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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/66000

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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorGAMA, Kiev Santos de-
dc.contributor.authorVILAÇA, Lorena Carla Jordão Braga-
dc.date.accessioned2025-09-17T12:07:21Z-
dc.date.available2025-09-17T12:07:21Z-
dc.date.issued2025-08-14-
dc.date.submitted2025-08-31-
dc.identifier.citationVILAÇA, 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.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/66000-
dc.description.abstractO 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.extent58p.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/pt_BR
dc.subjectLlama3pt_BR
dc.subjectAnálise de tompt_BR
dc.subjectLLMspt_BR
dc.subjectViés de gêneropt_BR
dc.subjectOpen-sourcept_BR
dc.titleUso de LLM para análise de vieses de gênero em ferramentas de controle de versãopt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.contributor.advisor-coSAMPAIO, Gabriela Cunha-
dc.degree.levelGraduacaopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/6185519785664724pt_BR
dc.description.abstractxThe 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.cnpqÁreas::Ciências Exatas e da Terra::Ciência da Computaçãopt_BR
dc.degree.departament::(CIN-DCC) - Departamento de Ciência da Computaçãopt_BR
dc.degree.graduation::CIn-Curso de Ciência da Computaçãopt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.degree.localRecifept_BR
Aparece nas coleções:(TCC) - Ciência da Computação

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