Realização de Previsões com Conteúdos Textuais em Português

Resumen

A previsão de quantidades do mundo real com base em informação textual atraiu recentemente um interesse significativo, embora os estudos anteriores se tenham concentrado em aplicações que envolvem apenas textos em inglês. Este artigo apresenta um estudo experimental sobre a realização de previsões com base em textos em português, envolvendo o uso de documentos associados a três domínios distintos. Relatamos experiências utilizando diferentes tipos de modelos de regressão, usando esquemas de ponderação para as caraterísticas descritivas do atual estado da arte, e usando caraterísticas descritivas derivadas de representações para as palavras baseadas no agrupamento automático das mesmas. Através de experiências, demonstramos que modelos de regressão usando a informação textual atingem melhores resultados, quando comparados com abordagens simples tais como realizar as previsões com base no valor médio dos dados de treino. Demonstramos ainda que as representações de documentos mais ricas (e.g., usando o algoritmo de Brown para o agrupamento automático de palavras, e o esquema de ponderação das caraterísticas denominado Delta-TF-IDF) resultam em ligeiras melhorias no desempenho.