Mestre em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Sergipe e Graduada em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Alagoas, campus Arapiraca. Com experiência em desenvolvimento de software básico com c++, Java, Python, Qt e mestrado com ênfase em Processamento de linguagem Natural com NLTK/Python, Argumentação Lógica e Criação d...
Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Estadual do Sudoeste da Bahia (2004), graduação em Bacharelado em Teologia pela Faculdade Unida de Vitória (2014), mestrado em Desenvolvimento Regional e Meio Ambiente pela Universidade Estadual de Santa Cruz (2014) e doutorado em Linguística pela Universidade Estadual do Sudoeste da Bahia (2024). Atualmente é prof. do ensino básico, técnico e tecnológico do Instituto Federal da Bahia. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Linguística Computacional, atuando principalmente nos seguintes temas: linguística de corpus, infraestrutura computacional, robótica e segurança da informação.
OLIVEIRA, L. A. B. é doutor em Linguística Aplicada pela UNICAMP. Sua pesquisa utiliza conceitos teóricos da Linguística Sistêmico-Funcional (LSF) (HALLIDAY; MATTHIESSEN, 2004) e investiga a interseção entre a LSF e o tratamento computacional de dados linguísticos, com o uso de ferramentas e linguagens estatísticas como R e Python. O estudo enfatiza a natureza híbrida dos dados qualitativos e quantitativos (RECUERO; BASTOS; ZAGO, 2020) e integra metodologias mistas sustentadas em ambientes de back-end voltados à automação analítica e à reprodutibilidade de resultados. A pesquisa envolve técnicas avançadas de processamento e modelagem de dados, empregando bibliotecas como Natural Language Toolkit (NLTK) e spaCy para pré-processamento textual, tokenização, estemização e lematização. Esses procedimentos resultam em matrizes documento-termo (DTM), vetorização de dados textuais e dicionários de classificação voltados à modelagem de tópicos, com suporte a frameworks de aprendizado de máquina e visualização em Power BI, Tableau e ecossistemas R/Python. O trabalho busca contribuir para o avanço da discussão em LSF e em ferramentas computacionais de Processamento de Linguagem Natural (PLN) (VAJJALA, 2020), oferecendo uma base sólida para pesquisas interdisciplinares em tecnologia, estatística aplicada e linguagem. OLIVEIRA reconhece a generosidade de todos(as) os(as) professores(as) que contribuíram para sua formação acadêmica e dedica seus avanços às orientadoras de graduação e mestrado, Profa. Dra. Elzira Yoko Uyeno (in memorian) e Profa. Dra. Claudete Moreno Ghiraldelo, e ao orientador de doutorado, Prof. Dr. Rodrigo Esteves de Lima Lopes..