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https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/66000
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Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.contributor.advisor | GAMA, Kiev Santos de | - |
dc.contributor.author | VILAÇA, Lorena Carla Jordão Braga | - |
dc.date.accessioned | 2025-09-17T12:07:21Z | - |
dc.date.available | 2025-09-17T12:07:21Z | - |
dc.date.issued | 2025-08-14 | - |
dc.date.submitted | 2025-08-31 | - |
dc.identifier.citation | VILAÇA, Lorena Carla Jordão Braga. Uso de LLM para análise de vieses de gênero em ferramentas de controle de versão. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Ciência da Computação) – Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2025. | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/66000 | - |
dc.description.abstract | O estudo tem como objetivo avaliar o uso de modelo de aprendizagem de grande escala (Large Language Model — LLM) para identificar e analisar potenciais vieses de gênero no ambiente de desenvolvimento open-source, com ênfase nas diferenças linguísticas observadas em pull requests do GitHub. A metodologia envolve a coleta e o pré-processamento de dados por meio da API do GitHub, a inferência de gênero a partir do nome próprio dos usuários, a classificação das mensagens utilizando o modelo Llama 3 e, por fim, a avaliação dos resultados. A pesquisa contribui para a compreensão de padrões linguísticos associados ao gênero em comunidades open-source, fornecendo material para criação de ambientes mais inclusivos na engenharia de software. | pt_BR |
dc.format.extent | 58p. | pt_BR |
dc.language.iso | por | pt_BR |
dc.rights | openAccess | pt_BR |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | pt_BR |
dc.subject | Llama3 | pt_BR |
dc.subject | Análise de tom | pt_BR |
dc.subject | LLMs | pt_BR |
dc.subject | Viés de gênero | pt_BR |
dc.subject | Open-source | pt_BR |
dc.title | Uso de LLM para análise de vieses de gênero em ferramentas de controle de versão | pt_BR |
dc.type | bachelorThesis | pt_BR |
dc.contributor.advisor-co | SAMPAIO, Gabriela Cunha | - |
dc.degree.level | Graduacao | pt_BR |
dc.contributor.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/6185519785664724 | pt_BR |
dc.description.abstractx | The study aims to evaluate the use of a large-scale learning model (Large Language Model — LLM) to identify and analyze potential gender biases in the open-source development environment, with an emphasis on linguistic differences observed in GitHub pull requests. The methodology involves collecting and preprocessing data through the GitHub API, inferring gender from users’ first names, classifying messages using the Llama 3 model, and finally evaluating the results. The research contributes to the understanding of gender-associated linguistic patterns in open-source communities, providing material for the creation of more inclusive environments in software engineering. | pt_BR |
dc.subject.cnpq | Áreas::Ciências Exatas e da Terra::Ciência da Computação | pt_BR |
dc.degree.departament | ::(CIN-DCC) - Departamento de Ciência da Computação | pt_BR |
dc.degree.graduation | ::CIn-Curso de Ciência da Computação | pt_BR |
dc.degree.grantor | Universidade Federal de Pernambuco | pt_BR |
dc.degree.local | Recife | pt_BR |
Aparece nas coleções: | (TCC) - Ciência da Computação |
Arquivos associados a este item:
Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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TCC Lorena Carla Jordão Braga Vilaça.pdf | 1,11 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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