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dc.contributor.advisorFaleiros, Thiago de Paulo-
dc.contributor.authorPinheiro, Victor Landim Teixeirense-
dc.identifier.citationPINHEIRO, Victor Landim Teixeirense. Aplicação de modelos de tópicos em análises automatizadas de discursos de senadores brasileiros. 2021. xi, 62 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia da Computação) — Universidade de Brasília, Brasília, 2021.pt_BR
dc.descriptionTrabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2021.pt_BR
dc.description.abstractO contexto atual da sociedade é marcado por um excesso de informações. Dessa forma, uma abordagem de análise automatizada pode facilmente explicitar padrões em grandes coleções de dados. Uma dessas abordagens é a Modelagem de Tópicos. Tal ferramenta consome grandes coleções de documentos e evidencia padrões na forma de tópicos, que são conjuntos de palavras que descrevem um campo semântico. Neste contexto, almeja-se obter padrões ao analisar os tópicos obtidos a partir da extensa base textual de discursos de senadores, disponibilizada pelo Senado Federal. Acredita-se que é possível correlacionar a evolução temporal dos tópicos dos discursos com eventos históricos, políticos e econômicos. Os resultados encontrados são comparados com projetos de leis, datas relevantes e artigos jornalísticos. Com isso, este trabalho pode promover transparência aos cidadãos em relação às informações obtidas dos discursos de seus parlamentares. Por fim, o trabalho pode ser estendido com a avaliação de outras propostas de implementação de Modelos de Tópicos mais modernas.pt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subject.keywordDiscursopt_BR
dc.subject.keywordMineração de textopt_BR
dc.subject.keywordSenadorespt_BR
dc.titleAplicação de modelos de tópicos em análises automatizadas de discursos de senadores brasileirospt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bachareladopt_BR
dc.date.accessioned2023-02-17T18:50:37Z-
dc.date.available2023-02-17T18:50:37Z-
dc.date.submitted2021-08-26-
dc.identifier.urihttps://bdm.unb.br/handle/10483/33661-
dc.language.isoPortuguêspt_BR
dc.rights.licenseA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar o trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta.pt_BR
dc.description.abstract1It is understood that there is an overflow of information in our society. In this context, an automated approach to analysis can bring out patterns in large collections of data. One of those approaches is Topic Modeling. This tool typically outputs topics from collections of documents. Topics are a set of words that describe a clear semantic concept. In this regard, it is desired to extract patterns from the topics created from the large collection of Brazillian senator speeches, provided by the Federal Senate. The main hypothesis is that there is a correlation between the historical topic evolution and historical, political, and economic events. The results are matched with draft bills, relevant dates, and news articles. Thus, this work can contribute with transparency to Brazillian citizens regarding the patterns found in their politicians’ speeches. Ultimately, this work can be extended with the evaluation of more modern implementations of Topic Models.pt_BR
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