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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: APLICAÇÃO DE TÉCNICAS DE NLP E CLUSTERIZAÇÃO PARA SEGMENTAÇÃO DE PROSPECTOS DE FUNDOS UCITS Autor: JOAO PEDRO KHAIR CUNHA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
ALVARO DE LIMA VEIGA FILHO - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 67886
Catalogação: 06/09/2024 Liberação: 06/09/2024 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TRABALHO DE FIM DE CURSO
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=67886&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=67886&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.67886
Resumo:
Título: APLICAÇÃO DE TÉCNICAS DE NLP E CLUSTERIZAÇÃO PARA SEGMENTAÇÃO DE PROSPECTOS DE FUNDOS UCITS Autor: JOAO PEDRO KHAIR CUNHA
Nº do Conteudo: 67886
Catalogação: 06/09/2024 Liberação: 06/09/2024 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TRABALHO DE FIM DE CURSO
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=67886&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=67886&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.67886
Resumo:
O Processamento de Linguagem Natural (NLP) revolucionou a leitura e processamento automático de textos, culminando na emergência de modelos Large Language Models que possibilitaram uma compreensão e extração de informações em níveis jamais vistos. Neste estudo, explorou-se o uso de técnicas de NLP e Machine Learning para segmentar prospectos de fundos de investimento do tipo UCITS (Undertakings for Collective Investment in Transferable Securities), no intuito de otimizar a coleta de dados não estruturados contidos neles. Utilizando algoritmos de frequência de n-gramas e clusterização, esta tese busca expandir os horizontes de aplicação de Inteligência Artificial
no âmbito do mercado financeiro.
Descrição | Arquivo |
NA ÍNTEGRA |