Mesmo com a crescente popularidade da Análise de Sentimentos (AS), a quantidade de recursos e ferramentas disponíveis para o português brasileiro ainda é limitada. Neste trabalho serão descritas as etapas para o desenvolvimento de uma base de dados em português no domínio de aplicativos móveis, para aplicações em AS. Além disso, a base proposta será utilizada para a comparação dos prinicpais métodos utilizados na literatura de AS, como as Redes Neurais Recorrentes.
A identifição automática de espécies de plantas é um grande desafio na taxonomia botânica. Vários trabalhos têm sido propostos visando o desenvolvimento de sistemas automáticos de reconhecimento de plantas através da aprendizagem de máquina. Um dos algoritmos mais populares na classificação de plantas é o dos k-Vizinhos mais Próximos (k-NN), dada sua simplicidade e robustez. Neste trabalho, a performance de duas variações ponderadas do k-NN é avaliada no cenário de classificação de plantas. A avaliação experimental inclui três bases de dados reais obtidas por diferentes técnicas de processamento de imagens e extração de características. Uma avaliação geral é executada através do uso de testes estatísticos.
Recipe sharing websites have become very popular in the past years, allowing individuals to use such systems in an attempt to find a desired recipe. But sometimes finding recipes which best fit the user's wishes, while still satisfying his food restrictions, may become a very time consuming and difficult task. In this work, we propose a recipe multi-label classification approach as part of a recipe recommendation system for people with food restrictions, in an attempt to automatically identify whether an input recipe or list of ingredients fits into one or more food restrictions, satisfying both user's expectations and needs. The experimental evaluation includes two approaches for feature selection, as a manner to reduce the computational costs for the proposed system.
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