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Apresentamos uma pesquisa naárea de Processamento de Linguagem Natural, para reconhecimento de personalidade com base em textos da língua portuguesa. Neste trabalho utilizamos textos provenientes da rede social Facebook, em conjunto com o modelo de personalidade dos Cinco Grandes Fatores, para construir um córpus rotulado com as personalidades de seus autores e, após a identificação das características mais relevantes para o reconhecimento de personalidade, construir modelos computacionais utilizando essas características. Utilizando-se métodos provenientes de léxicos, como o dicionário LIWC ou atributos psicolinguísticos, e métodos provenientes do próprio texto, como bag of words, representação distribuída de palavras e de documentos foram desenvolvidos modelos para reconhecimento de personalidade sem a necessidade de outros métodos mais comumente utilizados para essa tarefa, como inventários ou entrevistas com psicólogos. Os resultados dos métodos de representação distribuída são ligeiramente superiores do que os resultados utilizando o dicionário LIWC, com a vantagem de não exigirem recursos dependentes de um idioma específico. Palavras-chaves: processamento de linguagem natural, modelo dos cinco grandes fatores, personalidade, Big Five

Resumo-Como requisito para conclusão de um curso semipresencial de especialização (pós-graduação lato sensu) de formação de educadores, cerca de 700 alunos desenvolveram uma monografia com tema de livre escolha. O requisito curricular que determinou a condição de "tema de livre escolha" e a grande quantidade de alunos participantes do curso tornou o trabalho dos coordenadores de curso bastante complexo no que tange ao desejo de analisar os perfis das temáticas escolhidas. Assim, um procedimento automático se fez necessário para apoiar o processo de análise e para isso, os resumos das monografias foram submetidos a uma análise de agrupamento, a qual tornou viável o trabalho de descoberta de perfis dos temas abordados. Nessa análise de agrupamento os algoritmos Self-Organizing Maps (SOM) e K-means foram aplicados em sequência. Os resultados obtidos, e descritos neste artigo, indicam que tal procedimento suportou com sucesso um processo de análise semiautomática tanto para o estabelecimento dos perfis quanto para o alinhamento entre as expectativas da coordenação de curso e as escolhas de temas por parte dos alunos.