tradicionais se baseiam essencialmente na contagem da freqüência em que as palavras aparecem em um documento; sem apresentar soluções para que o conteúdo semântico do discurso seja interpretado [Van Rijsbergen 1979; Baeza-Yates e Ribeiro-Neto 1999]. Por não interpretarem o documento analisado; tais métodos podem deixar de considerar informações importantes a seu respeito. Uma solução para contornar esse problema; citada em [Salton e McGill 1986]; é utilizar o Processamento de Linguagem Natural (PLN) na recuperação de informação. Uma aplicação do PLN é o processamento de anáforas. Anáfora [Carter 1987; Beaver 2004] é um fenômeno lingüístico no qual uma entidade introduzida a priori é referenciada posteriormente em outra frase através de alguma expressão lingüística; tal como em "Valentina nasceu em São Paulo. A menina é do signo de Peixes.". A resolução das anáforas identifica que o termo menina presente na segunda frase do texto referencia a entidade introduzida no discurso pelo termo Valentina da primeira frase. Isso permite afirmar que Valentina é mais relevante em relação ao texto do que se tal referência não ocorresse. Freitas propõe em [Freitas 2005] um método para resolver as anáforas de um documento através da criação de uma estrutura que permite acompanhar as entidades que se mantêm em evidência ao longo do discurso. Essa estrutura armazena informações que podem ser aproveitadas por um método de recuperação de informação. Esta dissertação propõe uma metodologia computacional para recuperar informações relevantes a partir da resolução das anáforas de um documento; visando aumentar a qualidade dos resultados de uma query. A resolução de anáforas permite identificar exatamente a quantidade de vezes que cada entidade é referenciada em um discurso; expondo entidades e ligações que podiam estar obscuras no discurso original. Essa informação torna possível decidir se certa entidade é mais relevante que outra no documento; dando mais enfoque ao que o autor escreveu. Dessa forma; os documentos relevantes recuperados são classificados pela quantidade de informação que apresentam a respeito dos termos buscados; e não apenas pela localização e/ou quantidade de ocorrências de tais termos. Este trabalho também permite identificar; através da estrutura gerada pelo processamento de anáforas; os termos sinônimos (aqueles que referenciam uma mesma entidade). Se o documento indica que dois termos são sinônimos; a busca por um deles retorna o mesmo resultado que a busca pelo outro; aumentando ainda mais a qualidade dos resultados de uma query. Este trabalho apresenta os detalhes da metodologia proposta - as medidas utilizadas para calcular a relevância de um termo em relação ao documento interpretado pelo processamento de anáforas; os procedimentos necessários para a realização de uma query; o protótipo implementado e a análise de sua complexidade de tempo. Além disso; são avaliadas as características desta abordagem que a diferenciam dos métodos tradicionais em relação à qualidade dos resultados obtidos. - 2004
Ayrton Monteiro Cristo Filho
Interpretação computacional do futuro do pretérito simples em narrativas para o Português do Brasil
Dissertação de Mestrado em Informática - UFES
Orientador(es)
Iniciação Científica
Graduando em Engenharia de Software, Universidade de Brasília
Orientador(es)Graduanda em Computação, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Sul de Minas Gerais
Orientador(es)Graduando em Ciência da Computação, Instituto Federal de Educação Ciência e Tecnologia do Ceará
Orientador(es)
Trabalho de conclusão de curso
- 2025
Amanda Jeniffer Pereira Nobre, Ana Carolina Rodrigues Leite
Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) - UnB
Orientador(es) - 2025
Leonardo Milomes Vitoriano, Mateus de Almeida Dias
Three Filters : analisador de informações científicas
Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) - UnB
Orientador(es) - 2025
Geraldo Victor Alves Barbosa, João Victor de Oliveira Matos
Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) - UnB
Orientador(es) - 2024
Daniela Soares de Oliveira, Danilo Domingo Vitoriano Silva
Modelo de IA de tradução de Libras
Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) - UnB
Orientador(es) - 2021
Augusto Moreno Vilarins Cardoso da Silva, Ícaro Pereira de Oliveira
Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) - UnB
Orientador(es) - 2023
Luiz Henrique Fernandes Zamprogno, Victor Eduardo Araújo Ribeiro
Latte - Um Chatbot Gamificado para Apoio na Produção de Artigos Científicos
Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) - UnB
Orientador(es) - 2022
Victor Eduardo Araújo Ribeiro
Chatbot gamificado para consulta de informações acadêmicas
Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) - UnB
Orientador(es) - 2017
Yeltsin Suares Gama
Sistema de apoio ao aprendizado.
Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) - UnB
Orientador(es) - 2016
Cristóvão de Lima Frinhani
Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) - UnB
Orientador(es)No contexto da educação a distância (EAD), que tem visto uma expansão global, um dos desafios mais significativos reside na escalabilidade da avaliação de questões dissertativas. Este desafio afeta a eficiência dos tutores e a qualidade do feedback fornecido aos alunos, uma vez que a correção de tais questões demanda considerável tempo. Com o objetivo de enfrentar essa problemática, foi desenvolvido um sistema de apoio à pré-avaliação que utiliza processamento de linguagem natural (PLN) e aprendizado de máquina (AM) para automatizar a atribuição de notas preliminares às respostas dos alunos. O sistema proposto é dividido em duas partes principais - a primeira aplica algoritmos de similaridade semântica para comparar as respostas dos alunos com os gabaritos fornecidos; a segunda parte é uma interface web que facilita o cadastro de questões e gabaritos, a submissão de respostas pelos alunos e permite que o tutor avalie as respostas. A precisão do sistema é continuamente aprimorada através do feedback do tutor, permitindo ao AM ajustar os critérios de avaliação de acordo com as necessidades. O sistema foi testado na disciplina de fundamentos de arquitetura de computadores, onde demonstrou a capacidade de atribuir notas significativas às respostas dos alunos e revelou uma melhoria na precisão das avaliações com base no feedback do tutor. Conclui-se que o sistema de apoio à pré-avaliação apresenta uma solução promissora para os desafios enfrentados na avaliação de questões dissertativas em ambientes de EAD, promovendo uma melhoria na escalabilidade do processo de correção e na qualidade do feedback fornecido, com potencial de aplicação em diversas áreas do conhecimento. - 2015
Igor de Araújo Ramos
Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) - UnB
Orientador(es) - 2013
Greg Ouyama Martins
Avaliação de algoritmos para ordenação de documentos digitais recuperados em busca
Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) - UnB
Orientador(es)A origem da busca por informação remonta às bibliotecas, onde era possível recuperar o necessário por meio de consultas em cartões de catálogos, organizando os livros por título, autor, ano ou editora. Com o progresso tecnológico, esse processo foi automatizado, permitindo a execução dessas tarefas por computadores. No entanto, devido ao vasto volume de informações disponíveis, localizar informações específicas com eficiência pode ser desafiador, tornando a busca uma tarefa exaustiva e complexa. Para resolver esse desafio, há estudos e implementações sobre a ordenação de informações recuperadas. É pertinente também a aplicação de técnicas para consultas customizadas, baseadas em critérios definidos pelos usuários. Este trabalho propõe analisar a eficácia de algoritmos dinâmicos e estáticos na ordenação de informações recuperadas, explorando a personalização de consultas em motores de busca open source. Avaliaremos qual algoritmo oferece maior precisão, utilizando métricas de precisão x recall, quais permitem um grau de personalização nas consultas, incluindo perfis de usuários das quatro engenharias da Universidade de Brasília - Faculdade do Gama, e como a engenharia de software pode aprimorar a ordenação e recuperação de informações. - 2023
Luis Bruno Fidelis Gomes
Business Intelligence aplicada à saúde: painéis de monitoramento para profissionais de saúde da Rede de Atenção Psicossocial
Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) - UnB
Orientador(es) - 2024
Álvaro Henrique de Sousa Gouvea, Luís Guilherme Gaboardi Lins
Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) - UnB
Orientador(es)O objetivo principal desse projeto é o desenvolvimento de um chatbot multimodal especializado em consultoria jurídico-trabalhista via aplicação web. - 2025/2
Alexia Naara da Silva Cardoso
Aplicativo tradutor de línguas indígenas: Munduruku
Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) - UnB
Orientador(es) - 2025/2
Miguel Matos Costa de Frias Barbosa
Sistema de apoio à análise de processos organizacionais: Uma abordagem com inteligência artificial e controle de contexto
Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) - UnB
Orientador(es) - 2025
Yuri Alves Bacarias
Processo de Validação e Verificação de requisitos suportados por Modelos de Linguagem de Grande Escala
Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) - UnB
Orientador(es) - 2024
Caio César Oliveira
Desenvolvimento de uma Inteligência Artificial para Aprimoramento da Avaliação Individual em Disciplinas de Software na Universidade de Brasília
Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) - UnB
Orientador(es) - 2024
Eduardo Miranda Roriz, Ian Pereira de Souza Rocha
Qualidade de dados em ambiente de big data: um mapeamento sistemático
Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) - UnB
Orientador(es) - 2023
Francisca de Fátima Araújo Lucena, Mariana Guedes da Silva
Detecção de fake news relacionadas à COVID-19 no Brasil
Trabalho de Conclusão de Curso (Tecnologia em Sistemas para Internet) - IFB
Orientador(es)
Projetos em andamento
- Projeto DFCris - Um projeto de pesquisa em parceria com o IBICT e financiado pela FAP/DF.
Publicações e produções
Publicações (43)
- 2026
Sergio Antônio Andrade de Freitas, André Corrêa da Silva, Milena de Faria Silva, Renan Carneiro Batista
Certificado de registro de programa de computador: Contextus
Instituto Nacional da Propriedade Industrial (INPI) • Brasília, DF, Brasil
Registro de programa de computador concedido pelo INPI sob o processo BR512026000889-1, com certificado expedido em 18 de fevereiro de 2026. - 2025
Amanda Jeniffer Pereira Nobre, Ana Carolina Rodrigues Leite
Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) - UnB
Orientador(es) - 2025
Leonardo Milomes Vitoriano, Mateus de Almeida Dias
Three Filters : analisador de informações científicas
Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) - UnB
Orientador(es) - 2025
Geraldo Victor Alves Barbosa, João Victor de Oliveira Matos
Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) - UnB
Orientador(es) - 2024
Daniela Soares de Oliveira, Danilo Domingo Vitoriano Silva
Modelo de IA de tradução de Libras
Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) - UnB
Orientador(es) - 2024
Éber Júnio Borges Moreira, Sergio Antônio Andrade Freitas
A CP-SAT Approach for Academic Resource Timetabling in Higher Education Institutions: A Case Study at a Major Public University
IEEE International Conference on IT in Higher Education and Training (ITHET 2024) • Paris, France
- 2024
LACERDA, A. R. T., FREITAS, S. A. A., RAMOS, C. S.
Gamified Chatbot Management Process: A way to build gamified chatbots
10th Intelligent Systems Conference • Amsterdam, The Netherlands
Este artigo propõe a incorporação de gamificação com aprendizado de máquina para o desenvolvimento de chatbots. O Processo de Desenvolvimento de Chatbots Gamificados (GCMP) é um processo para o desenvolvimento de chatbots gamificados, compreendendo oito atividades, organizadas em quatro etapas, com ênfase na implementação da gamificação. Este processo inclui planejamento da gamificação, gestão da gamificação, atualização do conteúdo do chatbot, implementação do comportamento do chatbot, validação do comportamento do chatbot, análise do comportamento do chatbot, entrega do chatbot e análise do uso do chatbot. O GCMP fornece um guia claro e estruturado, permitindo flexibilidade para acomodar os requisitos específicos de cada projeto. Este artigo descreve a metodologia empregada, que inclui a aplicação de um experimento com estudantes de engenharia de software. O experimento é conduzido por meio do fornecimento de documentos, realização de reuniões semanais e coleta de dados pertinentes. A aplicabilidade do GCMP em projetos de chatbots gamificados é examinada, e uma nova versão do processo é proposta para resolver as lacunas encontradas, com conclusões baseadas nos experimentos realizados. - 2023
SILVA, E. C., FREITAS, S. A. A., RAMOS, C. S., MENEZES, A. E. M., ARAUJO, L. K. S. R.
56th Hawaii International Conference on System Science • Maui
- 2024
Éber Junio Borges Moreira
Dissertação (Mestrado Profissional em Computação Aplicada) - UnB
Orientador(es)O agendamento de recursos acadêmicos em instituições de ensino superior configura-se como um problema de elevada complexidade, envolvendo a alocação de turmas, professores, horários e espaços físicos, de modo a atender a múltiplas restrições e preferências institucionais. Este trabalho apresenta o modelo SARA (Sistema de Agendamento de Recursos Acadêmicos), concebido para oferecer flexibilidade e adaptabilidade às particularidades das instituições de ensino superior. A pesquisa foi conduzida em duas etapas principais: a realização de uma revisão sistemática da literatura e a proposição do modelo SARA. A revisão sistemática possibilitou o mapeamento de estratégias, algoritmos e restrições amplamente utilizados na literatura, fornecendo subsídios teóricos para a concepção do modelo. A proposta do SARA integra características como personalização, integração com sistemas acadêmicos e a aplicação de algoritmos de otimização, promovendo uma abordagem abrangente e adaptável para a criação de agendamentos em ambientes universitários. A validação do modelo foi realizada por meio de um estudo de caso na Universidade de Brasília (UnB), em um ambiente de grande porte e alta complexidade. Os resultados preliminares demonstraram a viabilidade e a eficácia do modelo em atender às demandas específicas da instituição, evidenciando seu potencial de aplicação em diferentes contextos institucionais. A pesquisa contribui para o avanço teórico e prático no campo da gestão acadêmica, apresentando uma solução que combina rigor metodológico com aplicabilidade prática. - 2024
Arthur Rocha Temporim de Lacerda
Gamified Chatbot Management Process: A way to build gamified chatbots
Dissertação (Mestrado Profissional em Computação Aplicada) - UnB
Orientador(es)Estruturas de desenvolvimento de chatbots oferecem métodos de construção diversos, mas processos estabelecidos, como o Processo de Gerenciamento de Chatbots (CMP), carecem de atividades especificamente projetadas para aumentar o engajamento do usuário. Esta tese propõe o Processo de Gerenciamento de Chatbots Gamificado (GCMP), uma extensão do CMP que incorpora e adapta atividades para melhorar o engajamento do usuário com o chatbot. Três versões do GCMP foram desenvolvidas, cada uma incorporando melhorias orientadas pela abordagem Goal-Question-Metric (GQM). Essa abordagem iterativa facilitou a avaliação e evolução do processo. Experimentos com usuários reais demonstraram um engajamento positivo, com 100% dos participantes alcançando os objetivos propostos. Além disso, o tempo médio de implantação diminuiu em 66% entre a primeira e a última versão. As avaliações dos usuários também atribuíram as melhores notas à qualidade das respostas geradas pelo chatbot. Esses resultados destacam a eficácia do GCMP proposto. Os resultados do experimento sugerem uma correlação positiva entre o uso do GCMP e a melhoria no desenvolvimento de chatbots gamificados. As melhorias observadas tanto na funcionalidade do chatbot quanto nas técnicas de gamificação oferecem indicadores promissores para a adoção ampla do GCMP como um processo robusto e eficaz para o desenvolvimento de chatbots gamificados. - 2023
Edmilson Cosme da Silva
Dissertação (Mestrado Profissional em Computação Aplicada) - UnB
Orientador(es)Pesquisadores têm investigado a evasão no ensino superior, identificando duas categorias - alunos que deixam a universidade e aqueles que abandonam o ensino superior, afetando negativamente instituições, estudantes e sociedade. Desde 1995, no Brasil, a criação da ANDIFES intensificou estudos sobre diplomação, retenção e evasão em universidades brasileiras, focando na evasão institucional, caracterizada pela desistência do aluno do curso original. A Universidade de Brasília (UnB) implementou estratégias para aumentar a permanência estudantil. Este trabalho visou desenvolver e testar um modelo de análise para prever a evasão em cursos presenciais, através de uma Revisão Sistemática da Literatura para identificar fatores de impacto e definir indicadores extraídos de sistemas acadêmicos da UnB. O modelo, denominado MAGRA, combina indicadores com algoritmos de aprendizado de máquina, visando identificar alunos em risco de evasão. Testes realizados na Faculdade do Gama (FGA) e na UnB indicaram que a frequência de matrícula em disciplinas pode prever dificuldades de conclusão. A pesquisa sugere que para aprimorar a identificação de alunos em risco, são necessários ajustes nos mecanismos de feedback, inclusão de novos sistemas, melhoria na qualidade dos dados e nos parâmetros dos algoritmos. - 2021
Augusto Moreno Vilarins Cardoso da Silva, Ícaro Pereira de Oliveira
Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) - UnB
Orientador(es) - 2023
Luiz Henrique Fernandes Zamprogno, Victor Eduardo Araújo Ribeiro
Latte - Um Chatbot Gamificado para Apoio na Produção de Artigos Científicos
Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) - UnB
Orientador(es) - 2022
Victor Eduardo Araújo Ribeiro
Chatbot gamificado para consulta de informações acadêmicas
Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) - UnB
Orientador(es) - 2017
FREITAS, S. A. A., CANEDO, E. D., FRINHANI, C. L., FERNANDES, M. V., SILVA, M. C.
Evaluation of an Automatic Essay Correction System Used as an Assessment Tool
19th International Conference on Human-Computer Interaction • Vancouver
- 2017
Yeltsin Suares Gama
Sistema de apoio ao aprendizado.
Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) - UnB
Orientador(es) - 2016
FREITAS, S. A. A., SILVA, RITA DE CASSIA, LUCENA, TIAGO FRANKLIN R., RIBEIRO, EDUARDO DO N., LIMA, VICTOR COTRIM DE, SILVA, RODRIGO M. S. DA
Smart Quizzes in the Engineering Education
2016 49th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS) • Koloa
- 2016
FRINHANI, CRISTOVAO LIMA, FREITAS, S. A. A., FERNANDES, MAURICIO VIDOTTI, DIAS CANEDO, EDNA
An automatic essay correction for an active learning environment
2016 IEEE/ACS 13th International Conference of Computer Systems and Applications (AICCSA) • Agadir
- 2016
Cristóvão de Lima Frinhani
Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) - UnB
Orientador(es)No contexto da educação a distância (EAD), que tem visto uma expansão global, um dos desafios mais significativos reside na escalabilidade da avaliação de questões dissertativas. Este desafio afeta a eficiência dos tutores e a qualidade do feedback fornecido aos alunos, uma vez que a correção de tais questões demanda considerável tempo. Com o objetivo de enfrentar essa problemática, foi desenvolvido um sistema de apoio à pré-avaliação que utiliza processamento de linguagem natural (PLN) e aprendizado de máquina (AM) para automatizar a atribuição de notas preliminares às respostas dos alunos. O sistema proposto é dividido em duas partes principais - a primeira aplica algoritmos de similaridade semântica para comparar as respostas dos alunos com os gabaritos fornecidos; a segunda parte é uma interface web que facilita o cadastro de questões e gabaritos, a submissão de respostas pelos alunos e permite que o tutor avalie as respostas. A precisão do sistema é continuamente aprimorada através do feedback do tutor, permitindo ao AM ajustar os critérios de avaliação de acordo com as necessidades. O sistema foi testado na disciplina de fundamentos de arquitetura de computadores, onde demonstrou a capacidade de atribuir notas significativas às respostas dos alunos e revelou uma melhoria na precisão das avaliações com base no feedback do tutor. Conclui-se que o sistema de apoio à pré-avaliação apresenta uma solução promissora para os desafios enfrentados na avaliação de questões dissertativas em ambientes de EAD, promovendo uma melhoria na escalabilidade do processo de correção e na qualidade do feedback fornecido, com potencial de aplicação em diversas áreas do conhecimento. - 2015
MACIEL, C., SOUZA, P. C., VITERBO, J., MENDES, F. F., SEGHROUCHNI, A.
A Multi-agent Architecture to Support Ubiquitous Applications in Smart Environments
COMMUNICATIONS IN COMPUTER AND INFORMATION SCIENCE (PRINT), 498 (106)
- 2015
Igor de Araújo Ramos
Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) - UnB
Orientador(es) - 2015
MACIEL, CRISTIANO, de Souza, Patricia Cristiane, Viterbo, José, Mendes, Fabiana Freitas, El Fallah Seghrouchni, Amal
A Multi-agent Architecture to Support Ubiquitous Applications in Smart Environments
- 2013
Greg Ouyama Martins
Avaliação de algoritmos para ordenação de documentos digitais recuperados em busca
Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) - UnB
Orientador(es)A origem da busca por informação remonta às bibliotecas, onde era possível recuperar o necessário por meio de consultas em cartões de catálogos, organizando os livros por título, autor, ano ou editora. Com o progresso tecnológico, esse processo foi automatizado, permitindo a execução dessas tarefas por computadores. No entanto, devido ao vasto volume de informações disponíveis, localizar informações específicas com eficiência pode ser desafiador, tornando a busca uma tarefa exaustiva e complexa. Para resolver esse desafio, há estudos e implementações sobre a ordenação de informações recuperadas. É pertinente também a aplicação de técnicas para consultas customizadas, baseadas em critérios definidos pelos usuários. Este trabalho propõe analisar a eficácia de algoritmos dinâmicos e estáticos na ordenação de informações recuperadas, explorando a personalização de consultas em motores de busca open source. Avaliaremos qual algoritmo oferece maior precisão, utilizando métricas de precisão x recall, quais permitem um grau de personalização nas consultas, incluindo perfis de usuários das quatro engenharias da Universidade de Brasília - Faculdade do Gama, e como a engenharia de software pode aprimorar a ordenação e recuperação de informações. - 2010
Débora Zupeli Bossois
Dissertação de Mestrado em Informática - UFES
Orientador(es)A expansão do conteúdo digital exige métodos eficientes para organizar informações. Neste contexto, o processo de categorização de textos emerge como solução, dividindo informações em categorias temáticas. Enquanto a abordagem supervisionada é tradicional, demandando um conjunto de dados pré-classificados, as abordagens semi e não supervisionadas são alternativas viáveis que não necessitam de dados rotulados para treinamento. Todavia, essas técnicas geralmente ignoram nuances semânticas, como a anáfora - uso de termos variados para a mesma entidade. Este estudo propõe um método de categorização não supervisionado baseado na Estrutura Nominal do Discurso (END) para a resolução de anáforas, aplicando bootstrapping para gerar rotulações iniciais e desenvolver um modelo categorizador. A integração da resolução de anáforas mostrou-se benéfica para a precisão do sistema de categorização não supervisionada, conforme evidenciado pelos resultados das experimentações realizadas. - 2010
Luana Vieira Morellato
Metodologia computacional para identificação de sintagmas nominais da língua portuguesa
Dissertação de Mestrado em Informática - UFES
Orientador(es)Sintagmas, unidades de sentido com funções sintáticas dentro de uma frase, são essenciais para a estruturação do conteúdo expresso nas sentenças, conforme destacado por Nicola (2008). As frases articulam seu conteúdo por meio dos elementos e das combinações que a linguagem disponibiliza, formando assim conjuntos e subconjuntos atuando como unidades sintáticas - os sintagmas, categorizados em nominais e verbais, com os nominais destacando-se pelo seu maior valor semântico. Eles são fundamentais em tarefas de Processamento de Linguagem Natural (PLN), como resolução de anáforas, construção de ontologias automáticas, análises em textos médicos para geração de resumos e vocabulário, ou como etapa preliminar em análises sintáticas. Em Recuperação de Informação (RI), os sintagmas aprimoram a criação de termos em sistemas de indexação e buscas, elevando a eficácia dos resultados. Esta dissertação introduz uma metodologia computacional para identificar sintagmas nominais em documentos digitais em português. Detalha-se a abordagem para identificar e extrair sintagmas nominais através do desenvolvimento do SISNOP - Sistema Identificador de Sintagmas Nominais em Português. O SISNOP, um sistema integrado por módulos e programas, analisa textos em linguagem natural, realizando análises morfológicas e sintáticas para recuperar sintagmas nominais, fornecendo também informações sintáticas, como gênero, número e grau das palavras nos sintagmas. Testado em corpora como CETENFolha e CETEMPúblico, o SISNOP alcançou reconhecimento de 98,12% e 94,59% das frases, identificando mais de 24 milhões de sintagmas. Seus módulos—Etiquetador Morfológico, Identificador de Sintagmas Nominais e Identificador de Gênero, Número e Grau—foram avaliados individualmente com um conjunto de dados menor devido à análise manual dos resultados, atingindo precisão de 82,45% e abrangência de 69,20%. - 2009
Pereira, F. S. C., Seibel, Hilário, FREITAS, S. A. A.
An Anaphora Based Information Retrieval model Extension
2009 World Congress on Computer Science and Information Engineering, 2009, Los Angeles, pp. 330-334
- 2009
Pereira, F. S. C., MORELLATO, L., FREITAS, S. A. A.
Evaluation of an information retrieval model based in anaphora resolution
IADIS International Conference on WWW/Internet, 2009, Roma, pp. 334-339
- 2009
Francisco Santiago do Carmo Pereira
Dissertação de Mestrado em Informática - UFES
Orientador(es)Esta dissertação apresenta uma nova metodologia para busca em textos digitais, fundamentada na Estrutura Nominal do Discurso (END), que aprimora a resolução de anáforas conforme proposto por Freitas. Diferentemente dos modelos tradicionais de Recuperação de Informação (RI), como o vetoriano e o LSI, que se baseiam em termos para representar e buscar documentos, esta abordagem considera a estrutura textual e o uso de anáforas, superando limitações dos modelos clássicos ao lidar com referências variadas ou omissões de entidades principais. A metodologia, inspirada no trabalho de Seibel Júnior, utiliza a END para criar a Estrutura Nominal do Discurso para Buscas (ENDB), focando em elementos centrais das frases para a representação de textos. Este processo não só permite uma representação textual mais fiel mas também melhora os resultados das buscas ao incluir todas as entidades textuais identificadas. O documento detalha a implementação da metodologia e os resultados experimentais, oferecendo uma contribuição significativa para a área de RI. - 2007
Seibel, Hilário, FREITAS, S. A. A.
Methodology for retrieval of relevant information in digital documents based on anaphora resolution
XXXIII Latin American Conference on Informatics CLEI 2007, 2007, San José - Costa Rica
- 2007
Hilário Seibel Júnior
Recuperação de informações relevantes em documentos digitais baseada na resolução de anáforas
Dissertação de Mestrado em Informática - UFES
Orientador(es)Os métodos de recuperação de informação (RI) tradicionais se baseiam essencialmente na contagem da freqüência em que as palavras aparecem em um documento; sem apresentar soluções para que o conteúdo semântico do discurso seja interpretado [Van Rijsbergen 1979; Baeza-Yates e Ribeiro-Neto 1999]. Por não interpretarem o documento analisado; tais métodos podem deixar de considerar informações importantes a seu respeito. Uma solução para contornar esse problema; citada em [Salton e McGill 1986]; é utilizar o Processamento de Linguagem Natural (PLN) na recuperação de informação. Uma aplicação do PLN é o processamento de anáforas. Anáfora [Carter 1987; Beaver 2004] é um fenômeno lingüístico no qual uma entidade introduzida a priori é referenciada posteriormente em outra frase através de alguma expressão lingüística; tal como em "Valentina nasceu em São Paulo. A menina é do signo de Peixes.". A resolução das anáforas identifica que o termo menina presente na segunda frase do texto referencia a entidade introduzida no discurso pelo termo Valentina da primeira frase. Isso permite afirmar que Valentina é mais relevante em relação ao texto do que se tal referência não ocorresse. Freitas propõe em [Freitas 2005] um método para resolver as anáforas de um documento através da criação de uma estrutura que permite acompanhar as entidades que se mantêm em evidência ao longo do discurso. Essa estrutura armazena informações que podem ser aproveitadas por um método de recuperação de informação. Esta dissertação propõe uma metodologia computacional para recuperar informações relevantes a partir da resolução das anáforas de um documento; visando aumentar a qualidade dos resultados de uma query. A resolução de anáforas permite identificar exatamente a quantidade de vezes que cada entidade é referenciada em um discurso; expondo entidades e ligações que podiam estar obscuras no discurso original. Essa informação torna possível decidir se certa entidade é mais relevante que outra no documento; dando mais enfoque ao que o autor escreveu. Dessa forma; os documentos relevantes recuperados são classificados pela quantidade de informação que apresentam a respeito dos termos buscados; e não apenas pela localização e/ou quantidade de ocorrências de tais termos. Este trabalho também permite identificar; através da estrutura gerada pelo processamento de anáforas; os termos sinônimos (aqueles que referenciam uma mesma entidade). Se o documento indica que dois termos são sinônimos; a busca por um deles retorna o mesmo resultado que a busca pelo outro; aumentando ainda mais a qualidade dos resultados de uma query. Este trabalho apresenta os detalhes da metodologia proposta - as medidas utilizadas para calcular a relevância de um termo em relação ao documento interpretado pelo processamento de anáforas; os procedimentos necessários para a realização de uma query; o protótipo implementado e a análise de sua complexidade de tempo. Além disso; são avaliadas as características desta abordagem que a diferenciam dos métodos tradicionais em relação à qualidade dos resultados obtidos. - 2006
Barbosa, H. A., FREITAS, S. A. A.
Sistemas de Detecção de Invasão em Redes de Automação Industrial
6th International Congress on Automation, Systems and Instrumentation, 2006, São Paulo
- 2005
Sergio Antônio Andrade de Freitas
Interpretação automatizada de textos - processamento de anáforas
Tese de Doutorado, Universidade Federal do Espirito Santo
Esta tese apresenta uma solução para a interpretação de anáforas nominais definidas.Considere o seguinte texto- (1) a. Mariana comprou um carro novo. b. O motor veio danificado. A frase (1a) apresenta duas entidades- Mariana e um carro novo. Já a frase (1.2b) tem apenas uma entidade o motor. No processo de interpretação, humano ou computacional, a utilização do artigo de nido o é um indicativo de que a entidade já havia sido introduzida no discurso, i.e. apresenta um caráter anafórico. Resolver uma anáfora é, a priori, identicar a quem ou a que se refere esta anáfora. Mas no caso acima é mais do que isto sem dúvida o motor existe no texto por causa da existência de um carro, porém a interpretação do motor deve ir além disto e identi car como este motor está ligado com aquele carro. Isto é uma anáfora nominal de nida. A interpretação das anáforas nominais de nidas ou de qualquer fenômeno anafórico pode ser generalizada como um processo que atribui valores aos itens da seguinte equação- R(A, T ) (2) onde- A denota a entidade introduzida pela interpretação fora de contexto de um pronome, de uma elipse ou de um sintagma nominal de nido, T denota o seu antecedente e R é a relação existente entre A e T . O processo de resolução da equação, que é propriamente o processo de resolução de anáforas, consiste em descobrir T e R dado A. Nesta tese é proposta uma metodologia computacional que interpreta as anáforas nominais de nidas cuja relação R é uma dentre - parte de, membro de, subcategorizado por e coreferência. A obtenção das relações é feita por um conjunto de regras pragmáticas [Freitas, Lopes e Menezes 2004, Filho e Freitas 2003] (cap. 3). Caso seja constatado que A não seja anafórica então ela é acomodada no contexto. A metodologia computacional é construída sobre um ambiente de programação em lógica [Damásio, Nejdl e Pereira 1994] que permite raciocinar abdutivamente [Kakas, Kowalski e Toni 1992] sobre a representação semântica do texto [Kamp e Reyle 1993]. A partir da interpretação das entidades é construída a estrutura nominal do discurso [Lopes e Freitas 1994] (cap. 4), a qual permite - (1) fazer o acompanhamento das entidades mais salientes em cada frase [Freitas e Lopes 1994], (2) limitar o universo de escolha de possíveis antecedentes[Freitas e Lopes 1996] e (3) prover um resumo das entidades do discurso. O resultado é uma metodologia que permite, de forma integrada, resolver anáforas e elipses, sendo que a estrutura nominal do discurso pode ser usada na busca de informações. - 2004
Ayrton Monteiro Cristo Filho
Interpretação computacional do futuro do pretérito simples em narrativas para o Português do Brasil
Dissertação de Mestrado em Informática - UFES
Orientador(es) - 2003
Cristo Filho, A. M., FREITAS, S. A. A.
Interpretação do Futuro do Pretérito em Narrativas
1º Workshop em Tecnologia da Informação e da Linguagem Humana, 2003, São Carlos - SP
- 1993
Sergio Antônio Andrade de Freitas
Deíticos e anáforas pronominais em diálogos
Dissertação de Mestrado em Informática - UFRGS
A proposta deste trabalho é implementar um conjunto de elementos do diálogo a decorrer entre dois agentes humanos. As anáforas pronominais e certos pronomes déiticos (eu, você, sua, seu, meu, minha), que eventualmente surgirem durante o diálogo, são resolvidas. Basicamente, este trabalho está dividido em quatro partes - 1. Estudo introdutório da Discourse Representation Theory (DRT) [KAM88, KAM90]. A DRT é um formalismo para a representação do discurso que utiliza modelos na avaliação semântica. - 2023
Luis Bruno Fidelis Gomes
Business Intelligence aplicada à saúde: painéis de monitoramento para profissionais de saúde da Rede de Atenção Psicossocial
Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) - UnB
Orientador(es) - 2024
Álvaro Henrique de Sousa Gouvea, Luís Guilherme Gaboardi Lins
Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) - UnB
Orientador(es)O objetivo principal desse projeto é o desenvolvimento de um chatbot multimodal especializado em consultoria jurídico-trabalhista via aplicação web. - 2025/2
Alexia Naara da Silva Cardoso
Aplicativo tradutor de línguas indígenas: Munduruku
Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) - UnB
Orientador(es) - 2025/2
Miguel Matos Costa de Frias Barbosa
Sistema de apoio à análise de processos organizacionais: Uma abordagem com inteligência artificial e controle de contexto
Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) - UnB
Orientador(es) - 2025
Yuri Alves Bacarias
Processo de Validação e Verificação de requisitos suportados por Modelos de Linguagem de Grande Escala
Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) - UnB
Orientador(es) - 2024
Caio César Oliveira
Desenvolvimento de uma Inteligência Artificial para Aprimoramento da Avaliação Individual em Disciplinas de Software na Universidade de Brasília
Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) - UnB
Orientador(es) - 2024
Eduardo Miranda Roriz, Ian Pereira de Souza Rocha
Qualidade de dados em ambiente de big data: um mapeamento sistemático
Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Software) - UnB
Orientador(es) - 2023
Francisca de Fátima Araújo Lucena, Mariana Guedes da Silva
Detecção de fake news relacionadas à COVID-19 no Brasil
Trabalho de Conclusão de Curso (Tecnologia em Sistemas para Internet) - IFB
Orientador(es)
Aplicativos e programas
- FREITAS, S. A. A.; SILVA, A. C.; SILVA; M. Fl; BATISTA, R. C.; Contextus - AI, NLP, and ML platform for Scientific Analysis. 2024.
- FREITAS, S. A. A.; PEREIRA, J. G. L. ; QUARESMA, P. ; RODRIGUES, I. P. Engine for document retrieval of PGR opinions on the web, integrating morpho-syntactic knowledge of Portuguese. 1998.
Contato e colaboração
E-mail para informações e contato com a equipe: sergiofreitas@unb.br.