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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agrobiologia. |
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Data corrente: |
27/06/1995 |
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Data da última atualização: |
27/06/1995 |
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Autoria: |
ARAUJO, A. P. DE; MONTEIRO, E. M. DA S.; ALMEIDA, D. L. DE. |
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Título: |
Efetividade de fungos micorrizicos vesiculo-arbusculares para o tomateiro (Lycopersicum esculentum Mill.) em diferentes niveis de P no solo. |
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Ano de publicação: |
1991 |
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Fonte/Imprenta: |
In: REUNIAO BRASILEIRA SOBRE MICORRIZAS, 4, Mendes. Programa e resumos... Itaguai : EMBRAPA-CNPBS / UFRRJ., v., p.177-, 1991. |
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Idioma: |
Português |
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Palavras-Chave: |
UAPNPBS. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agrobiologia (CNPAB) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
Voltar
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
11/07/2011 |
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Data da última atualização: |
06/01/2012 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
C - 0 |
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Autoria: |
REZENDE, S. O.; MARCACINI, R. M.; MOURA, M. F. |
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Afiliação: |
SOLANGE O. REZENDE, ICMC/USP; RICARDO M. MARCACINI, ICMC/USP; MARIA FERNANDA MOURA, CNPTIA. |
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Título: |
O uso da mineração de textos para extração e organização não supervisionada de conhecimento. |
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Ano de publicação: |
2011 |
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Fonte/Imprenta: |
Revista de Sistema de Informação da FSMA, Macaé, n. 7, p. 7-21, 2011. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Resumo. O avanço das tecnologias para aquisição e armazenamento de dados tem permitido que o volume de informação gerado em formato digital aumente de forma significativa nas organizações. Cerca de 80% desses dados estão em formato não estruturado, no qual uma parte significativa são textos. A organização inteligente dessas coleções textuais é de grande interesse para a maioria das instituições, pois agiliza processos de busca e recuperação da informação. Nesse contexto, a Mineração de Textos permite a transformação desse grande volume de dados textuais não estruturados em conhecimento útil, muitas vezes inovador para as organizações. Em especial, o uso de métodos não supervisionados para extração e organização de conhecimento recebe grande atenção na literatura, uma vez que não exigem conhecimento prévio a respeito das coleções textuais a serem exploradas. Nesse artigo são descritas as principais técnicas e algoritmos existentes para extração e organização não supervisionada de conhecimento a partir de dados textuais. Os trabalhos mais relevantes na literatura são apresentados e discutidos em cada fase do processo de Mineração de Textos; e, são sugeridas ferramentas computacionais existentes para cada tarefa. Por fim, alguns exemplos e aplicações são apresentados para ilustrar o uso da Mineração de Textos em problemas reais. |
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Palavras-Chave: |
Agrupamentos de documentos; Aprendizado não supervisionado; Extração de metadados; Hierarquias de tópicos; Mineração de textos; Text mining. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/37233/1/FSMA.pdf
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Marc: |
LEADER 02122naa a2200217 a 4500
001 1895476
005 2012-01-06
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245 $aO uso da mineração de textos para extração e organização não supervisionada de conhecimento.$h[electronic resource]
260 $c2011
520 $aResumo. O avanço das tecnologias para aquisição e armazenamento de dados tem permitido que o volume de informação gerado em formato digital aumente de forma significativa nas organizações. Cerca de 80% desses dados estão em formato não estruturado, no qual uma parte significativa são textos. A organização inteligente dessas coleções textuais é de grande interesse para a maioria das instituições, pois agiliza processos de busca e recuperação da informação. Nesse contexto, a Mineração de Textos permite a transformação desse grande volume de dados textuais não estruturados em conhecimento útil, muitas vezes inovador para as organizações. Em especial, o uso de métodos não supervisionados para extração e organização de conhecimento recebe grande atenção na literatura, uma vez que não exigem conhecimento prévio a respeito das coleções textuais a serem exploradas. Nesse artigo são descritas as principais técnicas e algoritmos existentes para extração e organização não supervisionada de conhecimento a partir de dados textuais. Os trabalhos mais relevantes na literatura são apresentados e discutidos em cada fase do processo de Mineração de Textos; e, são sugeridas ferramentas computacionais existentes para cada tarefa. Por fim, alguns exemplos e aplicações são apresentados para ilustrar o uso da Mineração de Textos em problemas reais.
653 $aAgrupamentos de documentos
653 $aAprendizado não supervisionado
653 $aExtração de metadados
653 $aHierarquias de tópicos
653 $aMineração de textos
653 $aText mining
700 1 $aMARCACINI, R. M.
700 1 $aMOURA, M. F.
773 $tRevista de Sistema de Informação da FSMA, Macaé$gn. 7, p. 7-21, 2011.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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