Exploração de bases de conhecimentos não estruturados para sítios Web de perguntas e respostas
Um estudo de caso do Stack Overflow
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A recuperação de conhecimentos é um problema de longa data que se depara com o desafio de lidar com dados em linguagem natural. Esses dados são produzidos e consumidos por seres humanos e, por conseguinte, são ambíguos e não estruturados por natureza. Estudos recentes centraram-se na utilização de dados não estruturados como fontes de respostas, com resultados interessantes. Utilizámos os dados públicos do Stack Overflow e procurámos respostas em fontes externas. Os resultados mostraram que esta abordagem é viável. Além disso, explorámos modelos aprendidos por máquinas e cons...
A recuperação de conhecimentos é um problema de longa data que se depara com o desafio de lidar com dados em linguagem natural. Esses dados são produzidos e consumidos por seres humanos e, por conseguinte, são ambíguos e não estruturados por natureza. Estudos recentes centraram-se na utilização de dados não estruturados como fontes de respostas, com resultados interessantes. Utilizámos os dados públicos do Stack Overflow e procurámos respostas em fontes externas. Os resultados mostraram que esta abordagem é viável. Além disso, explorámos modelos aprendidos por máquinas e conseguimos melhorar os resultados de base, tirando partido da informação de etiquetas prevista a partir de novas perguntas.
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