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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
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Data corrente: |
22/12/2017 |
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Data da última atualização: |
21/01/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
BARROS, F. M. M.; OLIVEIRA, S. R. de M. |
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Afiliação: |
FLAVIO M. M. BARROS, Feagri/Unicamp; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA. |
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Título: |
Avaliação de métodos de detecção de tópicos em pré-processamento para classificação de textos agrícolas. |
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Ano de publicação: |
2017 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 11., 2017, Campinas. Ciência de dados na era da agricultura digital: anais. Campinas: Editora da Unicamp: Embrapa Informática Agropecuária, 2017. |
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Páginas: |
p. 615-624. |
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ISBN: |
978-85-85783-75-4 |
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Idioma: |
Português |
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Notas: |
SBIAgro 2017. |
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Conteúdo: |
Neste trabalho, buscou-se construir e comparar modelos capazes de diferenciar textos sobre a cultura da cana-de-açúcar de outros textos relacionados a outras culturas ou criações. Para criar modelos de classificação de textos, os dados são transformados em matrizes termos-documentos, de forma que os dados apresentam alta dimensionalidade. Para construir melhores modelos de classificação de textos agrícolas foram testados: a) métodos de redução de dimensionalidade utilizando LDA (Latent Dirichlet Allocation) e PCA (Principal Component Analysis); b) número de tópicos/componentes principais; c) unigrama/bigrama; e d) algoritmos Random Forest, Gradiente Boosting e SVM (Support Vector Machine), de forma a determinar os fatores que mais impactam o AUC (Area Under the Curve). Os resultados demonstraram que os fatores estatisticamente significativos são o tipo de pré-processamento, com vantagem para LDA, e o tipo de algoritmo utilizado, com destaque para o SVM. O número de tópicos e de componentes principais e o uso de unigrama e bigrama não tiveram efeito estatisticamente significativo na performance dos modelos em termos de AUC. |
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Palavras-Chave: |
Agricultural information systems; Aprendizado de máquina; Dimensionality reduction; Machine Learning; Mineração de textos; Redução de dimensionalidade; Sistema de informação agrícola; Text mining. |
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Thesagro: |
Agricultura. |
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Thesaurus Nal: |
Agriculture. |
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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/169707/1/Avaliacao-sbiagro2017.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
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