--- title: "Detecção automatizada de Sistemas de COVID-19 em texto usando Redes Neurais do tipo transformer • CBPF Index" description: "O CBPF INDEX é o sistema de acompanhamento da produção científica e tecnológica do CBPF. Nele é possível obter a lista de publicações de artigos, livros, relatórios técnicos, etc de toda a comunidade do CBPF." canonical_url: "https://index.cbpf.br/publicacoes/6ad2a767639f62b11adbd7c5" locale: pt meta: "og:description": "O CBPF INDEX é o sistema de acompanhamento da produção científica e tecnológica do CBPF. Nele é possível obter a lista de publicações de artigos, livros, relatórios técnicos, etc de toda a comunidade do CBPF." "og:image": "https://index.cbpf.br/_og/d/c_Item%2Ctitulo_~RGV0ZWPDp8OjbyBhdXRvbWF0aXphZGEgZGUgU2lzdGVtYXMgZGUgQ09WSUQtMTkgZW0gdGV4dG8gdXNhbmRvIFJlZGVzIE5ldXJhaXMgZG8gdGlwbyB0cmFuc2Zvcm1lcg%2Ctipo_~RGlzc2VydGHDp8OjbyBkZSBtZXN0cmFkbw%2Ccor_~IzdhM2E5OQ%2Cautores_~RWR1YXJkbyBCZXplcnJhIGRhIFNpbHZhOyBNYXJjZWxvIFAuIGRlIEFsYnVxdWVycXVl%2Cdetalhe_~MTMvMDcvMjAyMg%2Csecao_~UHVibGljYcOnw7Vlcw%2Cp_Ii9wdWJsaWNhY29lcy82YWQyYTc2NzYzOWY2MmIxMWFkYmQ3YzUi%2Cs_ZEydlRBzlwUASGG3.png" "og:image:height": "600" "og:image:type": image/png "og:image:width": "1200" "og:title": "Detecção automatizada de Sistemas de COVID-19 em texto usando Redes Neurais do tipo transformer • CBPF Index" "twitter:image": "https://index.cbpf.br/_og/d/c_Item%2Ctitulo_~RGV0ZWPDp8OjbyBhdXRvbWF0aXphZGEgZGUgU2lzdGVtYXMgZGUgQ09WSUQtMTkgZW0gdGV4dG8gdXNhbmRvIFJlZGVzIE5ldXJhaXMgZG8gdGlwbyB0cmFuc2Zvcm1lcg%2Ctipo_~RGlzc2VydGHDp8OjbyBkZSBtZXN0cmFkbw%2Ccor_~IzdhM2E5OQ%2Cautores_~RWR1YXJkbyBCZXplcnJhIGRhIFNpbHZhOyBNYXJjZWxvIFAuIGRlIEFsYnVxdWVycXVl%2Cdetalhe_~MTMvMDcvMjAyMg%2Csecao_~UHVibGljYcOnw7Vlcw%2Cp_Ii9wdWJsaWNhY29lcy82YWQyYTc2NzYzOWY2MmIxMWFkYmQ3YzUi%2Cs_ZEydlRBzlwUASGG3.png" --- > Index of every page on this site: [llms.txt](https://index.cbpf.br/llms.txt) **Dissertação de mestrado****Defendida** # **Detecção automatizada de Sistemas de COVID-19 em texto usando Redes Neurais do tipo transformer** **Eduardo Bezerra da Silva; Marcelo P. de Albuquerque** 13/07/2022 [**Baixar PDF **4 MB](https://index.cbpf.br/files/publicacao/6ad2a767639f62b11adbd7c5/pdf) [**Contatar responsável**](mailto:denise@cbpf.br?subject=Detec%C3%A7%C3%A3o%20automatizada%20de%20Sistemas%20de%20COVID-19%20em%20texto%20usando%20Redes%20Neurais%20do%20tipo%20transformer) ## **Resumo** A presente dissertação apresenta uma metodologia para detecção automatizada de sintomas de COVID-19 em texto, através de técnicas de Aprendizado Profundo, nomeadamente, redes do tipo Transformer. Tal metodologia foi desenvolvida inicialmente para identificar, em publicações no Twitter, sintomas predefinidos de COVID-19. A metodologia proposta foi avaliada em uma base de dados (doravante, dataset) de tweets pública, em português brasileiro, de relatos de sintomas de COVID-19 feitos pelos usuários. Ao final, esta foi encapsulada na forma de um chatbot no aplicativo de mensagens Telegram. Ao longo do trabalho, mineramos o dataset para extrair frases com sintomas e construímos redes de Aprendizagem Profunda com alta acurácia para identificação da presença de sintomas. Em paralelo, usamos um processo de Validação Cruzada para avaliar a performance dos resultado e, ao final, interpretamos os resultados usando o algoritmo de Local Interpretable Model-Agnostic Explanations (LIME). Montamos um dataset final com 4321 tweets, dos quais 907 contém ao menos um dos 14 sintomas predefinidos de COVID-19. A rede BERTimbau identificou todos os 14 sintomas reportados em tweets em português, identificando cada sintomas com mais de 97% de acurácia e mais de 0.95 de AUC-ROC nos dados de teste. Com a rede treinada em mãos, montamos o chatbot, o qual funciona tanto como ferramenta de validação da rede treinada quanto como fonte de novos dados para criação de um novo dataset. Este projeto é um passo no caminho do desenvolvimento de uma futura ferramenta clínica automatizada auxiliar para anamnese, e.g., chatbots médicos, para auxiliar avaliações clínicas mais céleres em português. ## **Dados da publicação**
Autores
Eduardo Bezerra da Silva; Marcelo P. de Albuquerque
Tipo
Dissertação de mestrado
Status
Defendida
Data de publicação
13/07/2022
Instituição
CBPF
Data de defesa
13/07/2022
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