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Resumo—No âmbito da mobilidade urbana, a obtenção de informação de forma rápida e localizada para tomada de decisão é um dos principais desafios atuais. Nesse contexto, redes sociais podem funcionar como uma das fontes de extração de conhecimento para diversas tarefas, dentre as quais controle de trânsito. Contudo, tais dados precisam ser bem classificados para garantir que somente informações relevantes sejam utilizadas. Particularmente em paı́ses lusófonos, não há muitos estudos sobre tal classificação, em especial explorando o potencial das redes neurais. Assim, este trabalho propõe um modelo de representação e classficação de microtexto para a lı́ngua portuguesa através de técnicas modernas de deep learning, com o objetivo de gerar informações de trânsito. Para tal, são analisados os resultados da combinação de diversas arquiteturas de deep learning para representação e classificação, levando a resultados de acurácia e precisão acima de 95%.

Classificação de Tweets sobre Trânsito Utilizando Diferentes Técnicas de Deep Learning