Diretrizes para classificação automática de músicas cristãs: aplicação do Bert na identificação de adoração - Veiga, Rolf Pagotto (2024)
O estudo apresentado nesta dissertação explora a aplicação de algoritmos avançados de Processamento de Linguagem Natural (PLN) para examinar as letras de músicas evangélicas brasileiras. Utilizando o modelo BERT (Bidirectional Encoder Representationsfrom Transformers), desenvolvido por Devlin et al. em2019, esta pesquisa se propõe a decifrar padrões linguísticos e temáticos nas composições, visando entender como essas refletem as crenças, valores e a identidade religiosa no contexto brasileiro. A música evangélica é um componente vital da cultura brasileira, servindo como uma expressão de fé e um veículo para a construção da identidade comunitária e individual. Este estudo foca particularmente na análise de sentimentos e na identificação de temas de adoração, usando o BERT para analisar a complexidade e a riqueza do conteúdo lírico das músicas. A dissertação detalha a metodologia empregada na coleta e análise dos dados, destacando o papel transformador do BERT no entendimento contextualizado de textos. Combinando técnicas quantitativas e qualitativas, a pesquisa não apenas fornece conhecimento sobre a evolução da música evangélica brasileira, mas também o potencial do uso de modelos de PLN no estudo detalhado de textos musicais. Este trabalho é significativo para os campos de estudos da música, religião e tecnologia da informação, oferecendo uma nova perspectiva sobre como a tecnologia pode ser utilizada para aprofundar a compreensão das dinâmicas culturais e espirituais contemporâneas.