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Modelagem de Tópicos Multilíngue

A modelagem de tópicos multilíngue estende modelos probabilísticos de tópicos como LDA a corpora que abrangem duas ou mais línguas, inferindo tópicos latentes compartilhados através das fronteiras linguísticas. Ao vincular as distribuições de tópicos entre as línguas, permite a análise de documentos translingue, a descoberta de tópicos comparáveis e a recuperação de informações sem a necessidade de corpora paralelos completos.

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Fontes

  1. Mimno, D., Wallach, H. M., Naradowsky, J., Smith, D. A., & McCallum, A. (2009). Polylingual topic models. In Proceedings of the 2009 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), pp. 880–889. ACL. link
  2. Vulić, I., De Smet, W., & Moens, M.-F. (2015). Monolingual and cross-lingual information retrieval models based on (bilingual) word embeddings. In Proceedings of SIGIR 2015, pp. 363–372. ACM. link

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ScholarGate. (2026, June 3). Multilingual Topic Modeling (Cross-lingual Latent Topic Inference). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/deep-learning/multilingual-topic-modeling

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ScholarGateMultilingual topic modeling (Multilingual Topic Modeling (Cross-lingual Latent Topic Inference)). Recuperado em 2026-06-15 de https://scholargate.app/pt/deep-learning/multilingual-topic-modeling · Conjunto de dados: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026