Classificando Problemas de Programação Competitiva com Aprendizado Profundo

Nos últimos anos, as áreas de machine learning e deep learning cresceram bastante, principalmente em como os computadores entendem a linguagem humana. Uma área que chamou a atenção é a programação competitiva. Esse é um jeito das pessoas praticarem e melhorarem suas habilidades de codificação resolvendo vários problemas. Com tantos problemas disponíveis online, pode ser difícil para iniciantes e programadores experientes escolherem os certos. É aqui que sistemas automatizados podem ajudar. Usando Classificação de Texto, conseguimos organizar os problemas com base nos seus temas, facilitando para os usuários encontrarem desafios apropriados.

#Classificação de Texto

Classificação de texto é um processo que envolve agrupar textos com base no seu conteúdo. Essa técnica tem vários usos, incluindo detectar e-mails de spam, identificar o tema de artigos e analisar o sentimento em postagens nas redes sociais. A classificação de texto pode ser dividida em dois tipos principais: classificação binária e multi-classe. Na classificação binária, um texto é atribuído a uma das duas categorias, enquanto na Classificação Multi-classe, um texto pode pertencer a uma de várias categorias. Existe também a classificação multi-label, onde um único texto pode se encaixar em várias categorias ao mesmo tempo.

A classificação multi-classe se tornou um tema de pesquisa popular. Cada texto pode estar ligado a várias etiquetas, e essa abordagem é útil em muitas situações do mundo real, como organizar documentos ou marcar imagens. Com os avanços em deep learning, podemos aplicar modelos como Redes Neurais Convolucionais (CNNs) e Redes Neurais Recorrentes (RNNs) para melhorar os sistemas de classificação de texto.

#Trabalhos Relacionados

Muitos estudos investigaram a classificação de texto multi-label usando técnicas de deep learning. Por exemplo, alguns pesquisadores compararam vários métodos de machine learning usando um conjunto de dados de e-mails de spam. Eles descobriram que o Random Forest teve o melhor desempenho em termos de precisão, recall e F1-score. Outros estudos mostraram que ConvNets em nível de caractere podem classificar texto efetivamente sem depender de métodos tradicionais baseados em palavras. Alguns modelos até se concentraram em melhorar o desempenho da classificação de texto com grandes conjuntos de dados, descobrindo que modificações em modelos existentes podem levar a resultados melhores.

Outra abordagem usou técnicas simples de aumento de dados para turbinar o desempenho de RNNs e CNNs em tarefas específicas. Várias arquiteturas de modelos foram propostas, incluindo aquelas que usam BERT para gerar embeddings de documentos ou diferentes formas de redes neurais para capturar relações entre palavras de maneira eficaz. Esses métodos ressaltam a importância de se manter atualizado com os últimos avanços em deep learning para aprimorar ainda mais a classificação de texto.

#Coleta de Dados

Para nosso estudo, coletamos dados de um site conhecido que oferece problemas de programação competitiva. Esse site apresenta problemas em vários concursos, cada um com diferentes níveis de dificuldade. Para coletar os dados, usamos uma ferramenta de web scraping para reunir informações sobre as declarações dos problemas e as tags associadas. O foco foi coletar tags específicas para garantir uma classificação precisa. Os dados coletados foram organizados em um formato estruturado, permitindo fácil análise e processamento.

#Pré-processamento de Dados

Depois que os dados foram coletados, o primeiro passo foi prepará-los para análise. Isso incluiu limpar as declarações dos problemas e as tags. Caracteres especiais e informações desnecessárias foram removidos, e as tags restantes foram organizadas para melhor classificação. O processo de limpeza também envolveu converter todo o texto em letras minúsculas e remover palavras comuns que não contribuem para o significado das declarações. Por fim, os dados limpos foram combinados em um único conjunto de dados, prontos para os próximos passos.

#Abordagem Proposta

Para classificar os problemas de programação competitiva, exploramos diferentes modelos de deep learning. Um modelo popular é o Long Short-Term Memory (LSTM), que foi projetado para lembrar informações por períodos mais longos. Essas redes podem lidar com os desafios associados às Redes Neurais Recorrentes tradicionais. Também olhamos para as Unidades Recorrentes Gated (GRU), que foram introduzidas para resolver alguns dos mesmos problemas que as LSTMS, mas com uma estrutura diferente. Por fim, examinamos o Perceptron de Múltiplas Camadas (MLP), uma rede neural feed-forward que funciona bem para várias tarefas de classificação.

#Treinamento e Teste do Modelo Proposto

Após preparar os dados, nós os dividimos em conjuntos de treinamento e teste. Usamos a maior parte do conjunto de dados para treinar nossos modelos, garantindo que eles aprendessem a associar as declarações dos problemas com as tags corretas. A entrada foram as declarações dos problemas processadas, enquanto a saída foi um conjunto de probabilidades indicando quais tags se aplicavam. Essa fase de teste nos ajudou a avaliar quão bem cada modelo se saiu.

#Resultados e Discussões

Ao analisar os resultados, descobrimos que o Perceptron de Múltiplas Camadas (MLP) ofereceu a melhor precisão entre os modelos que testamos. Os modelos LSTM e GRU não tiveram um desempenho tão bom, provavelmente devido ao tamanho limitado do conjunto de dados de treinamento. Aumentar o tamanho do conjunto de dados incluindo dados de outras plataformas de programação competitiva poderia melhorar o desempenho deles.

#Conclusão e Trabalhos Futuros

Neste estudo, delineamos métodos para categorizar problemas de programação competitiva usando várias técnicas de deep learning. O modelo MLP se mostrou o mais eficaz, alcançando uma taxa de precisão notável. Olhando para o futuro, há potencial para melhorar ainda mais essas técnicas, incluindo a ampliação do número de tags para uma melhor classificação. Pesquisas futuras também podem se concentrar na classificação multi-label, permitindo que problemas pertençam a várias categorias. Esse avanço beneficiaria muito os usuários em busca de desafios de programação personalizados.