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Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://repositorio.unb.br/handle/10482/46510
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dc.contributor.advisorMendonça, Fábio Lúcio Lopes de-
dc.contributor.authorAlmeida, Lucas Coelho de-
dc.date.accessioned2023-09-19T20:14:28Z-
dc.date.available2023-09-19T20:14:28Z-
dc.date.issued2023-09-19-
dc.date.submitted2022-12-16-
dc.identifier.citationALMEIDA, Lucas Coelho de. Proposta de um motor de busca metasemântica como ferramenta de investigação de dados obtidos através da internet. 2022. xii, 114 f., il. Dissertação (Mestrado Profissional em Engenharia Elétrica) — Universidade de Brasília, Brasília, 2022.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio2.unb.br/jspui/handle/10482/46510-
dc.description.abstractA digitalização das relações e da informação têm aumentado a capacidade do ser humano de produzir dados de forma exponencial. Contudo, na mesma taxa em que novos dados são criados, é cada vez mais necessário também compreender e garimpar grandes bases de dados, inclusive sem qualquer estrutura ou formatação e com propósitos diversos. Nesse contexto, o uso de técnicas de indexação de dados usando motores de busca (do inglês Search Engines) e de interpretação de conjuntos de dados com o objetivo de classificá-los e categorizá-los se mostra indispensável para cenários de Big Data e Data Lake, em que a informação pode vir de diversas fontes com características técnicas e semânticas diferentes, exigindo classificações multi-classe e técnicas de processamento de linguagem natural, comumente designadas por técnicas de NLP (do inglês Natural Language Processing). Adicionalmente, é preciso entender se as ferramentas de classificação têm viés e se os resultados são úteis e condizentes com o esperado, especialmente em contextos de investigação de crimes digitais. Esse é o problema da transparência da tomada de decisão, ou seja, da clara e/ou legível representação dos parâmetros que levaram a máquina a uma determinada decisão/classificação. Um sistema de investigação ideal, portanto, deveria ser capaz de indexar grandes bases de dados, entender a semântica e ser passível de adaptação/aprendizagem para atuar em diferentes cenários, e ao final do processo, ainda fornecer resultados enriquecidos com os parâmetros que levaram a máquina a tomar determinadas decisões para posterior auditoria da transparência no processo. Portanto, esta dissertação tem como objetivo propor uma arquitetura fim a fim de um motor de busca que indexe e use interpretações metasemânticas baseadas em técnicas de processamento de linguagem natural em dados oriundos de páginas Web, de forma a prover, também, exemplos de parâmetros similares às classificações derivadas das amostras. O prefixo ”meta” no termo ”metasemântica” se refere a um conjunto de técnicas de classificação, predição e enriquecimento de dados aplicados para emular o processo de indexação semântica, porém preservando a auditabilidade do processo. Para efeito de validação da proposta, foram criadas amostras de páginas Web e utilizou-se bases de dados oficiais para treinamentos de instâncias de aprendizado de máquina para simulação de contextos reais de aplicação do projeto. Como resultado, a validação mostra como o motor de busca proposto permite o armazenamento e processamento de dados sem formatação originários de páginas Web e aumenta a velocidade e objetividade com que investigações passam a ser realizadas e auditadas em contextos de processamento de linguagem natural, especialmente relevantes para contextos de crimes digitais.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.titleProposta de um motor de busca metasemântica como ferramenta de investigação de dados obtidos através da internetpt_BR
dc.title.alternativeProposal for a metasemantic search engine as a tool for investigating data obtained via the internetpt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.description2Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, 2022.pt_BR
dc.subject.keywordFerramentas de busca na Webpt_BR
dc.subject.keywordProcessamento de linguagem natural (Computação)pt_BR
dc.subject.keywordRecuperação de dados (Computação)pt_BR
dc.subject.keywordAnálise de dadospt_BR
dc.contributor.advisorcoSousa Júnior, Rafael Timóteo de-
dc.description.abstract1The digitization of relationships and information has increased human beings’ ability to produce data exponentially. However, at the same rate at which new data is created, it is increasingly ne cessary to understand and mine large databases, even without any structure or formatting and with different purposes. In this context, the use of data indexing techniques using search engines and the interpretation of datasets with the aim of classifying and categorizing them proves to be in dispensable for scenarios of Big Data and Data Lake, where information can come from different sources with different technical and semantic characteristics, requiring multi-class classifications and natural language processing techniques, commonly known as NLP techniques, called Natural Language Processing techniques. Additionally, it is necessary to understand whether the classification tools are biased and whether the results are useful and consistent with expectations, especially in cybercrime inves tigation contexts. This is the problem of decision-making transparency, that is, the clear and/or legible representation of the parameters that led the machine to a certain decision/classification. An ideal research system, therefore, should be able to index large databases, understand the se mantics and be subject to adaptation/learning to act in different scenarios, and at the end of the process, still provide results enriched with the parameters that led to machine to make certain decisions for subsequent auditing of transparency in the process. Therefore, this dissertation aims to propose an end-to-end architecture of a search engine that indexes and uses metasemantic interpretations based on natural language processing techniques on data from Web pages, in order to also provide examples of parameters similar to the classifi cations derived from the samples. The ”meta” prefix in the term ”metasemantics” refers to a set of classification, prediction and data enrichment techniques applied to emulate the semantic in dexing process, while preserving the auditability of the process. For the purpose of validating the proposal, samples of Web pages were created and official databases were used to train instances of machine learning to simulate real contexts of application of the project. As a result, the validation shows how the proposed search engine allows the storage and processing of plain data originating from Web pages and increases the speed and objectivity with which investigations are carried out and audited in language processing contexts natural, especially relevant to cybercrime contexts.pt_BR
dc.description.unidadeFaculdade de Tecnologia (FT)pt_BR
dc.description.unidadeDepartamento de Engenharia Elétrica (FT ENE)pt_BR
dc.description.ppgPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Mestrado Profissionalpt_BR
Aparece nas coleções:Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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