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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Hortaliças. |
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Data corrente: |
27/01/1993 |
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Data da última atualização: |
27/01/1993 |
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Autoria: |
MENEZES, N. L. de; SOTRCK, L. |
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Afiliação: |
Universidade Federal de Santa Maria/UFSM - Departamento de Fitotecnia. |
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Título: |
Estimativa da melhor epoca de colheita do milho doce para a producao de sementes. |
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Ano de publicação: |
1992 |
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Fonte/Imprenta: |
Ciencia Rural, Santa Maria, v.22, n.2, p.139-143, maio/ago. 1992. |
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Idioma: |
Português |
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Palavras-Chave: |
Epoca; Harvest; Milho-Doce; Production; Seed; Sweet Corn. |
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Thesagro: |
Colheita; Produção; Semente. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Hortaliças (CNPH) |
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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: |
25/11/2008 |
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Data da última atualização: |
31/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso / Nota Técnica |
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Autoria: |
MOURA, M. F.; MACACINI, R. M.; REZENDE, S. O. |
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Afiliação: |
MARIA FERNANDA MOURA, CNPTIA; RICARDO MARCONDES MARCACINI, USP; SOLANGE OLIVEIRA REZENDE, USP. |
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Título: |
Easily labelling hierarchical document clusters. |
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Ano de publicação: |
2008 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE BANCO DE DADOS, 23.; SIMPÓSIO BRASILEIRO DE ENGENHARIA DE SOFTWARE, 22.; WORKSHOP EM ALGORITMOS E APLICAÇÕES DE MINERAÇÃO DE DADOS, 4., 2008, Campinas. Anais... Campinas: UNICAMP, Instituto de Computação, 2008. |
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Páginas: |
p. 37-45. |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
One of the problems of automatic models that generate topic taxonomies is the process of creating the most significant term list that discriminates each document group. In this paper, a new method to label document hierarchical clusters is proposed, which is completely independent from the clustering method. This method automatically decides the number of the words in each label list, avoids word repetitions in a tree branch and provides a kind of cutting for the cluster tree. The obtained results were tested as search queries in a retrieval process and showed a very good performance. Additionally, the use of the method was experimented by some specialists in the text collection domain, trying to evaluate their understanding and expectations over the results. |
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Palavras-Chave: |
Dados semânticos. |
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Thesagro: |
Taxonomia. |
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Thesaurus NAL: |
Cluster analysis; Taxonomy. |
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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/80368/1/easily.pdf
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Marc: |
LEADER 01493nam a2200193 a 4500
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005 2020-01-31
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520 $aOne of the problems of automatic models that generate topic taxonomies is the process of creating the most significant term list that discriminates each document group. In this paper, a new method to label document hierarchical clusters is proposed, which is completely independent from the clustering method. This method automatically decides the number of the words in each label list, avoids word repetitions in a tree branch and provides a kind of cutting for the cluster tree. The obtained results were tested as search queries in a retrieval process and showed a very good performance. Additionally, the use of the method was experimented by some specialists in the text collection domain, trying to evaluate their understanding and expectations over the results.
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650 $aTaxonomia
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700 1 $aMACACINI, R. M.
700 1 $aREZENDE, S. O.
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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